要約:

  • 大規模言語モデル(LLM)のコーディングにおける競争激化
  • 主要プレイヤーはAlibaba、Anthropic、Google、Meta、Mistral、OpenAI、およびxAI
  • 公開APIを介して利用可能なトップLLMの詳細な分析
  • ベンチマークに基づいたパフォーマンスの比較
  • ベンチマークとEloスコアの相違、機能と価格の比較

感想:

LLMの性能を比較することは困難であり、ベンチマーク結果が実世界でのパフォーマンスを反映しないことが示唆されています。パフォーマンスと価格を慎重に考慮することが重要であり、開発者は最新のモデルについて情報を得て、自らのニーズに最適なツールを選択する必要があります。


元記事: https://towardsdatascience.com/llms-for-coding-in-2024-performance-pricing-and-the-battle-for-the-best-fba9a38597b6