Selama seminggu ini, pertarungan antara perusahaan-perusahaan besar yang menggunakan sistem sumber tertutup dan sistem sumber terbuka semakin meningkat, semua atas nama “membangunnya bersama” Dan "membuat model lebih mudah diaksesOpenAI merilis GPT-4o mini pada 18 Juli, Meta merilis Llama 3.1 405B pada 23 Juli, dan Mistrial merilis model large2 pada 24 Juli.

Tampaknya, semua orang berusaha menarik perhatian pengembang, mengincar aplikasi untuk menggunakan model mereka. Selain motif, apa perbedaan utama antara model-model ini?

Artikel ini menyajikan analisis dari ketiga model dan saran dalam hal kasus penggunaan utama, serta pandangan sekilas ke Timur dengan prediksi tentang apa yang mungkin ada di masa depan untuk kancah LLM Cina.

GPT4o mini – Model AI OpenAI yang paling efisien hingga saat ini

1. Dirancang untuk latensi rendah dan throughput tinggi, memungkinkan aplikasi waktu nyata seperti chatbot dukungan pelanggan dan dokumentasi otomatis
2. Ukuran Model: Meskipun jumlah parameter yang tepat tidak ditentukan, model ini digambarkan sebagai “model kecil” dibandingkan dengan versi yang lebih besar seperti GPT-4.
3. Modalitas: Saat ini mendukung masukan teks dan penglihatan, dengan rencana untuk dukungan audio dan video di masa mendatang.
4. Fitur Keamanan: Tindakan keamanan terpadu untuk menahan jailbreak, memblokir injeksi prompt, dan mencegah ekstraksi prompt sistem.
5. Harga: $0,15 per juta token input dan $0,60 per juta token output

LLama 3.1 405B – Model AI terbesar Meta hingga saat ini 

1. Pelatihan ini dilakukan pada lebih dari 15 triliun token yang menggunakan 16.000 GPU Nvidia H100.
2. Model ini mendukung delapan bahasa: Inggris, Jerman, Prancis, Italia, Portugis, Hindi, Spanyol, dan Thailand.
3. Peningkatan kemampuan penalaran dan pemecahan masalah
4. Ringkasan teks bentuk panjang dan kemampuan percakapan tingkat lanjut
5. Sorotan Meta “Pengembang dapat menjalankan inferensi pada Llama 3.1 405B pada infrastruktur mereka sendiri dengan kecepatan sekitar 50% biaya penggunaan model tertutup seperti GPT-4o, baik untuk tugas inferensi yang dihadapi pengguna maupun offline” dalam pengumumannya kemarin. 

Mistral Large 2 123B – Model AI terbaru Mistral (perusahaan rintisan Prancis) 

1. Dirancang untuk inferensi simpul tunggal dengan mempertimbangkan aplikasi konteks panjang, membuatnya sangat efisien dan mampu menghasilkan throughput tinggi
2. Dikenal karena kinerjanya yang kuat dalam pembuatan kode dan penalaran matematika yang diberikan serta dukungan untuk 80+ bahasa pengkodean. 
3. Penalaran dan Pengetahuan Tingkat Lanjut
4. Mengurangi Halusinasi karena dilatih untuk mengenali ketika informasi yang dimilikinya kurang
5. Gratis untuk penelitian dan penggunaan non-komersial

Fitur/Model	GPT-4o Mini	Llama 3.1 405B	Mistral Besar 2
Parameter	Tidak ditentukan	405 miliar	123 miliar
Jendela Konteks	128.000 token	128.000 token	128.000 token
Bahasa yang Didukung	50+	Delapan	Puluhan
Bahasa Pengkodean yang Didukung	Tidak ditentukan	Tidak ditentukan	80+
Skor pemahaman dan penalaran bahasa (MMLU)	82%	88.6%	84%
Sorotan Kinerja	Hemat biaya, dapat disesuaikan	Penalaran, pengkodean, penggunaan alat	Pembuatan kode, matematika
Penggunaan Komersial	Tersedia dengan harga	Memerlukan lisensi untuk perusahaan besar	Memerlukan lisensi berbayar
Penyebaran	Efisien, dapat disesuaikan	Membutuhkan beberapa GPU	Inferensi simpul tunggal

Tabel perbandingan GPT-4o Mini vs. Llama 3.1 405B vs. Mistral Large 2  

Jadi, apa masalahnya? Kasus penggunaan praktis nomor 1 dari ketiga model tersebut.

