¿Qué son los LLM para Inferencia en Tiempo Real en el Borde?
Los LLM para inferencia en tiempo real en el borde son modelos de lenguaje grandes compactos y optimizados, diseñados para ejecutarse de manera eficiente en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles, dispositivos IoT y sistemas embebidos. Estos modelos equilibran el rendimiento con el tamaño, generalmente oscilando entre 7B y 9B parámetros, lo que permite una inferencia rápida con una latencia mínima y requisitos computacionales reducidos. Esta tecnología permite a los desarrolladores implementar capacidades de IA directamente en dispositivos de borde sin requerir conectividad constante a la nube, habilitando aplicaciones desde asistentes en el dispositivo hasta visión por computadora en tiempo real, sistemas autónomos y soluciones de IoT industrial. Democratizan el acceso a una IA potente al tiempo que mantienen la privacidad, reducen los costos de ancho de banda y garantizan respuestas de baja latencia.
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct es un modelo de lenguaje grande multilingüe optimizado para casos de uso de diálogo, con 8 mil millones de parámetros. Entrenado con más de 15 billones de tokens, supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en los puntos de referencia de la industria. El modelo utiliza ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana para mejorar la utilidad y la seguridad, lo que lo hace ideal para la implementación en el borde por su tamaño compacto y su inferencia eficiente.
Meta Llama 3.1 8B Instruct: IA de Borde Multilingüe Eficiente
Meta Llama 3.1 8B Instruct es un modelo de lenguaje grande multilingüe optimizado para casos de uso de diálogo, con 8 mil millones de parámetros. Este modelo ajustado por instrucciones está diseñado para una implementación eficiente en dispositivos de borde, entrenado con más de 15 billones de tokens de datos disponibles públicamente utilizando técnicas avanzadas como el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. Supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados disponibles en los puntos de referencia comunes de la industria, manteniendo una huella compacta perfecta para entornos con recursos limitados. Con una longitud de contexto de 33K y soporte para generación de texto y código, Llama 3.1 8B logra un equilibrio óptimo entre capacidad y eficiencia para la inferencia en tiempo real en el borde. La fecha de corte de conocimiento del modelo es diciembre de 2023, y su precio competitivo en SiliconFlow de $0.06/M tokens lo convierte en una opción accesible para implementaciones de producción.
Ventajas
- Tamaño compacto de 8B parámetros ideal para dispositivos de borde.
- Soporte multilingüe para diversos casos de uso.
- Entrenado con más de 15 billones de tokens con un sólido rendimiento en puntos de referencia.
Desventajas
- Fecha de corte de conocimiento en diciembre de 2023.
- Modelo solo de texto sin capacidades de visión nativas.
Por qué nos encanta
- Ofrece capacidades de diálogo multilingüe de nivel empresarial en una huella compacta de 8B, lo que lo convierte en la elección perfecta para la inferencia en tiempo real en el borde en diversas aplicaciones.
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 es un modelo ligero de la serie GLM con 9 mil millones de parámetros, que ofrece excelentes capacidades en generación de código, diseño web y llamada a funciones. A pesar de su tamaño compacto, hereda características técnicas de la serie GLM-4-32B más grande, al tiempo que proporciona opciones de implementación más ligeras, perfectas para entornos de borde con recursos computacionales limitados.
GLM-4-9B-0414: Rendimiento Equilibrado para el Borde con Recursos Limitados
GLM-4-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con 9 mil millones de parámetros, diseñado específicamente para equilibrar la eficiencia y la efectividad en escenarios con recursos limitados. Este modelo hereda las características técnicas de la serie GLM-4-32B, pero ofrece una opción de implementación más ligera ideal para dispositivos de borde. A pesar de su menor escala, GLM-4-9B-0414 demuestra excelentes capacidades en generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y tareas de escritura basadas en búsqueda. El modelo admite funciones de llamada a herramientas, lo que le permite invocar herramientas externas para ampliar su rango de capacidades, una característica crucial para aplicaciones de IA de borde que requieren integración con servicios locales. Con una longitud de contexto de 33K y un rendimiento competitivo en varias pruebas de referencia, proporciona una opción potente para los usuarios que necesitan implementar modelos de IA con recursos computacionales limitados. Con un precio de $0.086/M tokens en SiliconFlow, ofrece un valor excepcional para cargas de trabajo de inferencia en el borde.
Ventajas
- Tamaño óptimo de 9B parámetros para implementación en el borde.
