Vergleich offener Gewichtsmodelle

Vergleich offener Gewichtsmodelle

Das Ökosystem der KI-Modelle mit offenen Gewichten ist in den letzten Jahren explodiert. Es gibt Dutzende von Modellen zur Auswahl, jedes mit unterschiedlichen Stärken. Das Verständnis der Landschaft hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihren spezifischen Anwendungsfall, Ihre Hardware und Ihre Anforderungen auszuwählen.

Die Llama 3-Familie von Meta ist die beliebteste Reihe von Modellen mit offenen Gewichten. Die 8B-Version eignet sich hervorragend für den allgemeinen Gebrauch auf Consumer-Hardware und bietet starke Leistung bei Chat-, Programmier- und Denkaufgaben. Die 70B-Version konkurriert bei vielen Benchmarks mit GPT-3.5 und einigen GPT-4-Level-Modellen. Die 405B-Version ist das größte offene Modell und nähert sich der Qualität von Frontier-Modellen.

Mistral AI bietet eine Reihe von Modellen, die für ihre Effizienz bekannt sind. Mistral 7B war bei seiner Veröffentlichung ein Durchbruch und erreichte größere Modelle. Mixtral 8x7B war das erste beliebte offene MoE-Modell und bot GPT-3.5-Level-Leistung mit effizienter Inferenz. Mistral Large ist ihr Flaggschiff, das über die API verfügbar ist, aber auch als offene Gewichte veröffentlicht wurde. Mistral-Modelle sind besonders stark für europäische Sprachen.

Die Qwen 2.5-Familie von Alibaba ist ein weiterer starker Konkurrent. Die Größen 7B, 14B, 32B und 72B decken die gesamte Bandbreite der Hardwareanforderungen ab. Qwen-Modelle sind bekannt für starke Programmierleistung, lange Kontextunterstützung von bis zu 128K Token und hervorragende mehrsprachige Fähigkeiten. Die 72B-Version ist bei den meisten Benchmarks mit Llama 3 70B konkurrenzfähig.

Weitere bemerkenswerte Modelle sind Googles Gemma 2, das in einem kompakten Paket starke Leistung bietet, DeepSeek-Modelle, die sich beim Programmieren und Mathe auszeichnen, und Microsofts Phi-Serie, die durch hochwertige Trainingsdaten eine bemerkenswerte Effizienz erreicht. Der beste Rat ist, mehrere Modelle für Ihre spezifischen Aufgaben auszuprobieren, da die Benchmark-Leistung nicht immer in reale Ergebnisse übersetzt wird.