GPT-4o Mini: Paling cocok untuk bisnis yang mencari solusi AI yang hemat biaya dan dapat disesuaikan untuk aplikasi khusus tugas yang dipersempit. Kasus penggunaan teratas adalah chatbot sisi tepi dan dukungan pelanggan.

Latensi rendah dan efektivitas biaya GPT-4o Mini membuatnya ideal untuk mengembangkan chatbot dukungan pelanggan secara real-time, terutama di sisi edge, misalnya telepon pintar. Kemampuan pemahaman dan pembuatan bahasanya yang kuat dapat memberikan respons yang cepat dan akurat terhadap pertanyaan pelanggan dalam berbagai bahasa.

Llama 3.1 405B: Terintegrasi dengan produk Meta, Llama 3.1 405B cocok untuk penalaran tingkat lanjut, pengodean, dan tugas multibahasa. Jumlah parameter dan jendela konteksnya yang besar membuatnya canggih tetapi membutuhkan banyak sumber daya. Kasus penggunaan teratas adalah pembuatan data sintetis.

Llama 3.1 405B unggul dalam menghasilkan data sintetis berkualitas tinggi, yang sangat berharga untuk melatih dan menyempurnakan model AI lainnya. Kemampuan ini sangat berguna dalam industri seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan ritel, di mana akses ke data dunia nyata mungkin terbatas karena persyaratan privasi dan kepatuhan. Ukuran model yang besar dan pelatihan yang ekstensif memungkinkannya mengenali pola yang kompleks dan menghasilkan kumpulan data yang beragam dan realistis sambil menjaga privasi.

Mistral Besar2: Ideal untuk aplikasi yang membutuhkan kemampuan pembuatan kode dan penalaran matematika yang kuat. Dukungannya terhadap puluhan bahasa dan desain inferensi simpul tunggal membuatnya cocok untuk penelitian dan penggunaan nonkomersial, dengan potensi untuk aplikasi komersial melalui lisensi berbayar. Salah satu kasus penggunaan teratas adalah pembuatan kode tingkat lanjut dan debugging.

Mempercepat pengembangan aplikasi seperti pembuatan prototipe cepat, misalnya pembuatan kerangka kode, Migrasi dan Pemfaktoran Ulang Kode, misalnya Bantuan dalam menerjemahkan kode antara berbagai bahasa pemrograman. Bantuan Debugging: Menyediakan dukungan debugging interaktif, membantu pengembang memahami dan menyelesaikan masalah dengan lebih efisien.

Kesimpulan 

Setiap model memiliki kelebihannya:

• Mistral Besar 2: Unggul dalam pembuatan kode dan penalaran matematika dengan fokus pada efisiensi dan hasil tinggi.
• Llama 3.1 405B: Menawarkan kemampuan penalaran dan pengkodean yang kuat dengan dukungan bahasa yang luas, ideal untuk tugas-tugas yang kompleks.
• GPT-4o Mini: Menyediakan solusi yang hemat biaya dan dapat disesuaikan untuk bisnis dengan kebutuhan spesifik.

Sekilas ke Timur 

Sementara pertempuran LLM Titans ini meningkat, naga dan harimau LLM dari timur pasti tidak akan tidur. Seperti Bytedance, AI buatan Zhipu, Bahasa Inggris Baichun, Dan Pelayaran ke Bulan semuanya bekerja sepanjang waktu untuk mendorong peluncuran model mereka. Baichuan baru saja mengumumkan penutupan kenaikan seri A dari $700M untuk mempercepat pengembangan modelnya. Sebuah perusahaan model Tiongkok yang sangat misterius dan tersembunyi, Pencarian mendalam, merilis Mode DeepSeek-V2l, model sumber terbuka MoE 236B, pada bulan Mei yang menyediakan kinerja kompetitif ke GTP-4o turbo dalam hal matematika dan pembuatan kode.   

