Que sont les LLM optimisés pour la vitesse d'inférence ?
Les LLM optimisés pour la vitesse d'inférence sont des modèles de langage étendus spécialisés, conçus pour fournir des réponses rapides avec un minimum de surcharge computationnelle. Ces modèles présentent généralement un nombre de paramètres plus faible (gamme 7B-9B), des architectures efficaces et des capacités de service optimisées qui permettent une génération rapide de jetons et une faible latence. Cette technologie permet aux développeurs de déployer de puissantes capacités d'IA dans des environnements à ressources limitées, des applications en temps réel et des scénarios à haut débit. Ils équilibrent performance et efficacité, rendant la compréhension avancée du langage accessible pour les applications nécessitant des réponses rapides, des chatbots aux API de production, sans le coût computationnel des modèles plus grands.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle de langage visuel de 7 milliards de paramètres de la série Qwen, doté de puissantes capacités de compréhension visuelle et optimisé pour l'efficacité de l'inférence. Il peut analyser du texte, des graphiques et des mises en page dans des images, comprendre de longues vidéos et capturer des événements. Le modèle dispose d'un encodeur visuel amélioré avec une résolution dynamique et un entraînement à fréquence d'images, ce qui le rend exceptionnellement rapide pour les tâches multimodales tout en conservant de solides capacités de raisonnement et en prenant en charge la localisation d'objets multi-formats avec des sorties structurées.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct : Compréhension Multimodale Ultra-Rapide
Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle de langage visuel de 7 milliards de paramètres de la série Qwen, doté de puissantes capacités de compréhension visuelle et optimisé pour l'efficacité de l'inférence. Il peut analyser du texte, des graphiques et des mises en page dans des 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 à fréquence d'images dans la compréhension vidéo, et a amélioré l'efficacité de l'encodeur visuel. Avec une longueur de contexte de 33K et une tarification très compétitive à 0,05 $/M jetons sur SiliconFlow, il offre un rapport vitesse/performance exceptionnel pour les applications multimodales.
Avantages
- 7 milliards de paramètres compacts permettent des vitesses d'inférence rapides.
- Encodeur visuel optimisé pour un traitement efficace.
- Excellente rentabilité à 0,05 $/M jetons sur SiliconFlow.
Inconvénients
- La taille plus petite du modèle peut limiter la profondeur du raisonnement complexe.
- L'accent sur le langage visuel peut ne pas convenir aux tâches purement textuelles.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une inférence multimodale ultra-rapide avec un encodeur visuel optimisé, ce qui en fait le choix parfait pour les applications de langage visuel en temps réel avec un budget limité.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct est un modèle de langage étendu multilingue de 8 milliards de paramètres optimisé pour le dialogue et la vitesse d'inférence. Cette variante ajustée aux instructions surpasse de nombreux modèles de chat open-source et fermés sur les benchmarks de l'industrie tout en maintenant une efficacité exceptionnelle. Entraîné sur plus de 15 billions de jetons avec un réglage fin supervisé et RLHF, il prend en charge la génération de texte et de code dans plusieurs langues avec une fenêtre de contexte de 33K, ce qui le rend idéal pour les environnements de production à haut débit nécessitant des temps de réponse rapides.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct : Vitesse de Pointe et Excellence Multilingue
Meta Llama 3.1-8B-Instruct est un modèle de langage étendu multilingue développé par Meta, doté d'une architecture de 8 milliards de paramètres ajustée aux instructions et optimisée pour les cas d'utilisation de dialogue. Ce modèle surpasse de nombreux modèles de chat open-source et fermés disponibles sur les benchmarks industriels courants tout en offrant une vitesse d'inférence exceptionnelle. Le modèle a été entraîné sur plus de 15 billions de jetons de données publiquement disponibles, en utilisant des techniques telles que le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine pour améliorer l'utilité et la sécurité. Llama 3.1 prend en charge la génération de texte et de code avec une longueur de contexte de 33K et une date de coupure des connaissances de décembre 2023. À 0,06 $/M jetons sur SiliconFlow, il offre une valeur exceptionnelle pour les déploiements de production nécessitant des temps de réponse rapides.
