Que sont les LLM pour les Appareils Edge AI ?
Les LLM pour les appareils Edge AI sont des modèles de langage compacts et optimisés, spécifiquement conçus pour fonctionner efficacement sur du matériel à ressources limitées tel que les smartphones, les appareils IoT, les systèmes embarqués et les serveurs périphériques. Ces modèles exploitent des techniques de compression avancées, des architectures efficaces et une inférence optimisée pour offrir de puissantes capacités d'IA tout en minimisant l'utilisation de la mémoire, les exigences de calcul et la consommation d'énergie. Ils permettent un traitement de l'IA en temps réel, une latence réduite, une confidentialité améliorée grâce au calcul sur l'appareil et une fonctionnalité hors ligne, ce qui les rend essentiels pour des applications allant des assistants intelligents aux systèmes autonomes et aux déploiements IoT industriels.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 est une famille de grands modèles de langage multilingues développés par Meta, comprenant des variantes pré-entraînées et affinées par instruction dans des tailles de 8B, 70B et 405B paramètres. Ce modèle de 8B affiné par instruction est optimisé pour les cas d'utilisation de dialogue multilingue et surpasse de nombreux modèles de chat open-source et fermés disponibles sur les benchmarks industriels courants. Le modèle a été entraîné sur plus de 15 billions de tokens de données accessibles au public, en utilisant des techniques telles que l'affinage supervisé et l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine pour améliorer l'utilité et la sécurité.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct : Intelligence Edge Multilingue Efficace
Meta Llama 3.1 8B Instruct est un modèle affiné par instruction optimisé pour le déploiement d'IA en périphérie grâce à son architecture compacte de 8 milliards de paramètres. Le modèle offre des capacités de dialogue multilingues exceptionnelles tout en maintenant une utilisation efficace des ressources, ce qui le rend idéal pour les appareils périphériques avec une puissance de calcul limitée. Entraîné sur plus de 15 billions de tokens de données accessibles au public en utilisant l'affinage supervisé et l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine, il atteint des performances de pointe sur les benchmarks industriels. Avec une longueur de contexte de 33K et un prix compétitif sur SiliconFlow à 0,06 $/M tokens pour l'entrée et la sortie, ce modèle offre une excellente valeur pour les applications d'IA en périphérie nécessitant un support multilingue, la génération de texte et la compréhension de code. Sa date de coupure de connaissances de décembre 2023 garantit des informations à jour pour les applications périphériques.
Avantages
- 8B paramètres compacts, parfaits pour le déploiement en périphérie.
- Excellentes capacités de dialogue multilingue.
- Entraîné sur plus de 15T tokens avec RLHF pour la sécurité et l'utilité.
Inconvénients
- La date de coupure des connaissances de décembre 2023 peut limiter les informations les plus récentes.
- Pas de capacités de vision natives (modèle texte uniquement).
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre la technologie d'IA de pointe de Meta dans un format compact de 8B, rendant le dialogue multilingue puissant accessible sur les appareils périphériques avec un minimum de ressources.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 est un modèle de petite taille de la série GLM avec 9 milliards de paramètres. Ce modèle hérite des caractéristiques techniques de la série GLM-4-32B mais offre une option de déploiement plus légère. Malgré sa plus petite échelle, GLM-4-9B-0414 démontre toujours d'excellentes capacités en génération de code, conception web, génération de graphiques SVG et tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend également en charge les fonctionnalités d'appel de fonction, lui permettant d'invoquer des outils externes pour étendre sa gamme de capacités.
GLM-4-9B-0414 : Puissance Légère pour l'Informatique en Périphérie
GLM-4-9B-0414 est spécifiquement conçu pour le déploiement d'IA en périphérie, offrant un équilibre parfait entre efficacité et capacité avec ses 9 milliards de paramètres. Ce modèle hérite des caractéristiques techniques avancées de la série plus grande GLM-4-32B tout en offrant des options de déploiement significativement plus légères. Il excelle dans la génération de code, la conception web, la génération de graphiques SVG et les tâches d'écriture basées sur la recherche, ce qui le rend idéal pour les applications périphériques nécessitant des capacités créatives et techniques. Les fonctionnalités d'appel de fonction du modèle lui permettent d'invoquer des outils externes, étendant sa fonctionnalité au-delà des tâches linguistiques de base. Avec une longueur de contexte de 33K et un prix compétitif sur SiliconFlow à 0,086 $/M tokens, GLM-4-9B-0414 démontre des performances exceptionnelles dans des scénarios à ressources limitées tout en maintenant une capacité élevée sur divers tests de référence, ce qui en fait un choix optimal pour les appareils Edge AI nécessitant une assistance IA polyvalente.
