Was sind für GPUs mit wenig VRAM optimierte LLMs?
Für GPUs mit wenig VRAM optimierte LLMs sind große Sprachmodelle, die speziell für den effizienten Betrieb auf Grafikkarten mit begrenztem Videospeicher entwickelt oder dimensioniert wurden. Diese Modelle reichen typischerweise von 7B bis 9B Parametern und bieten ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Ressourcenverbrauch. Sie ermöglichen es Entwicklern und Unternehmen, anspruchsvolle KI-Anwendungen – einschließlich multimodaler Verständigung, Denkprozesse, Code-Generierung und mehrsprachiger Dialoge – ohne teure, High-End-GPU-Infrastruktur bereitzustellen. Dies demokratisiert den Zugang zu leistungsstarker KI-Technologie und macht fortschrittliche Sprachmodelle für Forschung, Prototyping und Produktionsbereitstellungen in ressourcenbeschränkten Umgebungen zugänglich.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein leistungsstarkes Vision-Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern, ausgestattet mit außergewöhnlichen visuellen Verständnisfähigkeiten. Es kann Text, Diagramme und Layouts in Bildern analysieren, lange Videos verstehen und Ereignisse erfassen. Das Modell ist in der Lage zu denken, Werkzeuge zu manipulieren, Objekte in verschiedenen Formaten zu lokalisieren und strukturierte Ausgaben zu generieren. Optimiert für dynamische Auflösung und Bildraten-Training im Videoverständnis, verfügt es über eine verbesserte Effizienz des visuellen Encoders – was es ideal für Bereitstellungen mit wenig VRAM macht, die multimodale KI erfordern.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Effiziente multimodale Vision-Sprachverarbeitung
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein leistungsstarkes Vision-Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern, ausgestattet mit außergewöhnlichen visuellen Verständnisfähigkeiten. Es kann Text, Diagramme und Layouts in Bildern analysieren, lange Videos verstehen und Ereignisse erfassen. Das Modell ist in der Lage zu denken, Werkzeuge zu manipulieren, Objekte in verschiedenen Formaten zu lokalisieren und strukturierte Ausgaben zu generieren. Optimiert für dynamische Auflösung und Bildraten-Training im Videoverständnis, verfügt es über eine verbesserte Effizienz des visuellen Encoders. Mit einer Kontextlänge von 33K und einem erschwinglichen Preis von 0,05 $/M Tokens auf SiliconFlow liefert es multimodale KI auf Unternehmensniveau, die reibungslos auf GPUs mit wenig VRAM läuft.
Vorteile
- Nur 7B Parameter für effiziente Bereitstellung mit wenig VRAM.
- Leistungsstarke Vision-Sprachfunktionen mit Videoverständnis.
- Unterstützt die Lokalisierung von Objekten in verschiedenen Formaten und strukturierte Ausgaben.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl als ultragroße Modelle.
- Kann für hochspezialisierte Aufgaben eine Feinabstimmung erfordern.
Warum wir es lieben
- Es liefert modernstes multimodales Verständnis mit minimalen VRAM-Anforderungen und macht fortschrittliche Vision-Sprach-KI für jedermann zugänglich.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 ist ein kompaktes Modell mit 9 Milliarden Parametern, das außergewöhnliche Fähigkeiten im mathematischen Denken und bei allgemeinen Aufgaben zeigt. Trotz seiner geringeren Größe erreicht es eine führende Leistung unter Open-Source-Modellen derselben Größe. Das Modell verfügt über tiefe Denkfähigkeiten und verarbeitet lange Kontexte durch die YaRN-Technologie, wodurch es besonders für Anwendungen geeignet ist, die mathematisches Denken mit begrenzten Rechenressourcen erfordern. Es bietet ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Effizienz und Effektivität in ressourcenbeschränkten Szenarien.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: Kompaktes Kraftpaket für mathematisches Denken
GLM-Z1-9B-0414 ist ein kompaktes Modell mit 9 Milliarden Parametern aus der GLM-Serie, das die Open-Source-Tradition beibehält und gleichzeitig überraschende Fähigkeiten zeigt. Trotz seiner geringeren Größe zeigt es eine hervorragende Leistung im mathematischen Denken und bei allgemeinen Aufgaben und erreicht eine führende Leistung unter Open-Source-Modellen derselben Größe. Das Forschungsteam verwendete dieselben Techniken wie für größere Modelle, um dieses effiziente 9B-Modell zu trainieren. Es verfügt über tiefe Denkfähigkeiten und kann lange Kontexte (33K) durch die YaRN-Technologie verarbeiten, wodurch es besonders für Anwendungen geeignet ist, die mathematische Denkfähigkeiten mit begrenzten Rechenressourcen erfordern. Mit einem Preis von 0,086 $/M Tokens auf SiliconFlow bietet es einen außergewöhnlichen Wert für Bereitstellungen mit wenig VRAM.
