今週、クローズドソースとオープンソースの巨人の戦いは激化しました。 「一緒に築き上げよう」 そして "モデルをよりアクセスしやすくするOpenAIは7月18日にGPT-4o miniをリリースし、Metaは7月23日にLlama 3.1 405Bをリリースし、Mistrialは7月24日にlarge2モデルをリリースした。

どうやら、誰もが開発者の注目を集め、自分たちのモデルを使用するアプリを狙っているようです。動機はさておき、これらのモデルの主な違いは何でしょうか?

この記事では、3 つのモデルすべてを分析し、主要なユースケースに関する提案を提供するとともに、中国の LLM シーンの将来を予測しながら東洋を垣間見ていきます。

GPT4o mini – OpenAIのこれまでで最も効率的なAIモデル

1. 低レイテンシと高スループットを実現するように設計されており、顧客サポートチャットボットや自動ドキュメント作成などのリアルタイムアプリケーションを実現します。
2. モデル サイズ: 正確なパラメータ数は指定されていませんが、GPT-4 などの大規模バージョンと比較すると「小型モデル」と説明されています。
3. モダリティ: 現在はテキストと視覚入力をサポートしており、将来的にはオーディオとビデオのサポートも計画されています。
4. 安全機能: 脱獄を阻止し、プロンプトの挿入をブロックし、システム プロンプトの抽出を防止する統合された安全対策。
5. 価格: 入力トークン100万個あたり$0.15、出力トークン100万個あたり$0.60

LLama 3.1 405B – Meta のこれまでで最大の AI モデル 

1. 16,000 個の Nvidia H100 GPU を使用して 15 兆を超えるトークンでトレーニングされました。
2. このモデルは、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語の 8 つの言語をサポートしています。
3. 推論力と問題解決能力の向上
4. 長文テキストの要約と高度な会話能力
5. Metaのハイライト「開発者は、約100MBのLlama 3.1 405Bで推論を独自のインフラ上で実行できます。 50% GPT-4oのようなクローズドモデルを使用するコスト同社は昨日の発表で、「ユーザー向けおよびオフラインの推論タスクの両方に対応する」と発表しました。 

ミストラル ラージ 2 123B – ミストラル（フランスのスタートアップ）の最新AIモデル 

1. ロングコンテキストアプリケーションを念頭に置いた単一ノード推論用に設計されており、非常に効率的で高スループットを実現します。
2. コード生成と数学的推論における強力なパフォーマンスと、80 を超えるコーディング言語のサポートで知られています。 
3. 高度な推論と知識
4. 十分な情報が不足していることを認識するように訓練されているため、幻覚が軽減される
5. 研究および非商用利用は無料

機能/モデル	GPT-4o ミニ	ラマ 3.1 405B	ミストラル ラージ 2
パラメータ	指定されていない	4050億	1230億
コンテキストウィンドウ	128,000トークン	128,000トークン	128,000トークン
サポートされている言語	50+	八	数十
サポートされているコーディング言語	指定されていない	指定されていない	80+
言語理解と推論スコア（MMLU）	82%	88.6%	84%
パフォーマンスハイライト	コスト効率が高く、カスタマイズ可能	推論、コーディング、ツールの使用	コード生成、数学
商用利用	料金で利用可能	大企業にはライセンスが必要	有料ライセンスが必要
展開	効率的でカスタマイズ可能	複数のGPUが必要	単一ノード推論

GPT-4o Mini と Llama 3.1 405B と Mistral Large 2 の比較表  

では、何がすごいのでしょうか? 3 つのモデルの中で、最も実用的な使用例です。

GPT-4o ミニ: 特定のタスクに特化したアプリケーション向けにコスト効率が高くカスタマイズ可能な AI ソリューションを求める企業に最適です。主な使用例は、エッジサイド チャットボットと顧客サポートです。

GPT-4o Mini は、低レイテンシとコスト効率に優れているため、特にスマートフォンなどのエッジ側でのリアルタイム顧客サポート チャットボットの開発に最適です。強力な言語理解および生成機能により、複数の言語にわたる顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に応答できます。