Avantages
- Vitesse d'inférence exceptionnelle avec 8 milliards de paramètres.
- Surpasse de nombreux modèles plus grands sur les benchmarks.
- Support multilingue pour diverses langues.
Inconvénients
- Date de coupure des connaissances limitée à décembre 2023.
- Peut nécessiter un réglage fin pour des domaines spécialisés.
Pourquoi nous l'aimons
- Il atteint l'équilibre parfait entre vitesse, qualité et capacité multilingue, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les chatbots et les API de production haute performance.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 est un modèle léger de 9 milliards de paramètres de la série GLM, offrant une excellente vitesse d'inférence tout en conservant de puissantes capacités. Malgré sa plus petite échelle, il démontre d'excellentes performances dans la génération de code, la conception web, la génération de graphiques SVG et les tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions pour étendre ses capacités et atteint un équilibre optimal entre efficacité et efficacité dans les scénarios à ressources limitées, ce qui le rend idéal pour un déploiement rapide où la vitesse est critique.
THUDM/GLM-4-9B-0414 : Puissance Compacte avec une Vitesse Éclair
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 optimisée pour la vitesse d'inférence. Malgré sa plus petite échelle, GLM-4-9B-0414 démontre toujours d'excellentes capacités dans la génération de code, la conception web, la génération de graphiques SVG et les tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend également en charge les fonctionnalités d'appel de fonctions, lui permettant d'invoquer des outils externes pour étendre sa gamme de capacités. Le modèle montre un bon équilibre entre efficacité et efficacité dans les scénarios à ressources limitées, offrant une option puissante pour les utilisateurs qui ont besoin de déployer des modèles d'IA avec des ressources computationnelles limitées. Avec une longueur de contexte de 33K et un prix de 0,086 $/M jetons sur SiliconFlow, il offre des performances compétitives dans les tests de référence tout en maintenant des vitesses d'inférence rapides.
Avantages
- Inférence rapide avec seulement 9 milliards de paramètres.
- Excellente génération de code et tâches techniques.
- Prise en charge de l'appel de fonctions pour l'intégration d'outils.
Inconvénients
- Coût légèrement plus élevé que certaines alternatives.
- Peut ne pas égaler les modèles plus grands en raisonnement complexe.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des capacités de niveau entreprise dans un package compact et optimisé pour la vitesse, parfait pour les développeurs ayant besoin d'une inférence rapide dans les applications techniques et créatives.
Comparaison de la Vitesse des LLM
Dans ce tableau, nous comparons les LLM les plus rapides de 2025, chacun optimisé pour des cas d'utilisation critiques de vitesse différents. Pour les applications multimodales, Qwen2.5-VL-7B-Instruct offre le traitement langage-vision le plus efficace. Pour le dialogue multilingue à grande échelle, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct offre une vitesse de pointe avec un large support linguistique. Pour les tâches techniques et la génération de code, GLM-4-9B-0414 offre une inférence rapide avec des capacités d'appel de fonctions. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle optimisé pour la vitesse pour vos exigences de déploiement spécifiques.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Langage-Vision | 0,05 $/M jetons | Inférence multimodale la plus rapide |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat multilingue | 0,06 $/M jetons | Vitesse et benchmarks de premier ordre |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat léger | 0,086 $/M jetons | Génération de code rapide |
Questions Fréquemment Posées
Nos trois meilleurs choix pour l'inférence la plus rapide en 2025 sont Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct et THUDM/GLM-4-9B-0414. Chacun de ces modèles s'est distingué par sa vitesse exceptionnelle, son efficacité et sa capacité à fournir des réponses rapides tout en maintenant des sorties de haute qualité dans leurs domaines respectifs.
Notre analyse montre que Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct offre la meilleure rentabilité à 0,05 $/M jetons sur SiliconFlow, ce qui le rend idéal pour les applications multimodales à grand volume. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct à 0,06 $/M jetons offre une valeur exceptionnelle pour les déploiements de chat multilingues. Pour les tâches techniques nécessitant l'appel de fonctions, GLM-4-9B-0414 à 0,086 $/M jetons offre de solides performances tout en maintenant des vitesses d'inférence rapides.