Was sind LLMs, die für Inferenzgeschwindigkeit optimiert sind?
Für Inferenzgeschwindigkeit optimierte LLMs sind spezialisierte große Sprachmodelle, die darauf ausgelegt sind, schnelle Antworten mit minimalem Rechenaufwand zu liefern. Diese Modelle verfügen typischerweise über kleinere Parameterzahlen (im Bereich von 7B-9B), effiziente Architekturen und optimierte Bereitstellungsfunktionen, die eine schnelle Token-Generierung und geringe Latenz ermöglichen. Diese Technologie erlaubt es Entwicklern, leistungsstarke KI-Funktionen in ressourcenbeschränkten Umgebungen, Echtzeitanwendungen und Szenarien mit hohem Durchsatz einzusetzen. Sie gleichen Leistung mit Effizienz aus und machen fortschrittliches Sprachverständnis für Anwendungen zugänglich, die schnelle Antworten erfordern, von Chatbots bis hin zu Produktions-APIs, ohne die Rechenkosten größerer Modelle.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell mit 7 Milliarden Parametern aus der Qwen-Serie, ausgestattet mit leistungsstarken visuellen Verständnisfähigkeiten und optimiert für Inferenz-Effizienz. Es kann Text, Diagramme und Layouts in Bildern analysieren, lange Videos verstehen und Ereignisse erfassen. Das Modell verfügt über einen verbesserten visuellen Encoder mit dynamischer Auflösung und Bildraten-Training, was es außergewöhnlich schnell für multimodale Aufgaben macht, während es starke Schlussfolgerungsfähigkeiten beibehält und die Lokalisierung von Objekten in mehreren Formaten mit strukturierten Ausgaben unterstützt.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Blitzschnelles multimodales Verständnis
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell mit 7 Milliarden Parametern aus der Qwen-Serie, ausgestattet mit leistungsstarken visuellen Verständnisfähigkeiten und optimiert für Inferenz-Effizienz. Es kann Text, Diagramme und Layouts in Bildern analysieren, lange Videos verstehen und Ereignisse erfassen. Es ist in der Lage zu schlussfolgern, Werkzeuge zu manipulieren, die Lokalisierung von Objekten in mehreren Formaten zu unterstützen und strukturierte Ausgaben zu generieren. Das Modell wurde für dynamische Auflösung und Bildraten-Training im Videoverständnis optimiert und hat die Effizienz des visuellen Encoders verbessert. Mit einer Kontextlänge von 33K und einem äußerst wettbewerbsfähigen Preis von 0,05 $/M Tokens auf SiliconFlow bietet es ein außergewöhnliches Verhältnis von Geschwindigkeit zu Leistung für multimodale Anwendungen.
Vorteile
- Kompakte 7B Parameter ermöglichen schnelle Inferenzgeschwindigkeiten.
- Optimierter visueller Encoder für effiziente Verarbeitung.
- Hervorragende Kosteneffizienz bei 0,05 $/M Tokens auf SiliconFlow.
Nachteile
- Kleinere Modellgröße kann die Tiefe komplexer Schlussfolgerungen begrenzen.
- Der Vision-Language-Fokus ist möglicherweise nicht für reine Textaufgaben geeignet.
Warum wir es lieben
- Es liefert blitzschnelle multimodale Inferenz mit einem optimierten visuellen Encoder, was es zur perfekten Wahl für Echtzeit-Vision-Language-Anwendungen mit begrenztem Budget macht.
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 Dialog und Inferenzgeschwindigkeit. Diese auf Anweisungen abgestimmte Variante übertrifft viele Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle bei Branchen-Benchmarks, während sie eine außergewöhnliche Effizienz beibehält. Trainiert auf über 15 Billionen Tokens mit überwachtem Fine-Tuning und RLHF, unterstützt es Text- und Code-Generierung in mehreren Sprachen mit einem 33K Kontextfenster, was es ideal für Produktionsumgebungen mit hohem Durchsatz macht, die schnelle Antwortzeiten erfordern.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Branchenführende Geschwindigkeit und mehrsprachige Exzellenz
Meta Llama 3.1-8B-Instruct ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das von Meta entwickelt wurde und eine auf Anweisungen abgestimmte 8B-Parameter-Architektur aufweist, die für Dialoganwendungen optimiert ist. Dieses Modell übertrifft viele verfügbare Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle bei gängigen Branchen-Benchmarks und liefert gleichzeitig eine außergewöhnliche Inferenzgeschwindigkeit. Das Modell wurde auf über 15 Billionen Tokens öffentlich verfügbarer Daten trainiert, wobei Techniken wie überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback eingesetzt wurden, um die Hilfsbereitschaft und Sicherheit zu verbessern. Llama 3.1 unterstützt Text- und Code-Generierung mit einer Kontextlänge von 33K und einem Wissensstand bis Dezember 2023. Mit 0,06 $/M Tokens auf SiliconFlow bietet es einen hervorragenden Wert für Produktionsbereitstellungen, die schnelle Antwortzeiten erfordern.
Vorteile
- Außergewöhnliche Inferenzgeschwindigkeit mit 8B Parametern.