ラマ3.1 405B: Meta の製品に統合された Llama 3.1 405B は、高度な推論、コーディング、多言語タスクに適しています。パラメータ数が多くコンテキスト ウィンドウも豊富なため、強力ですが、リソースを大量に消費します。主な使用例は合成データの生成です。

Llama 3.1 405B は、他の AI モデルのトレーニングや微調整に特に役立つ高品質の合成データを生成することに優れています。この機能は、プライバシーやコンプライアンスの要件により現実世界のデータへのアクセスが制限される可能性がある医療、金融、小売などの業界で特に役立ちます。モデルの大規模なサイズと広範なトレーニングにより、複雑なパターンを認識し、プライバシーを保護しながら多様で現実的なデータセットを生成することができます。

ミストラル ラージ2: 強力なコード生成と数学推論機能を必要とするアプリケーションに最適です。数十の言語をサポートし、単一ノードの推論設計により、研究や非商用の用途に適していますが、有料ライセンスを通じて商用アプリケーションにも使用できます。主な使用例は、高度なコード生成とデバッグです。

ラピッドプロトタイピング（コードスケルトンの生成など）、コード移行とリファクタリング（異なるプログラミング言語間でのコード変換の支援など）などのアプリケーション開発を加速します。デバッグ支援：インタラクティブなデバッグサポートを提供し、開発者が問題をより効率的に理解して解決できるようにします。

結論 

各モデルにはそれぞれ長所があります。

• ミストラル ラージ 2: 効率性と高スループットに重点を置いたコード生成と数学的推論に優れています。
• ラマ3.1 405B: 広範な言語サポートを備えた強力な推論およびコーディング機能を提供し、複雑なタスクに最適です。
• GPT-4o ミニ: 特定のニーズを持つ企業に適した、コスト効率が高くカスタマイズ可能なソリューションを提供します。

東を垣間見る 

このLLMの巨人の戦いが激化する中、東のLLMの竜と虎はきっと眠らないだろう。バイトダンスのような企業、 ジプAI, 白春、 そして ムーンショット モデルの発売に向けて24時間体制で取り組んでいる。バイチュアンは、 シリーズAの資金調達 $700Mのモデル開発を加速させる。非常に神秘的でステルス性の高い中国のモデル会社、 ディープシーク、リリース DeepSeek-V2 モードl、236B MoEオープンソースモデル、5月に提供され、非常に 競争力のあるパフォーマンス 数学とコード生成に関しては、GTP-4o turbo に似ています。   

したがって、私の予想では、今後 3 か月以内に、中国の LLM 企業によって、Llama 3.1 405B をベンチマークした同等のパフォーマンス モデルがリリースされるでしょう。そして、この競争の目的が開発者の注目とこれらのモデルで実行されるアプリケーションであるならば、中国には世界最大のソフトウェア開発者がおり、その数は約 700 万人であることを考えると、世界的な AI エコシステムの分裂の真っ只中でこの競争がどのように発展していくかはまだわかりません。 

最新の三つ巴の戦い: GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2 (2024 年 10 月)

この比較シリーズの続きとして、2024年第4四半期に、AIアプリケーションの限界を押し広げるこれら3つの強力なモデルの最新バージョンを再検討します。 OpenAIのGPT4oビジョン, Meta の Llama 3.2 ビジョン、 そして ミストラル ラージ 2これらのモデルは、それぞれが独自の分野で優れており、業界がテキスト、画像、ビデオ、オーディオ、さらにはコード生成を処理する方法に革命を起こす準備ができています。

AI 分野の競争が激化するにつれ、マルチモーダルなオールラウンダーと専門ツールの論争がかつてないほど顕著になっています。企業は、幅広い入力を処理できる GPT-4o のような汎用モデルに重点を置くべきでしょうか、それとも特定のタスクの精度を重視して設計された Llama 3.2 のような専門モデルに重点を置くべきでしょうか。また、強力なコード生成機能を備えたモデルである Mistral Large 2 は、この方程式のどこに当てはまるのでしょうか。この記事では、各モデルの明確な長所、使用例、実際のアプリケーションを検討し、ニーズに最適なモデルを決定できるようにします。

