¿Qué son los LLM Optimizados para la Velocidad de Inferencia?
Los LLM optimizados para la velocidad de inferencia son modelos de lenguaje grandes especializados diseñados para ofrecer respuestas rápidas con una sobrecarga computacional mínima. Estos modelos suelen presentar un menor número de parámetros (rango de 7B-9B), arquitecturas eficientes y capacidades de servicio optimizadas que permiten una rápida generación de tokens y baja latencia. Esta tecnología permite a los desarrolladores implementar potentes capacidades de IA en entornos con recursos limitados, aplicaciones en tiempo real y escenarios de alto rendimiento. Equilibran el rendimiento con la eficiencia, haciendo que la comprensión avanzada del lenguaje sea accesible para aplicaciones que requieren respuestas rápidas, desde chatbots hasta API de producción, sin el coste computacional de los modelos más grandes.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de 7 mil millones de parámetros de la serie Qwen, equipado con potentes capacidades de comprensión visual y optimizado para la eficiencia de inferencia. Puede analizar texto, gráficos y diseños dentro de imágenes, comprender videos largos y capturar eventos. El modelo presenta un codificador visual mejorado con resolución dinámica y entrenamiento de velocidad de fotogramas, lo que lo hace excepcionalmente rápido para tareas multimodales mientras mantiene sólidas capacidades de razonamiento y admite la localización de objetos en múltiples formatos con salidas estructuradas.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Comprensión Multimodal Ultrarrápida
Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de 7 mil millones de parámetros de la serie Qwen, equipado con potentes capacidades de comprensión visual y optimizado para la eficiencia de inferencia. Puede analizar texto, gráficos y diseños dentro de imágenes, comprender videos largos y capturar eventos. Es capaz de razonar, manipular herramientas, admitir la localización de objetos en múltiples formatos y generar salidas estructuradas. El modelo ha sido optimizado para la resolución dinámica y el entrenamiento de velocidad de fotogramas en la comprensión de video, y ha mejorado la eficiencia del codificador visual. Con una longitud de contexto de 33K y precios altamente competitivos de $0.05/M tokens en SiliconFlow, ofrece una relación velocidad-rendimiento excepcional para aplicaciones multimodales.
Ventajas
- Los 7B parámetros compactos permiten velocidades de inferencia rápidas.
- Codificador visual optimizado para un procesamiento eficiente.
- Excelente rentabilidad a $0.05/M tokens en SiliconFlow.
Desventajas
- El tamaño del modelo más pequeño puede limitar la profundidad del razonamiento complejo.
- El enfoque de visión-lenguaje puede no ser adecuado para tareas puramente textuales.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece una inferencia multimodal increíblemente rápida con un codificador visual optimizado, lo que lo convierte en la elección perfecta para aplicaciones de visión-lenguaje en tiempo real con un presupuesto ajustado.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multilingüe de 8 mil millones de parámetros optimizado para el diálogo y la velocidad de inferencia. Esta variante ajustada por instrucciones supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados en los puntos de referencia de la industria, manteniendo una eficiencia excepcional. Entrenado con más de 15 billones de tokens con ajuste fino supervisado y RLHF, admite la generación de texto y código en varios idiomas con una ventana de contexto de 33K, lo que lo hace ideal para entornos de producción de alto rendimiento que requieren tiempos de respuesta rápidos.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Velocidad Líder en la Industria y Excelencia Multilingüe
Meta Llama 3.1-8B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multilingüe desarrollado por Meta, que presenta una arquitectura de 8B parámetros ajustada por instrucciones y optimizada para casos de uso de diálogo. Este modelo supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados disponibles en los puntos de referencia comunes de la industria, al tiempo que ofrece una velocidad de inferencia excepcional. El modelo fue entrenado con más de 15 billones de tokens de datos disponibles públicamente, utilizando técnicas como el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana para mejorar la utilidad y la seguridad. Llama 3.1 admite la generación de texto y código con una longitud de contexto de 33K y una fecha de corte de conocimiento de diciembre de 2023. Con un precio de $0.06/M tokens en SiliconFlow, ofrece un valor excepcional para implementaciones de producción que requieren tiempos de respuesta rápidos.
