Meta: Llama 3.1 70B Instruct é um modelo de texto da Meta, lançado em 2024-07-23. Tencent: Hy3 preview é um modelo de texto da Tencent, lançado em 2026-04-22. Ambos são servidos através do api14 como modelos de estilo chat com uma única entrada de texto e saída de texto, portanto, ao nível da forma básica do pedido, parecem semelhantes. As diferenças aparecem no comprimento do contexto, nos parâmetros suportados e no preço.
A divisão mais óbvia é o contexto. Llama 3.1 70B Instruct tem uma janela de contexto de 131072 tokens, enquanto Hy3 preview duplica isso com 262096 tokens, portanto Hy3 preview é o modelo a escolher quando o seu prompt, documentos ou histórico de conversa são longos. Hy3 preview também expõe parâmetros que Llama 3.1 70B Instruct não expõe: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, seed e tools, além de suporte a ferramentas. Isso significa que Hy3 preview é o único dos dois que pode fazer chamadas de ferramentas e o único com controlos de raciocínio. Llama 3.1 70B Instruct suporta max_tokens, stop, temperature, top_k e top_p, o que cobre a amostragem comum, mas nada além disso. Em termos de preço, Hy3 preview é a opção mais barata tanto para tokens de entrada como de saída.
Para o trabalho do dia a dia, a escolha geralmente resume-se a saber se precisa das funcionalidades extra. Se estiver a fazer geração simples, sumarização, classificação ou chat em que um prompt fixo cabe confortavelmente e não precisa que o modelo chame funções, Llama 3.1 70B Instruct é uma opção razoável e bem compreendida, e os seus parâmetros de amostragem dão-lhe os controlos habituais. Se precisar que o modelo chame ferramentas, se quiser ajustar o esforço de raciocínio, ou se as suas entradas forem suficientemente grandes para que uma janela de 131072 tokens seja apertada, Hy3 preview é a melhor escolha, e é também o mais barato dos dois tanto na entrada como na saída. O contexto maior e os parâmetros de raciocínio tornam-no o modelo mais flexível para cargas de trabalho de estilo agente ou com muita recuperação.
Chamar qualquer um deles através do api14 funciona da mesma forma. Ambos são compatíveis com OpenAI, portanto aponta o seu cliente existente para o URL base do api14, envia a sua chave e define o campo model. Para usar Llama 3.1 70B Instruct, passa "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" como id do modelo. Para usar Hy3 preview, passa "tencent/hy3-preview". Tudo o resto no corpo do pedido permanece como está, e a resposta volta na mesma forma. Alternar entre os dois é uma alteração de uma linha, o que facilita testar ambos com os seus próprios prompts antes de decidir.
Ainda há um argumento a favor de Llama 3.1 70B Instruct, mesmo que Hy3 preview seja mais barato e tenha mais funcionalidades. Se a sua carga de trabalho for geração de texto simples sem chamadas de ferramentas e sem necessidade de controlos de raciocínio, e os seus prompts couberem dentro de 131072 tokens, então os parâmetros extra no Hy3 preview não lhe trazem nada, e pode escolher qualquer um sem perder nada funcional. Nessa situação, a decisão é sobretudo sobre quais saídas do modelo prefere nos seus próprios dados, o que é algo que só a sua própria avaliação pode resolver.