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开源模型会越来越落后？百度，你再次被狠狠打脸了。
北美时间7月23日，Meta（原Facebook，脸书）公司正式官宣发布了开源模型Llama 3.1。不出意外的话，根据各项AI模型基准测试的结果来看，Llama 3.1将会成为史上最强大的开源LLM模型。Llama 3.1模型具备128K的上下文长度，支持八种语言，并推出了首个开放源码前沿级AI模型Llama 3.1 405B。作为首个开源的前沿级AI模型，Llama 3.1 405B在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等方面拥有最先进的能力，能与目前市场上最好的闭源模型相媲美，如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。
Llama 3.1通过扩展上下文长度、增强推理能力和改进工具使用，能够支持高级应用如长文本摘要、多语言对话代理和编程助手。此外，Meta还注重该模型的开放性和可扩展性，鼓励开发者创建自定义代理和新型智能行为，同时配备了如Llama Guard 3和Prompt Guard等安全工具，以支持负责任的开发。
Llama 3.1的三种型号
和大多数AI模型一样，Llama 3.1也包含三种型号：405B、70B和8B，表示模型的参数量依次降低。这三档模型均支持128K上下文长度，增强了长文本处理和对话能力。
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405B 型号 ：这是
Llama 3.1系列的最强模型，具有最广泛的使用案例。它以4050亿参数成为目前参数量最大（参数量越大某种程度上意味着"智商"越高）的开源模型，适用于复杂的数学问题和多语言翻译等任务。 -
70B 型号 ：高性能且性价比很高的中端模型，类似于
Claude 3系列中的Claude 3 Sonnet，能适用于多种使用案例。它在性能和成本之间取得了良好的平衡，非常适合需要强大但不及最大模型资源需求的应用。 -
8B 型号：轻量级且超高速，几乎可以在任何设备上运行。它特别适合资源受限的环境，仍能提供强大的语言处理能力。
Llama 3.1基准测试结果
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 405B模型在多个测试中表现优秀，在某些领域甚至超过了目前AI领域最强模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。
- 强项：
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数学能力：在GSM8K测试中得分96.8，为所有模型中最高。
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推理能力：ARC Challenge得分96.9，同样是最高分。
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长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY测试得分95.2，与
GPT-4持平，优于其他模型。 -
多语言能力：Multilingual MGSM测试得分91.6，与
Claude 3.5 Sonnet并列最高。
- 相对弱项：
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GPQA测试得分51.1，低于
GPT-4 Omni和Claude 3.5 Sonnet。 -
Nexus测试得分58.7，虽然高于其他已测试模型，但分数相对较低。
- 通用能力：
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MMLU和MMLU PRO测试中表现良好，分别得到88.6和73.3分。
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IFEval测试得分88.6，与
Claude 3.5 Sonnet相当，高于其他模型。 -
HumanEval和MBPP EvalPlus测试中也有不错表现，分别得分89.0和88.6。
- 工具使用：
- BFCL测试得分88.5，表现不错但略低于
Claude 3.5 Sonnet。
- 特殊测试：
- NIH/Multi-needle测试得分98.1，虽然低于
GPT-4系列的满分，但仍然非常高。
Llama 3.1 405B模型在多个领域展现了强劲的性能，特别是在数学、推理和长文本处理方面。它在某些测试中甚至超过了其他知名闭源模型，展现出较为全面的能力。
Llama 3.1 8B
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总体表现: 作为较小的模型，
Llama 3.1 8B在多个测试中表现出色，尤其考虑到其较小的参数规模。 -
强项:
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数学能力：GSM8K 测试得分 84.5，表现优秀。
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推理能力：ARC Challenge 得分 83.4，高于某些更大的模型。
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长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY 测试得分 81.0，显示出不错的长文本理解能力。
- 相对弱项:
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GPQA 测试得分 32.8，相对较低。
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Nexus 测试得分 38.5，虽然超过了一些竞争对手，但仍有提升空间。
- 通用能力:
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MMLU 和 MMLU PRO 测试中表现尚可，分别得到 73.0 和 48.3 分。
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IFEval 测试得分 80.4，显示出良好的通用理解能力。
- 特殊测试:
- NIH/Multi-needle 测试得分高达 98.8，表现非常出色。
Llama 3.1 70B
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总体表现:
Llama 3.1 70B作为更大的模型，在几乎所有测试中都表现优异，经常超越其他模型，包括GPT 3.5 Turbo。 -
强项:
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数学能力：GSM8K 测试得分 95.1，大幅领先其他模型。
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推理能力：ARC Challenge 得分 94.8，表现卓越。
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长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY 测试得分 90.5，展现出强大的长文本理解能力。
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多语言能力：Multilingual MGSM 测试得分 86.9，远超其他模型。
- 相对弱项:
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GPQA 测试得分 46.7，虽然领先于表格中的其他模型，但仍有提升空间。
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Nexus 测试得分 56.7，虽然高于其他模型，但相对于自身其他测试结果略显逊色。
- 通用能力:
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MMLU 和 MMLU PRO 测试中表现优秀，分别得到 86.0 和 66.4 分，领先其他模型。
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IFEval 测试得分 87.5，展现出强大的通用理解能力。
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HumanEval 和 MBPP EvalPlus 测试中表现出色，分别得分 80.5 和 86.0。
- 特殊测试:
- NIH/Multi-needle 测试得分 97.5，虽略低于 8B 版本，但仍然非常出色。
Llama 3.1 70B 模型在几乎所有测试中都展现出卓越的性能，显著优于其 8B 版本，并在多个领域超越了包括 GPT 3.5 Turbo 在内的其他模型。它展示了强大的全面能力，特别是在数学、推理、长文本处理和多语言任务方面。
如何体验Llama 3.1 405B？
结语
Llama 3.1模型其实早在几天前，就因为消息泄露而引起了很多关注。今天正式发布后，更是以其强大的性能技惊全场。感兴趣的朋友不妨一试。
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