Ventajas
- Velocidad de inferencia excepcional con 8B parámetros.
- Supera a muchos modelos más grandes en los puntos de referencia.
- Soporte multilingüe en diversos idiomas.
Desventajas
- Fecha de corte de conocimiento limitada a diciembre de 2023.
- Puede requerir ajuste fino para dominios especializados.
Por Qué Nos Encanta
- Logra el equilibrio perfecto entre velocidad, calidad y capacidad multilingüe, lo que lo convierte en una opción principal para chatbots y API de producción de alto rendimiento.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 es un modelo ligero de 9 mil millones de parámetros de la serie GLM, que ofrece una excelente velocidad de inferencia manteniendo potentes capacidades. A pesar de su menor escala, demuestra un excelente rendimiento en la generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y tareas de escritura basadas en búsqueda. El modelo admite la llamada a funciones para ampliar sus capacidades y logra un equilibrio óptimo entre eficiencia y eficacia en escenarios con recursos limitados, lo que lo hace ideal para un despliegue rápido donde la velocidad es crítica.
THUDM/GLM-4-9B-0414: Potencia Compacta con Velocidad Asombrosa
GLM-4-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con 9 mil millones de parámetros. Este modelo hereda las características técnicas de la serie GLM-4-32B, pero ofrece una opción de despliegue más ligera optimizada para la velocidad de inferencia. A pesar de su menor escala, GLM-4-9B-0414 sigue demostrando excelentes capacidades en la generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y tareas de escritura basadas en búsqueda. El modelo también admite funciones de llamada a funciones, lo que le permite invocar herramientas externas para ampliar su rango de capacidades. El modelo muestra un buen equilibrio entre eficiencia y eficacia en escenarios con recursos limitados, proporcionando una opción potente para los usuarios que necesitan implementar modelos de IA con recursos computacionales limitados. Con una longitud de contexto de 33K y un precio de $0.086/M tokens en SiliconFlow, ofrece un rendimiento competitivo en pruebas de referencia mientras mantiene velocidades de inferencia rápidas.
Ventajas
- Inferencia rápida con solo 9B parámetros.
- Excelente generación de código y tareas técnicas.
- Soporte de llamada a funciones para integración de herramientas.
Desventajas
- Costo ligeramente superior al de algunas alternativas.
- Puede no igualar a los modelos más grandes en razonamiento complejo.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece capacidades de nivel empresarial en un paquete compacto y optimizado para la velocidad, perfecto para desarrolladores que necesitan una inferencia rápida en aplicaciones técnicas y creativas.
Comparación de Velocidad de LLM
En esta tabla, comparamos los LLM más rápidos de 2025, cada uno optimizado para diferentes casos de uso críticos para la velocidad. Para aplicaciones multimodales, Qwen2.5-VL-7B-Instruct ofrece el procesamiento de visión-lenguaje más eficiente. Para el diálogo multilingüe a escala, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct proporciona una velocidad líder en la industria con amplio soporte de idiomas. Para tareas técnicas y generación de código, GLM-4-9B-0414 ofrece una inferencia rápida con capacidades de llamada a funciones. Esta vista comparativa le ayuda a elegir el modelo optimizado para la velocidad adecuado para sus requisitos de implementación específicos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Visión-Lenguaje | $0.05/M Tokens | Inferencia multimodal más rápida |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat Multilingüe | $0.06/M Tokens | Velocidad y puntos de referencia de primer nivel |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat Ligero | $0.086/M Tokens | Generación rápida de código |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para la inferencia más rápida en 2025 son Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct y THUDM/GLM-4-9B-0414. Cada uno de estos modelos destacó por su velocidad excepcional, eficiencia y capacidad para ofrecer respuestas rápidas manteniendo resultados de alta calidad en sus respectivos dominios.
Nuestro análisis muestra que Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct ofrece la mejor rentabilidad a $0.05/M tokens en SiliconFlow, lo que lo hace ideal para aplicaciones multimodales de gran volumen. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct a $0.06/M tokens proporciona un valor excepcional para implementaciones de chat multilingües. Para tareas técnicas que requieren llamada a funciones, GLM-4-9B-0414 a $0.086/M tokens ofrece un rendimiento sólido manteniendo velocidades de inferencia rápidas.