Was sind kleine LLMs für On-Device-Chatbots?
Kleine LLMs für On-Device-Chatbots sind kompakte, effiziente große Sprachmodelle, die optimiert sind, um direkt auf Edge-Geräten wie Smartphones, Tablets und IoT-Geräten ohne Cloud-Anbindung zu laufen. Diese Modelle haben typischerweise 7 bis 9 Milliarden Parameter und bieten eine optimale Balance zwischen Konversationsfähigkeit und Recheneffizienz. Sie ermöglichen Echtzeit-Dialoge, mehrsprachige Unterstützung und aufgabenspezifisches logisches Denken, während sie die Privatsphäre der Nutzer wahren und die Latenz reduzieren. Durch die lokale Ausführung demokratisieren diese Modelle den Zugang zu KI-gestützten Konversationsschnittstellen und ermöglichen es Entwicklern, reaktionsschnelle, datenschutzfreundliche Chatbot-Anwendungen für eine Vielzahl von Geräten und Anwendungsfällen zu erstellen.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 ist eine Familie mehrsprachiger großer Sprachmodelle, die von Meta entwickelt wurde und vortrainierte sowie anweisungsoptimierte Varianten in den Größen 8B, 70B und 405B Parameter umfasst. Dieses anweisungsoptimierte 8B-Modell ist für mehrsprachige Dialoganwendungen optimiert und übertrifft viele verfügbare Open-Source- und geschlossene Chat-Modelle in gängigen Branchen-Benchmarks. Das Modell wurde mit über 15 Billionen Token öffentlich verfügbarer Daten trainiert, wobei Techniken wie überwachtes Fine-Tuning und bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback zur Verbesserung von Hilfsbereitschaft und Sicherheit eingesetzt wurden.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Mehrsprachige Exzellenz für On-Device-Chat
Meta Llama 3.1 8B Instruct ist ein leistungsstarkes, mehrsprachiges großes Sprachmodell, das für Dialoganwendungen optimiert ist. Mit 8 Milliarden Parametern ist diese anweisungsoptimierte Variante speziell für den effizienten On-Device-Einsatz konzipiert und behält dabei eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu größeren Modellen bei. Trainiert mit über 15 Billionen Token unter Verwendung fortschrittlicher Techniken wie überwachtem Fine-Tuning und bestärkendem Lernen durch menschliches Feedback, liefert es verbesserte Hilfsbereitschaft und Sicherheit. Das Modell unterstützt eine Kontextlänge von 33K und zeichnet sich bei Text- und Codegenerierungsaufgaben aus, was es ideal für die Erstellung reaktionsschneller, mehrsprachiger Chatbots macht, die lokal auf Edge-Geräten laufen. Mit einem Wissensstand von Dezember 2023 bietet es aktuelle Konversationsfähigkeiten.
Vorteile
- Optimiert für mehrsprachigen Dialog mit 8B Parametern.
- Trainiert mit 15 Billionen Token mit RLHF für Sicherheit.
- Übertrifft viele Open-Source-Chat-Modelle in Benchmarks.
Nachteile
- Wissensstand ist Dezember 2023.
- Erfordert möglicherweise Optimierung für die kleinsten Edge-Geräte.
Warum wir es lieben
- Es liefert branchenführende mehrsprachige Chat-Leistung in einem kompakten 8B-Paket und ist damit die perfekte Grundlage für On-Device-Anwendungen mit Konversations-KI.
Qwen3-8B
Qwen3-8B ist das neueste große Sprachmodell der Qwen-Serie mit 8,2 Milliarden Parametern. Dieses Modell unterstützt einzigartig den nahtlosen Wechsel zwischen einem Denkmodus (für komplexes logisches Denken, Mathematik und Programmierung) und einem Nicht-Denkmodus (für effizienten, allgemeinen Dialog). Es zeigt deutlich verbesserte Denkfähigkeiten und übertrifft frühere QwQ- und Qwen2.5-Instruct-Modelle in Mathematik, Codegenerierung und logischem Alltagsdenken.
Qwen3-8B: Dual-Mode-Intelligenz für smarte On-Device-Assistenten
Qwen3-8B ist die neueste Innovation der Qwen-Serie und verfügt über 8,2 Milliarden Parameter mit einer bahnbrechenden Dual-Mode-Fähigkeit. Dieses Modell wechselt nahtlos zwischen einem Denkmodus für komplexe logische Denk-, Mathematik- und Programmieraufgaben und einem Nicht-Denkmodus für effizienten, allgemeinen Dialog. Es übertrifft frühere Generationen bei mathematischem Denken, Codegenerierung und Alltagslogik erheblich. Das Modell zeichnet sich durch die Ausrichtung auf menschliche Präferenzen für kreatives Schreiben, Rollenspiele und mehrstufige Dialoge aus. Mit Unterstützung für über 100 Sprachen und Dialekte, starker mehrsprachiger Anweisungsbefolgung und einer beeindruckenden Kontextlänge von 131K ist Qwen3-8B ideal für anspruchsvolle On-Device-Chatbot-Anwendungen, die sowohl Konversationsflüssigkeit als auch tiefgreifende Denkfähigkeiten erfordern.