Jadi, prediksi saya adalah akan ada model performa yang setara, yang dibandingkan dengan Llama 3.1 405B, yang dirilis oleh perusahaan LLM Tiongkok dalam tiga bulan ke depan. Dan jika nama perlombaannya adalah untuk menarik perhatian pengembang dan aplikasi yang berjalan pada model ini, mengingat Tiongkok memiliki jumlah pengembang perangkat lunak terbesar di dunia – hampir 7 juta orang, bagaimana persaingan ini akan berkembang di tengah perpecahan ekosistem AI global masih belum terlihat. 

Pertarungan Tiga Arah Terbaru: GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2 (Oktober 2024)

Sebagai kelanjutan dari rangkaian perbandingan ini, kini pada Q4 2024 kami akan kembali meninjau versi terbaru dari ketiga model hebat ini, yang masing-masing mendorong batasan aplikasi AI: Visi GPT4o OpenAI, Visi Meta Llama 3.2, Dan Mistral Besar 2Model-model ini siap merevolusi cara industri menangani teks, gambar, video, audio, dan bahkan pembuatan kode, dengan masing-masing unggul dalam bidangnya sendiri.

Seiring dengan semakin kompetitifnya ruang AI, perdebatan antara perangkat serba guna multimoda dan perangkat khusus semakin mengemuka. Haruskah bisnis berfokus pada model serbaguna seperti GPT-4o, yang mampu menangani berbagai masukan, atau model khusus seperti Llama 3.2, yang dirancang untuk presisi dalam tugas-tugas tertentu? Dan di mana Mistral Large 2, model dengan kemampuan pembuatan kode yang kuat, cocok dengan persamaan tersebut? Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi kekuatan, kasus penggunaan, dan aplikasi praktis masing-masing model untuk membantu Anda memutuskan model mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Visi GPT4o

Visi GPT4o adalah model multimoda terbaru OpenAI, yang dirancang untuk unggul dalam tugas-tugas yang melibatkan penalaran multi-langkah yang rumit. Model ini tidak hanya dapat memproses teks dan gambar, tetapi juga input audio dan video, menjadikannya model AI paling serbaguna yang tersedia saat ini. Dengan jendela konteksnya yang besar, yaitu 128.000 token dan kapasitas output hingga 16.384 token, GPT4o Vision dapat menangani percakapan yang panjang, analisis data terperinci, dan tugas penalaran yang mendalam.

Bagi bisnis yang memerlukan solusi lengkap yang mampu mengelola berbagai jenis input di berbagai tugas, GPT4o Vision adalah pilihan yang tepat. Namun, fleksibilitas ini memiliki harga yang mahal, dengan struktur harga yang dapat dengan cepat bertambah untuk implementasi skala besar. Meskipun demikian, kekuatan GPT4o Vision di bidang seperti perawatan kesehatan, navigasi kendaraan otonom, dan pembuatan konten menjadikannya investasi yang layak bagi perusahaan yang mendorong batas teknologi AI.

Kasus Penggunaan:

1. Pencitraan dan Diagnostik Medis: GPT-4o Vision menganalisis data medis yang kompleks dengan mengintegrasikan teks, gambar, dan audio. Misalnya, di rumah sakit, alat ini dapat memproses citra medis bersama catatan pasien untuk membantu diagnostik, mempercepat identifikasi kelainan pada pemindaian MRI atau CT. Kemampuan multimodanya memungkinkan interpretasi catatan pasien secara holistik, meningkatkan akurasi diagnostik.

2. Navigasi Kendaraan Otonom: Pada mobil tanpa pengemudi, GPT-4o Vision dapat memproses umpan video, data sensor, dan bahkan masukan audio untuk membantu membuat keputusan waktu nyata tentang navigasi dan keselamatan. Dengan mengintegrasikan video dari kamera onboard dengan data sensor, hal ini memastikan bahwa kendaraan dapat mendeteksi rintangan, kondisi jalan, dan variabel lainnya saat berada di jalan.

