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23 février 2025
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Grok vs. LLaMA : quel LLM est le meilleur ?
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Les
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Quel modèle d'IA convient à votre entreprise : Grok ou Lama? Voici une ventilation rapide:
Comparaison rapide:
| Fonctionnalité | Grok | Lama |
|---|---|---|
| Taille du modèle | Paramètres 314B | 7B–400B (varie selon la version) |
| Longueur du contexte | Jetons 128,000 | Jusqu'à 2,048 XNUMX jetons |
| Coût (entrée) | 5 $ par million de jetons | 0.35 $ par million de jetons |
| Idéal pour | Requêtes complexes, codage | Automatisation évolutive, tâches multimodales |
Si vous avez besoin de rapidité et de résolution de problèmes avancée, choisissez GrokPour des solutions économiques et évolutives, optez pour LamaPlongez dans l’article pour une comparaison détaillée.
Grok et LLaMA présentent des atouts distincts, chacun adapté aux besoins spécifiques en matière d'automatisation des activités et de traitement des données. Examinons leurs principales caractéristiques et détails techniques.
Grok 3 amène la génération de code pilotée par l'IA et la résolution de problèmes mathématiques à un niveau supérieur. 2.7 trillions de paramètres formé sur 12.8 XNUMX milliards de jetonsIl offre des résultats impressionnants. Son mode « Big Brain » améliore la puissance de calcul pour gérer des tâches complexes. Grok 3 a atteint 86.5% sur le benchmark HumanEval et 79.4% sur LiveCodeBench, démontrant ainsi sa force à la fois dans la génération de code et dans la résolution de problèmes.
Les points forts de la performance comprennent :
Ces fonctionnalités font de Grok 3 un choix judicieux pour les entreprises cherchant à optimiser l’automatisation des flux de travail.
Alors que Grok excelle dans les tâches à forte intensité de texte, LLaMA étend ses fonctionnalités pour inclure traitement multimodalLa dernière version de LLaMA 3.2 intègre des fonctionnalités de texte et d'image, permettant aux entreprises de :
Par exemple, voici comment vous pouvez utiliser LLaMa pour l'automatisation dans Latenode :
Laissez l’IA gérer les e-mails pendant que vous vous concentrez sur le vrai travail.
[Nouvel e-mail] + [LLaMa] + [Envoyer un e-mail]
Cas d'utilisation: Répondez automatiquement aux e-mails entrants avec un remerciement poli et une réponse rapide.
[Nouvelle tâche dans Todoist] + [LLaMa]
Vous écrivez « Préparer la présentation » — LLaMa vous indique par où commencer.
Cas d'utilisation: Générez des plans étape par étape pour toute nouvelle tâche.
[Page Notion mise à jour] + [LLaMa] + [Slack]
Fini les résumés manuels : laissez le modèle réfléchir à votre place.
Cas d'utilisation:Résumez les pages Notion mises à jour ou extrayez les idées principales et envoyez-les à votre Slack.
LLaMA 3.2 propose également des versions légères (1B et 3B) pour un déploiement sur appareil, idéales pour un traitement de texte rapide et une gestion automatisée des tâches. Ces versions incluent des fonctionnalités d'appel d'outils pour une intégration fluide aux systèmes existants.
Pour des besoins plus avancés, les modèles dotés de la vision (11B et 90B) excellent dans la reconnaissance d'images et le raisonnement, surpassant les concurrents tels que Claude 3 Haiku. Cette fonctionnalité multimodale est particulièrement utile pour analyser les documents commerciaux et garantir une intégration transparente des données.
Les tests de performances mettent en évidence des différences claires en termes d'efficacité. Grok 3 se distingue par une latence de réponse de 67 ms, permettant un traitement des tâches quasi instantané. Il exécute les tâches 25% plus rapide que les concurrents comme ChatGPT o1 pro et Recherche profonde R1. Avec une puissance de calcul de 1.5 pétaflops, sa conception renforcée par transformateur assure des performances exceptionnelles :
| Modèle | Vitesse de génération (environ, t/s) |
| Lama 3.2 70B | ~45 t/s (API moyenne) |
| Recherche profonde V3 | ~25-60 t/s (API/revendiqué) |
| Grok 3 | ~50-60 t/s (Bêta/Observé), |
| ChatGPT 4o | ~35 - 110+ t/s (API/Observé) |
Ces chiffres soulignent la capacité de Grok 3 à gérer efficacement des tâches exigeantes, ce qui en fait un choix judicieux pour les applications en temps réel.