GPT4oビジョン

GPT4oビジョン は、OpenAI の最新のマルチモーダル モデルであり、複雑で多段階の推論を伴うタスクで優れた性能を発揮するように設計されています。このモデルは、テキストや画像だけでなく、オーディオやビデオの入力も処理できるため、現在利用可能な最も汎用性の高い AI モデルとなっています。128,000 トークンの大きなコンテキスト ウィンドウと最大 16,384 トークンの出力容量を備えた GPT4o Vision は、長時間の会話、詳細なデータ分析、および徹底的な推論タスクを処理できます。

さまざまなタスクにわたってさまざまな種類の入力を管理できるオールインワン ソリューションを必要とする企業にとって、GPT4o Vision は明らかに最適な選択肢です。ただし、この汎用性にはプレミアムが伴い、大規模な実装では価格体系がすぐに膨らむ可能性があります。それにもかかわらず、GPT4o Vision はヘルスケア、自律走行車ナビゲーション、コンテンツ作成などの分野で強みを発揮するため、AI テクノロジーの限界を押し広げようとしている企業にとって価値のある投資となります。

ユースケース:

1. 医療画像診断GPT-4o Vision は、テキスト、画像、音声を統合して複雑な医療データを分析します。たとえば、病院では、医療画像を患者の記録と一緒に処理して診断を支援し、MRI または CT スキャンでの異常の特定を迅速化できます。マルチモーダル機能により、患者の記録を総合的に解釈し、診断の精度を向上させることができます。

2. 自動運転ナビゲーション: 自動運転車では、GPT-4o Vision はビデオ フィード、センサー データ、さらにはオーディオ入力を処理して、ナビゲーションと安全性に関するリアルタイムの判断を下すことができます。車載カメラからのビデオとセンサー データを統合することで、車両が走行中に障害物、道路状況、その他の変数を検出できるようになります。

3. コンテンツ作成GPT-4o Vision は、メディアなどの業界にとっても強力なツールであり、ビデオのキャプションを生成したり、視覚データに基づいてスクリプトを記述したり、画像、テキスト、さらにはオーディオを結合したインタラクティブなコンテンツを作成したりできるため、ニュース報道やデジタル マーケティングなどのアプリケーションに最適です。

ラマ 3.2 ビジョン

ラマ 3.2 ビジョンMeta の最新モデルである Llama は、テキストと画像の入力を処理するための非常に効率的な専用ツールとして設計されています。GPT4o Vision の強みはマルチモーダルな汎用性にありますが、Llama 3.2 Vision はより焦点が絞られており、視覚データ処理の精度と効率が求められるタスクに優れています。900 億のパラメーターと 128,000 トークンのコンテキスト ウィンドウを備えたこのモデルは、ドキュメント分析と画像処理が重要な金融、物流、リーガル テクノロジーなどの業界向けにカスタマイズされています。

特に、 ラマ 3.2 ビジョン 財務レポート、法的文書、物流チャートなど、大量の画像およびテキストデータを扱う企業に最適です。GPT4o よりも低コストで静的画像や構造化文書を解釈できるため、OpenAI のマルチモーダル機能を必要としない企業にとって、より予算に配慮したオプションとなります。

ユースケース:

1. 財務報告分析Llama 3.2 Vision は、膨大な量の静的データ、チャート、グラフを処理する必要がある金融などの業界に最適です。財務アナリストは、Llama 3.2 を使用して四半期財務レポートを自動的に解釈し、貸借対照表を読み、収益成長や費用配分などの主要な傾向を視覚化できます。チャート分析の精度により、手動レビューよりも迅速かつ正確に洞察を生成できます。

2. 法律文書の翻訳: 法律事務所の場合、Llama 3.2 Vision は契約書や法律文書を分析し、重要な条項、コンプライアンス リスク、またはさらに注意が必要な領域をフラグ付けできます。法律文書の構造を理解し、レポート内のグラフや表などの付随する視覚データを分析する機能により、大量の契約書や訴訟ファイルを処理する法律事務所の生産性が向上します。

3. 物流とサプライチェーン管理: 効率が鍵となる物流などの業界では、Llama 3.2 Vision は倉庫レポート、在庫チャート、出荷記録を処理し、リアルタイムの分析情報を提供します。視覚的なデータ解釈により、物流管理者はルートを最適化し、コストを最小限に抑え、データのボトルネックを検出してサプライ チェーンがスムーズに実行されるようにすることができます。

