QwQ 32B, Gemma 3 und Mistral Small im Vergleich: Welche LLM überzeugt?

QwQ 32B, Gemma 3 und Mistral Small im Vergleich: Welche LLM überzeugt?

Während die Aufmerksamkeit oft den neuesten und größten Sprachmodellen (LLMs) gilt, lohnt sich ein Blick auf die kleineren Modelle, die oft übersehen werden. Modelle mit 32 Milliarden Parametern gelten heutzutage bereits als "klein" und können auf lokaler Hardware ohne tiefgreifende Quantisierung effizient ausgeführt werden. Dies ermöglicht den Betrieb eines persönlichen LLM, ohne sensible Daten an große KI-Anbieter weitergeben zu müssen. Zudem können kleinere Modelle die Kosten für Entwickler von Anwendungen erheblich senken.

Kürzlich wurden QwQ 32B (ein Modell für logisches Denken), Mistral Small 24B und Gemma 27B (ein Basismodell) vorgestellt. Obwohl sie unterschiedliche Architekturen aufweisen, erzielen sie Ergebnisse, die mit Deepseek r1 vergleichbar sind. Gemma übertrifft QwQ sogar in einigen Benchmarks, obwohl es sich um ein Basismodell handelt.

Einzelbetrachtung der Modelle

QwQ 32B

Alibaba präsentierte dieses 32B-Modell Anfang März mit dem Anspruch, es könne mit Deepseek R1 konkurrieren, das 671B Parameter besitzt. Dies stellt einen ersten Schritt zur Verbesserung der Denkfähigkeiten des Modells dar. Die von Alibaba veröffentlichten Benchmarks sollen die Leistung von QwQ-32B im Vergleich zu Deepseek R1 hervorheben.

Gemma 3 27B

Gemma 3 ist Googles Open-Source-Modell, das auf Gemini 2.0 basiert. Es ist in verschiedenen Größen (1B, 4B, 12B und 27B) verfügbar. Laut Google ist es das "leistungsfähigste Modell, das auf einer einzelnen GPU oder TPU ausgeführt werden kann", was den Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten ermöglicht. Das Modell unterstützt mehrere Programmiersprachen und ist hauptsächlich für logische Denkaufgaben konzipiert.

Mistral Small 3.1 24B

Mistral bietet mit diesem Modell multimodales Verständnis und ein erweitertes Kontextfenster von bis zu 128.000 Token. Mistral behauptet, Gemma 27B und GPT-40 mini übertroffen zu haben.

Vergleich in der Praxis

Die Modelle wurden anhand verschiedener Aufgaben verglichen, darunter:

• Programmierung: Erstellung einer JavaScript-Simulation einer rotierenden 3D-Kugel aus Buchstaben und Lösung einer komplexen LeetCode-Aufgabe.
• Logisches Denken: Beantwortung von Fragen, die auf den ersten Blick einfach erscheinen, aber unnötige Informationen enthalten, sowie einer trickreichen Frage zu einer Frau in einem Aufzug.
• Mathematik: Lösen von Aufgaben zur Berechnung des Winkels zwischen Uhrzeigern und zur Anzahl der Anordnungen der Buchstaben im Wort 'MATHEMATICS'.

Ergebnisse

• Programmierung: QwQ 32B erwies sich als klarer Sieger und lieferte beeindruckende Ergebnisse bei der Animation und eine korrekte Lösung der LeetCode-Aufgabe. Gemma 3 und Mistral Small blieben hinter den Erwartungen zurück.
• Logisches Denken: Alle Modelle lösten die Fragen zum logischen Denken korrekt. QwQ 32B überzeugte mit seiner ausführlichen Erklärung des Denkprozesses, während Gemma 3 durch seine schnelle Antwort beeindruckte.
• Mathematik: QwQ 32B und Gemma 3 lösten die mathematischen Aufgaben korrekt, während Mistral Small bei einer Aufgabe scheiterte.

Fazit

QwQ 32B zeigt sich als das insgesamt leistungsstärkste Modell in diesem Vergleich. Es überzeugt in den Bereichen Programmierung, logisches Denken und Mathematik. Gemma 3 ist ein solides Basismodell, während Mistral Small etwas hinter den Erwartungen zurückbleibt.

Vor- und Nachteile

• QwQ 32B: Stärken in Programmierung, logischem Denken und Mathematik.
• Gemma 3: Solides Basismodell mit guter Leistung in logischem Denken und Mathematik. Unterstützt Bildeingabe.
• Mistral Small: Bietet Bildeingabe, bleibt aber in der Leistung hinter den anderen Modellen zurück.

Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Modelle in Zukunft weiterentwickeln werden. Die Balance zwischen Größe und Leistung, die QwQ 32B bietet, ist vielversprechend. Es stellt sich die Frage, welche Fortschritte in der Optimierung und Spezialisierung kleinerer Modelle noch möglich sind und welchen Einfluss diese auf die Entwicklung von KI-Anwendungen haben werden.

Die Kommentare sind geschlossen.