Ao longo da semana, a batalha entre os titãs do código fechado e do código aberto se intensificou, tudo em nome de “construir juntos” e "tornar os modelos mais acessíveis”. A OpenAI lançou o GPT-4o mini em 18 de julho, a Meta lançou o Llama 3.1 405B em 23 de julho e a Mistrial lançou o modelo large2 em 24 de julho.

Aparentemente, todos estão se mobilizando para chamar a atenção dos desenvolvedores, mirando em apps para usar seus modelos. Motivos à parte, quais são as principais diferenças entre esses modelos?

Este artigo fornece uma análise de todos os três modelos e sugestões em termos do principal caso de uso, bem como uma visão do Oriente com uma previsão do que pode estar no horizonte para o cenário de LLM chinês.

GPT4o mini – O modelo de IA mais eficiente da OpenAI até o momento

1. Projetado para baixa latência e alto rendimento, permitindo aplicativos em tempo real, como chatbots de suporte ao cliente e documentação automatizada
2. Tamanho do modelo: embora a contagem exata de parâmetros não seja especificada, ele é descrito como um “modelo pequeno” em comparação com versões maiores, como o GPT-4.
3. Modalidades: Atualmente, oferece suporte a entradas de texto e visão, com planos para suporte a áudio e vídeo no futuro.
4. Recursos de segurança: Medidas de segurança integradas para resistir a jailbreaks, bloquear injeções rápidas e impedir extrações rápidas do sistema.
5. Preço: $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída

LLama 3.1 405B – O maior modelo de IA da Meta até o momento 

1. Ele foi treinado em mais de 15 trilhões de tokens usando 16.000 GPUs Nvidia H100.
2. O modelo suporta oito idiomas: inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês.
3. Melhor raciocínio e habilidades de resolução de problemas
4. Resumo de texto longo e habilidades avançadas de conversação
5. Meta destaca “Os desenvolvedores podem executar inferência no Llama 3.1 405B em sua própria infraestrutura em aproximadamente 50% o custo de usar modelos fechados como GPT-4o, tanto para tarefas de inferência voltadas para o usuário quanto para tarefas de inferência offline” em seu anúncio de ontem. 

Mistral Large 2 123B – o mais recente modelo de IA da Mistral (uma startup francesa) 

1. Projetado para inferência de nó único com aplicações de contexto longo em mente, tornando-o altamente eficiente e capaz de alto rendimento
2. Conhecido por seu forte desempenho em geração de código e raciocínio matemático, além de suporte para mais de 80 linguagens de codificação. 
3. Raciocínio e Conhecimento Avançado
4. Alucinações reduzidas, pois é treinado para reconhecer quando lhe falta informação suficiente
5. Gratuito para pesquisa e uso não comercial

Característica/Modelo	GPT-4o Mini	Lhama 3.1 405B	Mistral Grande 2
Parâmetros	Não especificado	405 bilhões	123 bilhões
Janela de contexto	128.000 fichas	128.000 fichas	128.000 fichas
Idiomas suportados	50+	Oito	Dezenas
Linguagens de codificação suportadas	Não especificado	Não especificado	80+
Pontuação de compreensão e raciocínio da linguagem (MMLU)	82%	88.6%	84%
Destaques do desempenho	Econômico e personalizável	Raciocínio, codificação, uso de ferramentas	Geração de código, matemática
Uso comercial	Disponível com preços	Requer licença para grandes empresas	Requer licença paga
Implantação	Eficiente, personalizável	Requer várias GPUs	Inferência de nó único

Tabela de comparação de GPT-4o Mini vs. Llama 3.1 405B vs. Mistral Large 2  

Então qual é o problema? O caso de uso prático número 1 dos três modelos.

GPT-4o Mini: Mais adequado para empresas que buscam soluções de IA personalizáveis e econômicas para aplicações específicas de tarefas estreitas. O principal caso de uso são chatbots de ponta e suporte ao cliente.

A baixa latência e a relação custo-benefício do GPT-4o Mini o tornam ideal para desenvolver chatbots de suporte ao cliente em tempo real, especialmente no lado da borda, por exemplo, um smartphone. Seus fortes recursos de compreensão e geração de linguagem podem fornecer respostas rápidas e precisas às consultas do cliente em vários idiomas.

Lhama 3.1 405B: Integrado aos produtos da Meta, o Llama 3.1 405B é adequado para raciocínio avançado, codificação e tarefas multilíngues. Sua grande contagem de parâmetros e janela de contexto o tornam poderoso, mas intensivo em recursos. O principal caso de uso é a geração de dados sintéticos.