3. Pembuatan Konten: GPT-4o Vision juga merupakan alat yang hebat untuk industri seperti media, yang dapat menghasilkan teks untuk video, menulis skrip berdasarkan data visual, dan membuat konten interaktif yang menggabungkan gambar, teks, dan bahkan audio—sempurna untuk aplikasi seperti pelaporan berita dan pemasaran digital.

Llama 3.2 Visi

Llama 3.2 Visi, model terbaru Meta, dirancang untuk menjadi alat yang sangat efisien dan khusus untuk menangani input teks dan gambar. Sementara kekuatan GPT4o Vision terletak pada fleksibilitas multimodanya, Llama 3.2 Vision lebih terfokus, unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan presisi dan efisiensi dalam pemrosesan data visual. Dengan 90 miliar parameter dan jendela konteks 128.000 token, model ini disesuaikan untuk industri seperti keuangan, logistik, dan teknologi hukum, di mana analisis dokumen dan pemrosesan gambar sangat penting.

Secara khusus, Llama 3.2 Visi ideal untuk bisnis yang menangani data visual dan tekstual dalam jumlah besar, seperti laporan keuangan, dokumen hukum, dan bagan logistik. Kemampuannya untuk menginterpretasikan gambar statis dan dokumen terstruktur dengan biaya lebih rendah daripada GPT4o menjadikannya pilihan yang lebih hemat anggaran untuk bisnis yang tidak memerlukan kemampuan multimoda dari OpenAI.

Kasus Penggunaan:

1. Analisis Laporan Keuangan: Llama 3.2 Vision sangat cocok untuk industri seperti keuangan, yang membutuhkan pemrosesan data statis, diagram, dan grafik dalam jumlah besar. Seorang analis keuangan dapat menggunakan Llama 3.2 untuk secara otomatis menginterpretasikan laporan keuangan triwulanan, membaca neraca, dan memvisualisasikan tren utama seperti pertumbuhan pendapatan dan alokasi biaya. Ketepatannya dalam analisis diagram memungkinkannya menghasilkan wawasan lebih cepat dan lebih akurat daripada tinjauan manual.

2. Interpretasi Dokumen Hukum: Untuk firma hukum, Llama 3.2 Vision dapat menganalisis kontrak dan dokumen hukum, menandai klausul penting, risiko kepatuhan, atau area yang memerlukan perhatian lebih lanjut. Kemampuannya untuk memahami struktur dokumen hukum dan menganalisis data visual yang menyertainya, seperti bagan atau tabel dalam laporan, meningkatkan produktivitas bagi firma hukum yang menangani kontrak dan berkas kasus dalam jumlah besar.

3. Logistik dan Manajemen Rantai Pasokan: Dalam industri seperti logistik, di mana efisiensi adalah kuncinya, Llama 3.2 Vision dapat memproses laporan gudang, bagan inventaris, dan catatan pengiriman untuk memberikan wawasan secara real-time. Interpretasi data visualnya memungkinkan manajer logistik untuk mengoptimalkan rute, meminimalkan biaya, dan memastikan bahwa rantai pasokan berjalan lancar dengan mendeteksi hambatan dalam data.

Mistral Besar 2

Mistral Besar 2 mungkin tidak dikenal secara luas seperti GPT4o atau Llama 3.2, tetapi telah dengan cepat membuat namanya sendiri di komunitas AI, terutama untuk pengembang dan peneliti. Model ini mengkhususkan diri dalam pembuatan kode dan penalaran matematika, yang membuatnya sangat berguna bagi industri yang bergantung pada pemrograman dan tugas komputasi yang rumit. Dengan dukungan lebih dari 80 bahasa pengkodean dan kemampuannya untuk berfungsi secara efisien pada satu node, Mistral Large 2 merupakan solusi hemat biaya bagi pengembang yang membutuhkan model AI yang unggul dalam pembuatan kode, debugging, dan aplikasi konteks panjang lainnya.

Ketersediaannya yang gratis untuk penelitian dan penggunaan nonkomersial juga menjadikannya pilihan yang menarik untuk proyek akademis dan skala kecil. Namun, bagi bisnis yang ingin menggunakannya secara komersial, diperlukan lisensi berbayar.