La rentabilité est tout aussi importante que la rapidité. En ce qui concerne le traitement des jetons, LLaMA 3.2 90B Vision Instruct offre un coût bien inférieur - 26.7 fois moins cher par million de jetons:
| Type de coût | Grok-2 | LLaMA 3.2 90B Vision |
|---|---|---|
| Entrée (par million de jetons) | $5.00 | $0.35 |
| Rendement (par million de jetons) | $15.00 | $0.40 |
Les modèles d'abonnement influencent également le coût global. Grok 3 est disponible gratuitement, mais avec des limites. Pour accéder aux limites supérieures, vous avez besoin d'un abonnement X's Premium+. 30 $ par mois. De plus, un plan SuperGrok distinct devrait être lancé, également au prix de 30 $ mensuelCes options offrent une flexibilité aux utilisateurs ayant des besoins et des budgets variés.
En attendant, tous ces modèles (à l'exception de Grok 3, qui ne dispose pas d'API officielle) sont disponibles sur Latenode sous forme d'intégrations directes et prêtes à l'emploi. Plus besoin de vous soucier des jetons d'API, des identifiants de compte ou de la configuration du code : Latenode s'en charge. Connectez ChatGPT, LLaMa et DeepSeek à vos services préférés pour optimiser votre flux de travail grâce à l'automatisation sans code !
Le générateur de workflows de Latenode facilite l'intégration de Grok et LLaMA pour une automatisation rationalisée. Son canevas visuel vous permet de concevoir des workflows avec des fonctionnalités telles que :
| Fonctionnalité | Ce qu'il fait | Comment ça marche |
|---|---|---|
| Nœuds sans code | Simplifie la configuration | Interface glisser-déposer |
| Code personnalisé | Permet une intégration avancée | Configuration d'API assistée par l'IA |
| Logique de branchement | Gère les conditions complexes | Créer des workflows de prise de décision |
| Sous-scénarios | Décompose les processus | Conception de flux de travail modulaire |
« Les nœuds d'IA sont incroyables. Vous pouvez l'utiliser sans avoir de clés API, il utilise le crédit Latenode pour appeler les modèles d'IA, ce qui le rend très facile à utiliser. Le GPT personnalisé de Latenode est très utile, en particulier pour la configuration des nœuds. » - Islam B., PDG de Computer Software
Des exemples pratiques montrent comment ces outils produisent des résultats réels.
Voici quelques façons dont les entreprises ont utilisé Latenode avec Grok ou LLaMA pour obtenir des améliorations mesurables :
Automatisation des chatbots
LLaMA 3.1 alimente les chatbots qui gèrent les tâches administratives des patients et prennent en charge plusieurs langues. MetaGrâce à l'optimisation de l'attention des requêtes groupées, il traite les réponses rapidement, garantissant des réponses rapides aux requêtes des patients.
Pourquoi ne pas exploiter de puissants outils d'IA pour répondre aux demandes des clients ? Un tel chatbot enregistre les conversations dans des bases de données, afin de ne jamais perdre le contexte des discussions en cours. Mieux encore, vous pouvez créer immédiatement votre propre chatbot à l’aide de notre modèle d’IA intégré.