O Llama 3.1 405B se destaca na geração de dados sintéticos de alta qualidade, o que é particularmente valioso para treinar e ajustar outros modelos de IA. Esse recurso é especialmente útil em setores como saúde, finanças e varejo, onde o acesso a dados do mundo real pode ser limitado devido a requisitos de privacidade e conformidade. O grande tamanho do modelo e o treinamento extensivo permitem que ele reconheça padrões complexos e gere conjuntos de dados diversos e realistas, preservando a privacidade.

Mistral Grande2: Ideal para aplicações que exigem fortes capacidades de geração de código e raciocínio matemático. e seu suporte para dezenas de linguagens e design de inferência de nó único o tornam adequado para pesquisa e usos não comerciais, com potencial para aplicações comerciais por meio de uma licença paga. O principal caso de uso é a geração avançada de código e depuração.

Acelere o desenvolvimento de aplicativos, como prototipagem rápida, por exemplo, geração de esqueletos de código, migração e refatoração de código, por exemplo, ajuda na tradução de código entre diferentes linguagens de programação. Assistência de depuração: fornece suporte de depuração interativo, ajudando os desenvolvedores a entender e resolver problemas de forma mais eficiente.

Conclusão 

Cada modelo tem seus pontos fortes:

• Mistral Grande 2: Destaca-se em geração de código e raciocínio matemático com foco em eficiência e alto rendimento.
• Lhama 3.1 405B: Oferece recursos robustos de raciocínio e codificação com amplo suporte de linguagem, ideal para tarefas complexas.
• GPT-4o Mini: Oferece uma solução econômica e personalizável, adequada para empresas com necessidades específicas.

Um vislumbre do Oriente 

Enquanto essa batalha de LLM of Titans se intensifica, os dragões e tigres de LLM do leste certamente não dormirão. Os gostos de Bytedance, Zhipu IA, Baichun, e Tiro à Lua estão todos trabalhando dia e noite para pressionar pelo lançamento de seus modelos. Baichuan acaba de anunciar o fechamento de seu aumento da série A de $700M para acelerar o desenvolvimento do seu modelo. Uma empresa de modelos chinesa muito misteriosa e furtiva, Busca profunda, lançou o Modo DeepSeek-V2l, um modelo de código aberto 236B MoE, em maio, que fornece um desempenho competitivo para GTP-4o turbo quando se trata de matemática e geração de código.   

Então, minha previsão é que haverá um modelo de desempenho no mesmo nível, comparando com o Llama 3.1 405B, lançado por uma empresa chinesa de LLM nos próximos três meses. E se o nome da corrida é pela atenção dos desenvolvedores e aplicativos que rodam nesses modelos, considerando que a China tem o maior número de desenvolvedores de software do mundo — quase 7 milhões de pessoas, como essa competição evoluirá em meio à divisão do ecossistema global de IA ainda está para ser visto. 

Uma Luta Tripartida Atualizada: GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2 (Out 2024)

Como continuação desta série de comparação, agora, no quarto trimestre de 2024, revisamos as versões mais recentes desses três modelos poderosos, cada um deles expandindo os limites das aplicações de IA: Visão GPT4o da OpenAI, Visão do Meta's Llama 3.2, e Mistral Grande 2. Esses modelos estão prontos para revolucionar a maneira como as indústrias lidam com texto, imagens, vídeo, áudio e até mesmo geração de código, com cada um se destacando em seu próprio nicho.

À medida que o espaço da IA se torna cada vez mais competitivo, o debate entre multimodais versáteis e ferramentas especializadas é mais proeminente do que nunca. As empresas devem se concentrar em um modelo versátil como o GPT-4o, capaz de lidar com uma ampla gama de entradas, ou em um especializado como o Llama 3.2, projetado para precisão em tarefas específicas? E onde o Mistral Large 2, um modelo com fortes capacidades de geração de código, se encaixa na equação? Neste artigo, exploramos os pontos fortes distintos, casos de uso e aplicações práticas de cada modelo para ajudá-lo a decidir qual é mais adequado às suas necessidades.