Vorteile
- Nur 9B Parameter, optimiert für GPUs mit wenig VRAM.
- Außergewöhnliche Fähigkeiten im mathematischen Denken.
- Tiefe Denkfunktionen für komplexe Problemlösungen.
Nachteile
- Spezialisiert auf Denkaufgaben und nicht auf allgemeine Chats.
- Etwas höherer Preis als reine Textmodelle mit 0,086 $/M Tokens auf SiliconFlow.
Warum wir es lieben
- Es bringt fortschrittliche mathematische Denkfähigkeiten und tiefes Denken in ressourcenbeschränkte Umgebungen und beweist, dass kleine Modelle über ihre Gewichtsklasse hinaus agieren können.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell mit 8 Milliarden Parametern, optimiert für Dialoganwendungen. Es übertrifft viele verfügbare Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle bei gängigen Branchen-Benchmarks. Trainiert auf über 15 Billionen Tokens unter Verwendung von überwachtem Fine-Tuning und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback, zeichnet es sich durch Hilfsbereitschaft und Sicherheit aus. Das Modell unterstützt Text- und Code-Generierung in mehreren Sprachen mit einer Kontextlänge von 33K, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Bereitstellungen mit wenig VRAM macht.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Vielseitiger Champion für mehrsprachige Dialoge
Meta Llama 3.1-8B-Instruct ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell mit 8 Milliarden Parametern, das von Meta entwickelt wurde, optimiert für Dialoganwendungen und übertrifft viele verfügbare Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle bei gängigen Branchen-Benchmarks. Das Modell wurde auf über 15 Billionen Tokens öffentlich verfügbarer Daten trainiert, unter Verwendung fortschrittlicher Techniken wie überwachtem Fine-Tuning und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback, um Hilfsbereitschaft und Sicherheit zu verbessern. Es unterstützt Text- und Code-Generierung mit einem Wissensstand bis Dezember 2023 und bietet eine Kontextlänge von 33K. Mit einem Preis von nur 0,06 $/M Tokens auf SiliconFlow bietet es außergewöhnliche Vielseitigkeit und Leistung für Bereitstellungen auf GPUs mit wenig VRAM in mehrsprachigen Anwendungen.
Vorteile
- Nur 8B Parameter für effizienten Betrieb mit wenig VRAM.
- Mehrsprachige Unterstützung für globale Anwendungen.
- Übertrifft viele größere Modelle bei Benchmarks.
Nachteile
- Wissensstand bis Dezember 2023.
- Weniger spezialisiert als domänenspezifische Modelle.
Warum wir es lieben
- Es liefert Benchmark-schlagende Leistung und mehrsprachige Fähigkeiten in einem kompakten 8B-Paket und macht Weltklasse-KI auf bescheidener Hardware zugänglich.
Vergleich von LLMs mit wenig VRAM
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden LLMs mit wenig VRAM des Jahres 2025, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind. Für multimodale Vision-Sprachaufgaben zeichnet sich Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct mit seiner kompakten 7B-Architektur aus. Für fortgeschrittenes mathematisches Denken liefert THUDM/GLM-Z1-9B-0414 tiefe Denkfähigkeiten mit nur 9B Parametern. Für vielseitige mehrsprachige Dialoge bietet meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct eine Benchmark-schlagende Leistung mit 8B Parametern. Dieser direkte Vergleich hilft Ihnen, das optimale Modell für Ihre spezifischen Anforderungen und Hardwarebeschränkungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Sprachmodell | 0,05 $/M Tokens | Multimodales Sehverständnis |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | Denkmodell | 0,086 $/M Tokens | Expertise im mathematischen Denken |
| 3 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Mehrsprachiges Chat-Modell | 0,06 $/M Tokens | Benchmark-schlagender Dialog |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, THUDM/GLM-Z1-9B-0414 und meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnliche Effizienz, Leistung auf ressourcenbeschränkter Hardware und einzigartige Fähigkeiten aus – vom multimodalen Sehverständnis über mathematisches Denken bis hin zu mehrsprachigen Dialogen.
Diese Modelle sind speziell für Umgebungen mit wenig VRAM optimiert. Mit 7-9 Milliarden Parametern laufen sie typischerweise effizient auf GPUs mit 8-12 GB VRAM, abhängig von Quantisierung und Batch-Größe. Dies macht sie auf Consumer-Hardware wie RTX 3060, RTX 4060 oder sogar älteren professionellen GPUs zugänglich und ermöglicht eine leistungsstarke KI-Bereitstellung ohne hohe Infrastrukturinvestitionen.