ミストラル ラージ 2

ミストラル ラージ 2 GPT4oやLlama 3.2ほど広く認知されていないかもしれませんが、AIコミュニティ、特に開発者や研究者の間で急速に名を馳せています。このモデルは、 コード生成と数学的推論プログラミングや複雑な計算タスクに依存する業界では特に便利です。80 を超えるコーディング言語をサポートし、単一ノードで効率的に機能する Mistral Large 2 は、コード生成、デバッグ、その他のロングコンテキスト アプリケーションに優れた AI モデルを必要とする開発者にとって、コスト効率の高いソリューションです。

研究や非商用利用には無料で利用できるため、学術プロジェクトや小規模プロジェクトにとっても魅力的な選択肢となります。ただし、商用展開を検討している企業には、有料ライセンスが必要です。

ユースケース:

1. ラピッドプロトタイピングとコードスケルトン生成Mistral Large 2 は、ゼロからコードを生成するのに非常に効率的で、ラピッドプロトタイピングに取り組む開発者に最適なツールです。スタートアップ企業が新しいアプリを開発している場合でも、テクノロジー企業がさまざまなソフトウェアアプローチをテストしている場合でも、Mistral は機能的なアプリケーションに具体化できるコードスケルトンをすばやく生成できます。

2. コードのリファクタリングと移行: あるプログラミング言語から別のプログラミング言語に移行する企業にとって、Mistral Large 2 は、コードを自動的にリファクタリングしたり、言語間でコードを変換したりすることで貴重なサポートを提供します。たとえば、企業が C++ で記述されたレガシー システムを Python などのより新しい言語に移行する場合、Mistral は、エラーが発生することなく移行がスムーズに行われるように支援できます。

3. デバッグ支援: 開発者は、Mistral Large 2 を使用して複雑なコードベースをデバッグすることもできます。このモデルは、コードを分析し、潜在的なバグや問題を特定し、修正を提案することもできます。これにより、開発者はトラブルシューティング プロセスの一部を自動化して時間を節約し、開発サイクルを短縮できます。

比較表: GPT4o Vision と Llama 3.2 Vision と Mistral Large 2 の主な機能

実際の使用例: どのモデルがニーズに適合しますか?

• GPT4oビジョン: さまざまなデータ形式 (テキスト、画像、音声、ビデオ) を同時に処理する必要がある企業に最適です。医療用画像処理、自動運転、リアルタイム ビデオ処理などの重要かつ複雑なタスクに対して、GPT-4o Vision は比類のない汎用性とパフォーマンスを提供します。
• ラマ 3.2 ビジョン: 静的画像とテキストの分析に重点を置く企業向けの予算重視のオプションです。文書の解釈、財務レポート、チャート分析を扱う企業にとって、Llama 3.2 Vision の精度とコスト効率は最適です。
• ミストラル ラージ 2: 強力なコード生成機能と数学的推論機能を求める開発者や研究者に最適です。80 以上のコーディング言語をサポートし、無料の研究ライセンスを備えているため、学術機関、スタートアップ、ソフトウェア プロジェクトに取り組む開発者にとって最適なツールです。

結論: ビジネスに適したモデルの選択

の戦いで GPT4oビジョン, ラマ 3.2 ビジョン、 そして ミストラル ラージ 2明確な勝者はいません。特定のユースケースに最適なモデルがあるだけです。多用途で包括的なソリューションが必要な場合は、 GPT4oビジョン は、幅広いタスクを処理できるAIのスイスアーミーナイフです。低コストで文書や画像の分析に重点を置く企業にとって、 ラマ 3.2 ビジョン 有力候補です。最後に、 ミストラル ラージ 2 コード生成と数学的推論に優れており、開発者や研究者にとって頼りになるモデルとなっています。

今後、これらのモデルと中国の AI 業界からの新規参入者との競争は激化するばかりです。Bytedance や Zhipu AI などの企業が限界に挑戦する中、さらに特化したモデルが登場することが予想されます。問題は、急速に進化するこの分野で最終的に市場の注目を集めるのは誰かということです。

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