Kasus Penggunaan:

1. Prototipe Cepat dan Pembuatan Kerangka Kode: Mistral Large 2 sangat efisien dalam membuat kode dari awal, menjadikannya alat yang sempurna bagi para pengembang yang mengerjakan pembuatan prototipe cepat. Baik perusahaan rintisan yang sedang mengembangkan aplikasi baru atau perusahaan teknologi yang sedang menguji pendekatan perangkat lunak yang berbeda, Mistral dapat dengan cepat membuat kerangka kode yang dapat dikembangkan menjadi aplikasi fungsional.

2. Refaktor dan Migrasi Kode: Bagi bisnis yang beralih dari satu bahasa pemrograman ke bahasa pemrograman lain, Mistral Large 2 menawarkan dukungan yang berharga dengan melakukan refaktorisasi kode secara otomatis atau menerjemahkannya antarbahasa. Misalnya, jika sebuah perusahaan melakukan migrasi sistem lama yang ditulis dalam C++ ke bahasa yang lebih modern seperti Python, Mistral dapat membantu memastikan bahwa migrasi berjalan lancar tanpa menimbulkan kesalahan.

3. Bantuan Debugging: Pengembang juga dapat menggunakan Mistral Large 2 untuk men-debug basis kode yang kompleks. Model tersebut dapat menganalisis kode, mengidentifikasi potensi bug atau masalah, dan bahkan menyarankan perbaikan. Hal ini membantu pengembang menghemat waktu dengan mengotomatiskan sebagian proses pemecahan masalah, sehingga siklus pengembangan menjadi lebih cepat.

Tabel Perbandingan: Fitur Utama GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2

Kasus Penggunaan di Dunia Nyata: Model Mana yang Sesuai dengan Kebutuhan Anda?

• Visi GPT4o: Ideal untuk bisnis yang perlu memproses beragam format data (teks, gambar, audio, video) secara bersamaan. Untuk tugas-tugas yang berisiko tinggi dan kompleks—seperti pencitraan medis, mengemudi otomatis, atau pemrosesan video waktu nyata—GPT-4o Vision menawarkan fleksibilitas dan kinerja yang tak tertandingi.
• Llama 3.2 Visi: Pilihan yang hemat biaya bagi bisnis yang berfokus pada analisis gambar dan teks statis. Jika perusahaan Anda menangani interpretasi dokumen, laporan keuangan, atau analisis grafik, presisi dan efektivitas biaya Llama 3.2 Vision menjadikannya pilihan yang tepat.
• Mistral Besar 2: Paling cocok untuk pengembang dan peneliti yang mencari kemampuan pembuatan kode dan penalaran matematika yang kuat. Dukungannya terhadap 80+ bahasa pemrograman dan lisensi penelitian gratis menjadikannya alat yang hebat bagi lembaga akademis, perusahaan rintisan, dan pengembang yang mengerjakan proyek perangkat lunak.

Kesimpulan: Memilih Model yang Tepat untuk Bisnis Anda

Dalam pertempuran Visi GPT4o, Llama 3.2 Visi, Dan Mistral Besar 2, tidak ada pemenang yang jelas—hanya model terbaik untuk kasus penggunaan spesifik Anda. Jika Anda memerlukan solusi serbaguna dan menyeluruh, Visi GPT4o adalah pisau Swiss Army AI, yang mampu menangani berbagai tugas. Untuk bisnis yang berfokus pada analisis dokumen dan gambar dengan biaya lebih rendah, Llama 3.2 Visi adalah pesaing yang kuat. Terakhir, Mistral Besar 2 menonjol dalam pembuatan kode dan penalaran matematika, menjadikannya model yang tepat bagi para pengembang dan peneliti.

Jika kita melihat ke depan, persaingan antara model-model ini—dan pendatang baru dari kancah AI Tiongkok—akan semakin ketat. Dengan perusahaan-perusahaan seperti Bytedance dan Zhipu AI yang terus berkembang, kita dapat mengharapkan munculnya model-model yang lebih terspesialisasi. Pertanyaannya adalah, siapa yang pada akhirnya akan menarik perhatian pasar di bidang yang berkembang pesat ini?

Jika Anda menikmati kontennya, kami akan sangat menghargainya jika Anda berlangganan buletin kami.