- Fuertes capacidades de generación de código y llamada a funciones.
- Hereda características avanzadas de la serie GLM-4 más grande.
Desventajas
- Costo de inferencia ligeramente más alto que algunas alternativas.
- Principalmente enfocado en texto sin soporte multimodal nativo.
Por qué nos encanta
- Proporciona capacidades de nivel empresarial en un paquete compacto, con excepcionales funciones de llamada a herramientas y generación de código, perfectas para aplicaciones de IA de borde que requieren integración de herramientas.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un potente modelo de visión-lenguaje con 7 mil millones de parámetros, equipado con capacidades avanzadas de comprensión visual. Puede analizar texto, gráficos y diseños dentro de imágenes, comprender videos largos y admitir la localización de objetos en múltiples formatos. Optimizado para resolución dinámica y codificación visual eficiente, es ideal para dispositivos de borde que requieren capacidades de IA multimodal.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Inteligencia Multimodal en el Borde
Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un nuevo miembro de la serie Qwen con 7 mil millones de parámetros, equipado de forma única con potentes capacidades de comprensión visual optimizadas para la implementación en el borde. Este modelo de visión-lenguaje puede analizar texto, gráficos y diseños dentro de imágenes, comprender videos largos, capturar eventos y admitir la localización de objetos en múltiples formatos, todo ello manteniendo la eficiencia para entornos con recursos limitados. El modelo ha sido optimizado específicamente para la resolución dinámica y el entrenamiento de la velocidad de fotogramas en la comprensión de video, con una eficiencia mejorada del codificador visual que lo hace adecuado para la inferencia en tiempo real en el borde. Es capaz de razonar, manipular herramientas y generar salidas estructuradas con una longitud de contexto de 33K. Con solo $0.05/M tokens en SiliconFlow, el precio más bajo entre nuestras principales selecciones, ofrece un valor excepcional para aplicaciones de borde multimodales que requieren comprensión tanto visual como del lenguaje en un solo modelo compacto.
Ventajas
- 7B parámetros compactos con capacidades multimodales.
- Comprensión visual avanzada para imágenes y videos.
- Codificador visual optimizado para una inferencia eficiente en el borde.
Desventajas
- Menor número de parámetros que algunas alternativas solo de texto.
- La comprensión de video puede requerir más recursos computacionales.
Por qué nos encanta
- Es el LLM multimodal más asequible para dispositivos de borde, ofreciendo potentes capacidades de visión-lenguaje en un paquete de 7B optimizado para inferencia en tiempo real en hardware con recursos limitados.
Comparación de LLM de Borde
En esta tabla, comparamos los principales LLM de 2025 optimizados para inferencia en tiempo real en dispositivos de borde, cada uno con fortalezas únicas. Para el diálogo multilingüe, Meta Llama 3.1 8B Instruct ofrece el mejor equilibrio. Para la llamada a funciones y la generación de código en el borde, GLM-4-9B-0414 destaca. Para aplicaciones de borde multimodales, Qwen2.5-VL-7B-Instruct ofrece capacidades de visión-lenguaje al menor costo. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de implementación en el borde.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | Generación de Texto | $0.06/M Tokens | Optimización de diálogo multilingüe |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Generación de Texto | $0.086/M Tokens | Llamada a funciones y generación de código |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Visión-Lenguaje | $0.05/M Tokens | Inteligencia multimodal en el borde |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres principales selecciones para inferencia en tiempo real en el borde en 2025 son Meta Llama 3.1 8B Instruct, THUDM GLM-4-9B-0414 y Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Cada uno de estos modelos destacó por su tamaño compacto (7B-9B parámetros), eficiencia en dispositivos con recursos limitados, baja latencia y un enfoque único para resolver desafíos en la implementación de IA en el borde, desde el diálogo multilingüe hasta la llamada a funciones y la comprensión multimodal.
Para aplicaciones de borde multimodales que requieren comprensión tanto visual como del lenguaje, Qwen2.5-VL-7B-Instruct es el claro ganador. Con solo 7 mil millones de parámetros, ofrece potentes capacidades de comprensión visual que incluyen análisis de imágenes, comprensión de video y localización de objetos, todo optimizado para una inferencia eficiente en el borde. A $0.05/M tokens en SiliconFlow, también es la opción más asequible, lo que lo hace ideal para visión por computadora en tiempo real, sistemas autónomos y aplicaciones de IoT en dispositivos de borde.