Avantages
- Taille de 9B paramètres optimale pour le déploiement en périphérie.
- Hérite des capacités avancées de la série GLM-4-32B.
- Excellent en génération de code et tâches créatives.
Inconvénients
- Coût SiliconFlow légèrement plus élevé à 0,086 $/M tokens par rapport aux concurrents.
- Non spécialisé pour les tâches de raisonnement avancées.
Pourquoi nous l'aimons
- Il apporte les capacités GLM de niveau entreprise aux appareils périphériques, offrant une génération de code et un appel de fonction exceptionnels dans un package léger de 9B optimisé pour les environnements à ressources limitées.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL est un nouveau membre de la série Qwen, doté de puissantes capacités de compréhension visuelle. Il peut analyser le texte, les graphiques et les mises en page dans les images, comprendre de longues vidéos et capturer des événements. Il est capable de raisonner, de manipuler des outils, de prendre en charge la localisation d'objets multi-formats et de générer des sorties structurées. Le modèle a été optimisé pour la résolution dynamique et l'entraînement du débit d'images dans la compréhension vidéo, et a amélioré l'efficacité de l'encodeur visuel.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct : Intelligence Visuelle Multimodale en Périphérie
Qwen2.5-VL-7B-Instruct représente la pointe des modèles de vision-langage optimisés pour le déploiement d'IA en périphérie. Avec seulement 7 milliards de paramètres, ce modèle offre de puissantes capacités de compréhension visuelle, lui permettant d'analyser le texte, les graphiques et les mises en page dans les images, de comprendre de longues vidéos et de capturer des événements visuels complexes. Le modèle excelle dans le raisonnement multimodal, la manipulation d'outils, la localisation d'objets multi-formats et la génération de sorties structurées. Son encodeur visuel a été spécifiquement optimisé pour l'efficacité, avec une résolution dynamique et un entraînement du débit d'images pour une compréhension vidéo supérieure. À 0,05 $/M tokens sur SiliconFlow — l'option la plus rentable de nos trois premiers — et avec une longueur de contexte de 33K, Qwen2.5-VL-7B-Instruct offre une valeur exceptionnelle pour les appareils périphériques nécessitant des capacités d'IA visuelle, des caméras intelligentes aux systèmes autonomes et aux applications d'inspection visuelle.
Avantages
- 7B paramètres compacts avec des capacités complètes de vision-langage.
- Analyse les images, vidéos, graphiques et mises en page complexes.
- Encodeur visuel optimisé pour l'efficacité en périphérie.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres plus petit par rapport aux modèles 9B peut limiter certains raisonnements complexes.
- Le traitement visuel peut toujours nécessiter une accélération GPU sur les appareils périphériques.
Pourquoi nous l'aimons
- Il apporte une compréhension vision-langage de qualité professionnelle aux appareils périphériques dans un package 7B, permettant des applications d'IA multimodales avec un traitement visuel optimisé à un prix imbattable sur SiliconFlow.
Comparaison des LLM pour l'IA en Périphérie
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM optimisés pour la périphérie de 2025, chacun avec des atouts uniques. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct offre des capacités de dialogue multilingues exceptionnelles. GLM-4-9B-0414 offre le meilleur équilibre pour la génération de code et l'appel de fonction. Qwen2.5-VL-7B-Instruct offre des capacités vision-langage inégalées pour les applications multimodales en périphérie. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques de déploiement d'IA en périphérie.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat | 0,06 $/M Tokens | Dialogue multilingue en périphérie |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat | 0,086 $/M Tokens | Génération de code et appel de fonction |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Langage | 0,05 $/M Tokens | Compréhension visuelle multimodale |
Questions Fréquemment Posées
Nos trois meilleurs choix pour les appareils Edge AI en 2025 sont Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, GLM-4-9B-0414 et Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Chacun de ces modèles a été sélectionné pour son équilibre exceptionnel entre performance et efficacité, son nombre de paramètres compact (7-9B) et son optimisation pour les scénarios de déploiement en périphérie à ressources limitées.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct est le meilleur choix pour les appareils Edge AI nécessitant des capacités de vision. Avec une puissante compréhension visuelle dans un package compact de 7B paramètres, il peut analyser des images, des vidéos, des graphiques et des mises en page tout en maintenant l'efficacité grâce à son encodeur visuel optimisé. À 0,05 $/M tokens sur SiliconFlow, c'est aussi l'option la plus rentable pour les applications multimodales en périphérie comme les caméras intelligentes, les systèmes d'inspection visuelle et les appareils autonomes.