Visão GPT4o

Visão GPT4o é o mais recente modelo multimodal da OpenAI, projetado para se destacar em tarefas que envolvem raciocínio complexo e multietapas. Este modelo pode processar não apenas texto e imagens, mas também entradas de áudio e vídeo, tornando-o o modelo de IA mais versátil disponível hoje. Com sua grande janela de contexto de 128.000 tokens e uma capacidade de saída de até 16.384 tokens, o GPT4o Vision pode lidar com conversas longas, análises detalhadas de dados e tarefas de raciocínio aprofundadas.

Para empresas que exigem uma solução completa capaz de gerenciar diferentes tipos de entradas em uma variedade de tarefas, o GPT4o Vision é a escolha clara. No entanto, essa versatilidade tem um preço alto, com uma estrutura de preços que pode aumentar rapidamente para implementações em larga escala. Apesar disso, a força do GPT4o Vision em áreas como saúde, navegação autônoma de veículos e criação de conteúdo o torna um investimento valioso para empresas que estão expandindo os limites da tecnologia de IA.

Casos de uso:

1. Diagnóstico e Imagem Médica: O GPT-4o Vision analisa dados médicos complexos integrando texto, imagens e áudio. Por exemplo, em hospitais, ele pode processar imagens médicas juntamente com notas de pacientes para auxiliar em diagnósticos, acelerando a identificação de anormalidades em exames de ressonância magnética ou tomografia computadorizada. Seus recursos multimodais permitem a interpretação holística de registros de pacientes, melhorando a precisão do diagnóstico.

2. Navegação de veículos autônomos: Em carros autônomos, o GPT-4o Vision pode processar feeds de vídeo, dados de sensores e até mesmo entradas de áudio para ajudar a tomar decisões em tempo real sobre navegação e segurança. Ao integrar vídeos de câmeras de bordo com dados de sensores, ele garante que o veículo possa detectar obstáculos, condições da estrada e outras variáveis enquanto estiver na estrada.

3. Criação de conteúdo: O GPT-4o Vision também é uma ferramenta poderosa para setores como mídia, onde pode gerar legendas para vídeos, escrever roteiros baseados em dados visuais e criar conteúdo interativo que mescla imagens, texto e até áudio, perfeito para aplicações como reportagens de notícias e marketing digital.

Visão Llama 3.2

Visão Llama 3.2, o modelo mais recente da Meta, foi projetado para ser uma ferramenta altamente eficiente e especializada para lidar com entradas de texto e imagem. Enquanto a força do GPT4o Vision está em sua versatilidade multimodal, o Llama 3.2 Vision é mais focado, destacando-se em tarefas que exigem precisão e eficiência no processamento de dados visuais. Com 90 bilhões de parâmetros e uma janela de contexto de 128.000 tokens, este modelo é personalizado para setores como finanças, logística e tecnologia jurídica, onde a análise de documentos e o processamento de imagens são essenciais.

Em particular, Visão Llama 3.2 é ideal para empresas que lidam com grandes volumes de dados visuais e textuais, como relatórios financeiros, documentos legais e gráficos de logística. Sua capacidade de interpretar imagens estáticas e documentos estruturados a um custo menor do que o GPT4o o torna uma opção mais consciente do orçamento para empresas que não exigem os recursos multimodais de sua contraparte OpenAI.

Casos de uso:

1. Análise de Relatório Financeiro: O Llama 3.2 Vision é perfeitamente adequado para setores como finanças, onde grandes quantidades de dados estáticos, gráficos e tabelas precisam ser processados. Um analista financeiro pode usar o Llama 3.2 para interpretar automaticamente relatórios financeiros trimestrais, lendo balanços e visualizando tendências importantes como crescimento de receita e alocação de despesas. Sua precisão na análise de gráficos permite gerar insights de forma mais rápida e precisa do que a revisão manual.

2. Interpretação de documentos legais: Para escritórios de advocacia, o Llama 3.2 Vision pode analisar contratos e documentos legais, sinalizando cláusulas críticas, riscos de conformidade ou áreas que exigem mais atenção. Sua capacidade de entender a estrutura de documentos legais e analisar dados visuais que os acompanham, como gráficos ou tabelas em relatórios, aumenta a produtividade para escritórios de advocacia que lidam com grandes volumes de contratos e arquivos de casos.

3. Logística e Gestão da Cadeia de Suprimentos: Em setores como logística, onde a eficiência é essencial, o Llama 3.2 Vision pode processar relatórios de depósito, gráficos de inventário e registros de remessa para fornecer insights em tempo real. Sua interpretação visual de dados permite que os gerentes de logística otimizem rotas, minimizem custos e garantam que as cadeias de suprimentos funcionem sem problemas, detectando gargalos nos dados.