Recherche Web automatisée
Latenode optimise votre routine d'analyse de données grâce à la fonctionnalité de navigateur sans tête (headless browser) pour extraire les données des sites de surveillance Internet et réaliser des captures d'écran. Cela lui permet de fournir des informations concises et précises sur vos concurrents, vos sites web préférés ou tout autre sujet imaginable. Voici notre modèle d'analyse de site Web basée sur des captures d'écran sur Latenode :
Gestion des factures simplifiée
Les entreprises utilisent des modèles d'IA pour automatiser la gestion des factures, et Grok ne fait pas exception. Latenode permet de stocker les données, de les traiter et de générer des rapports en cas de besoin. Il améliore l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, tandis que l'IA affine encore davantage le processus. Découvrez comment vous pouvez automatiser le traitement des factures avec notre IA:
« Ce que j'ai le plus apprécié chez Latenode par rapport à la concurrence, c'est que j'avais la possibilité d'écrire du code et de créer des nœuds personnalisés. La plupart des autres plateformes sont strictement sans code, ce qui, pour moi, limitait vraiment ce que je pouvais créer. » - Germaine H., Fondatrice d'Information Technology
Utilisateurs de Latenode (ici) Des coûts jusqu'à 90 fois inférieurs à ceux d'autres plateformes, ce qui en fait un choix économique. De plus, avec un accès à plus de 300 intégrations, JavaScript et nœuds personnalisés, c'est une solution puissante pour les entreprises souhaitant intégrer Grok ou LLaMA à leurs systèmes.
Voici un aperçu rapide de la façon dont Grok et LLaMA se comparent dans les domaines clés de leurs spécifications techniques.
Les grands modèles de langage progressent rapidement, et ce tableau met en évidence certaines des fonctionnalités les plus importantes :
| Fonctionnalité | Grok | Lama |
|---|---|---|
| Taille du modèle | Paramètres 314B | Plusieurs options : 7B, 13B, 33B, 65B (Lama 2) 8B, 70B, 400B (Lama 3) |
| Longueur du contexte | Jetons 128,000 | 128,000 3.2 jetons (LLaMa 90 XNUMXB) |
| Licence | Apache 2.0 (Open Source) | Lama 2 : Licence non commerciale Llama 3 : Licence personnalisée permettant une utilisation commerciale pour < 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels |
| Support d'intégration | Non spécifié | Intégration directe dans Latenode avec « llama-2-7b-chat-int8 » ; prend en charge 2,048 1,800 jetons d'entrée et XNUMX XNUMX jetons de sortie, ce qui le rend adapté aux tâches conversationnelles |
| Quantification | Non spécifié | Quantification Int8 disponible pour un traitement plus rapide |
Grok a fait ses débuts en open source en mars 2024, mettant l'accent sur l'accessibilité pour les développeurs. D'autre part, la progression de LLaMA de Llama 2 à Llama 3 souligne l'accent mis par Meta sur l'offre de solutions évolutives et flexibles.
Quel modèle fonctionne le mieux ? Cela dépend de vos besoins. La taille massive des paramètres de Grok peut être plus adaptée aux applications complexes, tandis que la variété des tailles de modèles de LLaMA vous offre des options en fonction de votre matériel et de vos objectifs de performances.
Ce guide fournit des recommandations pratiques adaptées aux différentes tailles et besoins des entreprises. Bien que Grok et LLaMA soient conçus à des fins différentes, chacun offre des avantages distincts : Grok est idéal pour gérer des requêtes détaillées et complexes, tandis que Lama se concentre sur l’automatisation évolutive et intégrée.
| Type d'entreprise | Modèle recommandé | Avantages |
|---|---|---|
| Startups et petites équipes | LLaMA (7B ou 13B) | • Économique grâce à la licence commerciale gratuite de Llama 2 • Nécessite moins de puissance de calcul • Parfait pour les tâches d’automatisation de base |
| Entreprises de taille moyenne | LLaMA (33B ou 70B) | • Intégration transparente avec les plateformes Meta • Gère de grands volumes de conversation • Assure une image de marque cohérente sur tous les canaux |
| Entreprises et sociétés technologiques | Grok (314B) | • Excelle dans la gestion de requêtes complexes • Offre de nombreuses options de personnalisation • Capacités avancées pour générer du code |
Ces recommandations sont basées sur les analyses techniques et financières évoquées précédemment.
Voici quelques facteurs clés à garder à l’esprit :
Que vous ayez simplement besoin d'un bon système pour discuter et apprendre, ou que vous ayez besoin d'automatiser votre flux de travail sur Latenode avec l'IA, votre choix doit s'aligner sur vos objectifs commerciaux et vos priorités opérationnelles. Besoin de conseils ? Discutez avec un expert Latenode sur notre forum !
