Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B: 究極のパフォーマンス＆価格比較

推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。

Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B対決の最終評決

包括的な分析の結果、生の知性と推論を重視するユーザーにとってLlama 3.1 Instruct 70Bが最も優れた選択肢として浮上しました。しかし、Granite 4.0 Microは依然として非常に競争力のある選択肢であり、特により高速な応答時間とコスト効率を要求するシナリオに適しています。この詳細なGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B比較では、最良の決定を下すために必要なすべての重要な指標を分解して説明します。

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モデルスナップショット

主要な意思決定指標をひと目で確認。

Granite 4.0 Micro

Other

推論: 1
コーディング: 1
マルチモーダル: 1
長いコンテキスト: 1
ブレンド価格 / 100万トークン: $0.015
P95 レイテンシ: 1000ms
1秒あたりのトークン数: —

Llama 3.1 Instruct 70B

全体的な能力

Capability radar は Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B の対決を包括的に把握できます。このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちのGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B分析の基盤を形成しています。

このレーダーチャートは、`Granite 4.0 Micro`と`Llama 3.1 Instruct 70B`のコア能力（推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト）を視覚的に表現しています。

ベンチマーク内訳

詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。重要なMMLU Proテストで、Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B議論の重要な部分として、Granite 4.0 Microは10、Llama 3.1 Instruct 70Bは10を獲得しました。このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B比較にも不可欠です。

このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。

速度と遅延

スピードはインタラクティブなアプリケーションのGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B決定において重要な要素です。以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。

最初のトークンまでの時間

Granite 4.0 Micro300ms

Llama 3.1 Instruct 70B300ms

毎秒のトークン数

Granite 4.0 Micro30

Llama 3.1 Instruct 70B61.266

結果を自分で検証するには、プレイグラウンドにアクセスしてください

Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70Bの経済学

パワーは方程式の一部に過ぎません。このGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B価格分析は、本当の価値を実感させます。

価格の内訳

入力と出力の価格を一目で比較できます。

実際のコストシナリオ

1Mの入力トークンを処理し、250kの出力トークンを生成するには、Granite 4.0 Micro の費用は $0.018 ですが、Llama 3.1 Instruct 70B の費用は $0.001 です。この実用的な計算は、Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70Bの選択を検討している開発者にとって不可欠です。

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あなたにとってGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70Bバトルで勝つモデルはどれ？

Granite 4.0 Micro を選択してください。..

コストは、Granite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70Bの決定においてパワーに次ぐ二次的な関心事です。

最高水準の推論能力が必要です。

あなたのユースケースには最先端のAIパフォーマンスが求められます。

Llama 3.1 Instruct 70B を選択してください。..

ユーザー向けアプリケーションには、高い応答性を持つモデルが必要です。

予算はGranite 4.0 Micro vs Llama 3.1 Instruct 70B選択の主要な考慮事項です。

運用コストが重要となる大規模開発を行っています。

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データソース： https://artificialanalysis.ai/