Mistral Grande 2

Mistral Grande 2 pode não ser tão amplamente reconhecido como GPT4o ou Llama 3.2, mas rapidamente fez seu nome na comunidade de IA, especialmente para desenvolvedores e pesquisadores. Este modelo é especializado em geração de código e raciocínio matemático, tornando-o particularmente útil para indústrias que dependem de programação e tarefas computacionais complexas. Com suporte para mais de 80 linguagens de codificação e sua capacidade de funcionar eficientemente em um único nó, o Mistral Large 2 é uma solução econômica para desenvolvedores que precisam de um modelo de IA que se destaque na geração de código, depuração e outros aplicativos de contexto longo.

Sua disponibilidade gratuita para pesquisa e uso não comercial também o torna uma opção atraente para projetos acadêmicos e de menor escala. No entanto, para empresas que buscam implantá-lo comercialmente, uma licença paga é necessária.

Casos de uso:

1. Prototipagem rápida e geração de esqueleto de código: O Mistral Large 2 é altamente eficiente na geração de código do zero, tornando-o a ferramenta perfeita para desenvolvedores trabalhando em prototipagem rápida. Seja uma startup desenvolvendo um novo aplicativo ou uma empresa de tecnologia testando diferentes abordagens de software, o Mistral pode gerar rapidamente esqueletos de código que podem ser transformados em aplicativos funcionais.

2. Refatoração e migração de código: Para empresas que estão fazendo a transição de uma linguagem de programação para outra, o Mistral Large 2 oferece suporte valioso ao refatorar automaticamente o código ou traduzi-lo entre as linguagens. Por exemplo, se uma empresa estiver migrando sistemas legados escritos em C++ para uma linguagem mais moderna como Python, o Mistral pode ajudar a garantir que a migração aconteça sem problemas, sem introduzir erros.

3. Assistência de depuração: Os desenvolvedores também podem usar o Mistral Large 2 para depurar bases de código complexas. O modelo pode analisar o código, identificar possíveis bugs ou problemas e até mesmo sugerir correções. Isso ajuda os desenvolvedores a economizar tempo ao automatizar parte do processo de solução de problemas, levando a ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

Tabela de comparação: Principais recursos do GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2

Casos de uso do mundo real: qual modelo atende às suas necessidades?

• Visão GPT4o: Ideal para empresas que precisam processar diversos formatos de dados (texto, imagens, áudio, vídeo) simultaneamente. Para tarefas complexas e de alto risco — como imagens médicas, direção autônoma ou processamento de vídeo em tempo real — o GPT-4o Vision oferece versatilidade e desempenho incomparáveis.
• Visão Llama 3.2: Uma opção consciente do orçamento para empresas focadas em análise de texto e imagem estática. Se sua empresa lida com interpretação de documentos, relatórios financeiros ou análise de gráficos, a precisão e a relação custo-benefício do Llama 3.2 Vision o tornam um ajuste perfeito.
• Mistral Grande 2: Mais adequado para desenvolvedores e pesquisadores que buscam fortes capacidades de geração de código e raciocínio matemático. Seu suporte para mais de 80 linguagens de codificação e licença de pesquisa gratuita o tornam uma ótima ferramenta para instituições acadêmicas, startups e desenvolvedores trabalhando em projetos de software.

Conclusão: Escolhendo o modelo certo para o seu negócio

Na batalha de Visão GPT4o, Visão Llama 3.2, e Mistral Grande 2, não há um vencedor claro — apenas o melhor modelo para seu caso de uso específico. Se você precisa de uma solução versátil e abrangente, Visão GPT4o é o canivete suíço da IA, capaz de lidar com uma ampla gama de tarefas. Para empresas focadas em análise de documentos e imagens a um custo menor, Visão Llama 3.2 é um forte concorrente. Finalmente, Mistral Grande 2 se destaca na geração de código e no raciocínio matemático, tornando-se o modelo preferido para desenvolvedores e pesquisadores.

À medida que olhamos para o futuro, a competição entre esses modelos — e novos entrantes do cenário de IA da China — só vai se intensificar. Com empresas como Bytedance e Zhipu AI forçando os limites, podemos esperar que modelos ainda mais especializados surjam. A questão é: quem vai, no final das contas, capturar a atenção do mercado nesse espaço em rápida evolução?

Se você gostou do conteúdo, ficaríamos muito gratos se você assinasse nossas newsletters.