- Übertrifft viele größere Modelle bei Benchmarks.
- Mehrsprachige Unterstützung für verschiedene Sprachen.
Nachteile
- Wissensstand begrenzt auf Dezember 2023.
- Kann Fine-Tuning für spezialisierte Domänen erfordern.
Warum wir es lieben
- Es bietet die perfekte Balance zwischen Geschwindigkeit, Qualität und mehrsprachiger Fähigkeit, was es zu einer Top-Wahl für leistungsstarke Produktions-Chatbots und APIs macht.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 ist ein leichtgewichtiges Modell mit 9 Milliarden Parametern aus der GLM-Serie, das eine hervorragende Inferenzgeschwindigkeit bietet und gleichzeitig leistungsstarke Fähigkeiten beibehält. Trotz seiner geringeren Größe zeigt es eine ausgezeichnete Leistung bei der Code-Generierung, Webdesign, SVG-Grafikgenerierung und suchbasierten Schreibaufgaben. Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe, um seine Fähigkeiten zu erweitern, und erreicht ein optimales Gleichgewicht zwischen Effizienz und Effektivität in ressourcenbeschränkten Szenarien, was es ideal für schnelle Bereitstellungen macht, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist.
THUDM/GLM-4-9B-0414: Kompakte Leistung mit rasender Geschwindigkeit
GLM-4-9B-0414 ist ein kleines Modell der GLM-Serie mit 9 Milliarden Parametern. Dieses Modell erbt die technischen Eigenschaften der GLM-4-32B-Serie, bietet aber eine leichtere Bereitstellungsoption, die für Inferenzgeschwindigkeit optimiert ist. Trotz seiner geringeren Größe zeigt GLM-4-9B-0414 immer noch hervorragende Fähigkeiten bei der Code-Generierung, Webdesign, SVG-Grafikgenerierung und suchbasierten Schreibaufgaben. Das Modell unterstützt auch Funktionsaufrufe, wodurch es externe Tools aufrufen kann, um seine Fähigkeiten zu erweitern. Das Modell zeigt ein gutes Gleichgewicht zwischen Effizienz und Effektivität in ressourcenbeschränkten Szenarien und bietet eine leistungsstarke Option für Benutzer, die KI-Modelle unter begrenzten Rechenressourcen bereitstellen müssen. Mit einer Kontextlänge von 33K und einem Preis von 0,086 $/M Tokens auf SiliconFlow liefert es wettbewerbsfähige Leistung in Benchmark-Tests, während es schnelle Inferenzgeschwindigkeiten beibehält.
Vorteile
- Schnelle Inferenz mit nur 9B Parametern.
- Hervorragende Code-Generierung und technische Aufgaben.
- Unterstützung von Funktionsaufrufen für die Tool-Integration.
Nachteile
- Etwas höhere Kosten als einige Alternativen.
- Kann bei komplexen Schlussfolgerungen nicht mit größeren Modellen mithalten.
Warum wir es lieben
- Es liefert Funktionen auf Unternehmensniveau in einem kompakten, geschwindigkeitsoptimierten Paket, perfekt für Entwickler, die schnelle Inferenz in technischen und kreativen Anwendungen benötigen.
LLM Geschwindigkeitsvergleich
In dieser Tabelle vergleichen wir die schnellsten LLMs des Jahres 2025, die jeweils für verschiedene geschwindigkeitskritische Anwendungsfälle optimiert sind. Für multimodale Anwendungen bietet Qwen2.5-VL-7B-Instruct die effizienteste Vision-Language-Verarbeitung. Für mehrsprachigen Dialog im großen Maßstab bietet Meta-Llama-3.1-8B-Instruct branchenführende Geschwindigkeit mit breiter Sprachunterstützung. Für technische Aufgaben und Code-Generierung liefert GLM-4-9B-0414 schnelle Inferenz mit Funktionsaufruffähigkeiten. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige geschwindigkeitsoptimierte Modell für Ihre spezifischen Bereitstellungsanforderungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Sprache | 0,05 $/M Tokens | Schnellste multimodale Inferenz |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Mehrsprachiger Chat | 0,06 $/M Tokens | Spitzen-Geschwindigkeit & Benchmarks |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | Leichtgewichtiges Chat | 0,086 $/M Tokens | Schnelle Code-Generierung |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für die schnellste Inferenz im Jahr 2025 sind Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct und THUDM/GLM-4-9B-0414. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnliche Geschwindigkeit, Effizienz und die Fähigkeit aus, schnelle Antworten zu liefern, während es in seinen jeweiligen Domänen hochwertige Ergebnisse beibehält.
Unsere Analyse zeigt, dass Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct die beste Kosteneffizienz bei 0,05 $/M Tokens auf SiliconFlow bietet, was es ideal für multimodale Anwendungen mit hohem Volumen macht. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct mit 0,06 $/M Tokens bietet einen außergewöhnlichen Wert für mehrsprachige Chat-Bereitstellungen. Für technische Aufgaben, die Funktionsaufrufe erfordern, liefert GLM-4-9B-0414 mit 0,086 $/M Tokens eine starke Leistung bei gleichzeitig schnellen Inferenzgeschwindigkeiten.