Vorteile
- Einzigartiger Dual-Mode-Wechsel für logisches Denken und Dialog.
- Verbesserte Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung und logischem Denken.
- Unterstützt über 100 Sprachen und Dialekte.
Nachteile
- Etwas größere Parameteranzahl kann mehr Ressourcen erfordern.
- Die Komplexität des Dual-Modus erfordert möglicherweise eine spezifische Implementierung.
Warum wir es lieben
- Seine innovative Dual-Mode-Architektur macht es zum vielseitigsten On-Device-LLM, das nahtlos alles von zwanglosem Chat bis hin zu komplexer Problemlösung in einem einzigen kompakten Modell bewältigt.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 ist ein kleines Modell der GLM-Serie mit 9 Milliarden Parametern. Dieses Modell übernimmt die technischen Merkmale der GLM-4-32B-Serie, bietet jedoch eine leichtere Bereitstellungsoption. Trotz seiner geringeren Größe zeigt GLM-4-9B-0414 immer noch hervorragende Fähigkeiten in der Codegenerierung, im Webdesign, bei der Erstellung von SVG-Grafiken und bei suchbasierten Schreibaufgaben. Das Modell unterstützt auch Funktionsaufrufe, die es ihm ermöglichen, externe Werkzeuge aufzurufen, um seine Fähigkeiten zu erweitern.
THUDM/GLM-4-9B-0414: Leichtgewichtiges Kraftpaket mit Werkzeugintegration
GLM-4-9B-0414 ist ein kompaktes, aber leistungsstarkes Modell der GLM-Serie mit 9 Milliarden Parametern. Diese leichtgewichtige Variante übernimmt technische Merkmale der größeren GLM-4-32B-Serie und bietet eine außergewöhnliche Bereitstellungseffizienz, ohne an Leistungsfähigkeit einzubüßen. Das Modell zeigt hervorragende Leistungen bei der Codegenerierung, im Webdesign, bei der Erstellung von SVG-Grafiken und bei suchbasierten Schreibaufgaben. Sein herausragendes Merkmal ist die Unterstützung von Funktionsaufrufen, die es ihm ermöglichen, externe Werkzeuge aufzurufen und seine Fähigkeiten über die nativen Funktionen hinaus zu erweitern. Mit einer Kontextlänge von 33K und wettbewerbsfähiger Leistung in Benchmark-Tests erreicht GLM-4-9B-0414 eine optimale Balance zwischen Effizienz und Effektivität und ist somit ideal für On-Device-Chatbot-Anwendungen in ressourcenbeschränkten Szenarien, in denen die Werkzeugintegration wertvoll ist.
Vorteile
- Übernimmt fortschrittliche Funktionen von größeren GLM-4-Modellen.
- Hervorragende Codegenerierung und kreative Designfähigkeiten.
- Unterstützt Funktionsaufrufe zur Integration externer Werkzeuge.
Nachteile
- Etwas höhere Preise auf SiliconFlow mit 0,086 $/M Token.
- Kann bei reinen Mathematikaufgaben möglicherweise nicht mit spezialisierten Denkmodellen mithalten.
Warum wir es lieben
- Es bringt Funktionsaufrufe und Werkzeugintegration auf Unternehmensniveau in den On-Device-Einsatz und ermöglicht Chatbots, die mit externen Systemen interagieren können, während die Effizienz erhalten bleibt.
Vergleich kleiner LLM-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden kleinen LLMs des Jahres 2025, die für den Einsatz in On-Device-Chatbots optimiert sind. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct zeichnet sich durch branchenführendes Training im mehrsprachigen Dialog aus. Qwen3-8B bietet innovative Dual-Mode-Fähigkeiten mit dem längsten Kontextfenster. THUDM/GLM-4-9B-0414 bietet einzigartige Funktionsaufrufe zur Werkzeugintegration. Dieser direkte Vergleich hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen On-Device-Chatbot-Anforderungen auszuwählen und dabei Leistung, Effizienz und spezialisierte Fähigkeiten abzuwägen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Subtyp | Preis (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat | $0.06/M Tokens | Exzellenz im mehrsprachigen Dialog |
| 2 | Qwen3-8B | Qwen3 | Chat | $0.06/M Tokens | Dual-Mode-Reasoning & 131K-Kontext |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat | $0.086/M Tokens | Funktionsaufrufe & Werkzeugintegration |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-3-Auswahl für 2025 sind Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen3-8B und THUDM/GLM-4-9B-0414. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnliche Balance aus Konversationsfähigkeit, Ressourceneffizienz und Eignung für den On-Device-Einsatz in Chatbot-Anwendungen aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Bedürfnisse. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct ist die erste Wahl für mehrsprachige Konversationsanwendungen mit seinem Training auf 15 Billionen Token und der RLHF-Optimierung. Für Anwendungen, die neben effizientem Dialog auch fortgeschrittenes logisches Denken erfordern, ist die Dual-Mode-Fähigkeit und der 131K-Kontext von Qwen3-8B ideal. Für Chatbots, die sich in externe Werkzeuge und Dienste integrieren müssen, ist die Unterstützung von Funktionsaufrufen durch THUDM/GLM-4-9B-0414 die beste Option.