低VRAM GPU最適化LLMとは？
低VRAM GPU最適化LLMは、限られたビデオメモリを持つグラフィックカードで効率的に動作するように特別に設計またはサイズ調整された大規模言語モデルです。これらのモデルは通常、7Bから9Bのパラメータ範囲で、機能とリソース消費の最適なバランスを取っています。これにより、開発者や企業は、高価なハイエンドGPUインフラを必要とせずに、マルチモーダル理解、推論、コード生成、多言語対話などの洗練されたAIアプリケーションを展開できます。これは強力なAIテクノロジーへのアクセスを民主化し、リソースが限られた環境での研究、プロトタイピング、および本番デプロイメントにおいて、高度な言語モデルを利用可能にします。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億のパラメータを持つ強力なビジョン言語モデルで、卓越した視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、長時間のビデオを理解し、イベントを捉えることができます。このモデルは、推論、ツール操作、マルチフォーマットオブジェクトのローカライゼーション、および構造化された出力の生成が可能です。ビデオ理解における動的解像度およびフレームレートトレーニングに最適化されており、視覚エンコーダの効率が向上しているため、マルチモーダルAIを必要とする低VRAMデプロイメントに最適です。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：効率的なマルチモーダルビジョン言語処理
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億のパラメータを持つ強力なビジョン言語モデルで、卓越した視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、長時間のビデオを理解し、イベントを捉えることができます。このモデルは、推論、ツール操作、マルチフォーマットオブジェクトのローカライゼーション、および構造化された出力の生成が可能です。ビデオ理解における動的解像度およびフレームレートトレーニングに最適化されており、視覚エンコーダの効率が向上しています。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowでの$0.05/Mトークンという手頃な価格で、低VRAM GPUでスムーズに動作するエンタープライズグレードのマルチモーダルAIを提供します。
長所
- 効率的な低VRAMデプロイメントのためのわずか7Bパラメータ。
- ビデオ理解を伴う強力なビジョン言語機能。
- マルチフォーマットオブジェクトのローカライゼーションと構造化された出力をサポート。
短所
- 超大規模モデルよりも少ないパラメータ数。
- 高度に専門化されたタスクにはファインチューニングが必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 最小限のVRAM要件で最先端のマルチモーダル理解を提供し、高度なビジョン言語AIを誰もが利用できるようにします。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414は、90億のパラメータを持つコンパクトなモデルで、数学的推論および一般的なタスクにおいて卓越した能力を発揮します。その小規模さにもかかわらず、同サイズのオープンソースモデルの中でトップクラスのパフォーマンスを達成しています。このモデルは、深い思考能力を備え、YaRNテクノロジーを通じて長いコンテキストを処理できるため、限られた計算リソースで数学的推論を必要とするアプリケーションに特に適しています。リソースが制約されたシナリオにおいて、効率性と有効性の優れたバランスを提供します。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414：数学的推論のためのコンパクトな強力モデル
GLM-Z1-9B-0414は、GLMシリーズのコンパクトな90億パラメータモデルで、オープンソースの伝統を維持しつつ、驚くべき能力を発揮します。その小規模さにもかかわらず、数学的推論および一般的なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、同サイズのオープンソースモデルの中でトップクラスの性能を達成しています。研究チームは、より大規模なモデルに使用されたのと同じ技術をこの効率的な9Bモデルのトレーニングに採用しました。深い思考能力を備え、YaRNテクノロジーを通じて長いコンテキスト（33K）を処理できるため、限られた計算リソースで数学的推論能力を必要とするアプリケーションに特に適しています。SiliconFlowでは$0.086/Mトークンで提供されており、低VRAMデプロイメントに優れた価値を提供します。
長所
- 低VRAM GPUに最適化されたわずか9Bパラメータ。
- 卓越した数学的推論能力。
- 複雑な問題解決のための深い思考機能。
短所
- 一般的なチャットよりも推論タスクに特化。
- SiliconFlowでの純粋なテキストモデルよりもわずかに高い価格（$0.086/Mトークン）。
私たちが気に入っている理由
- リソースが制約された環境に高度な数学的推論と深い思考能力をもたらし、小型モデルがそのサイズ以上の性能を発揮できることを証明しています。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、対話ユースケースに最適化された80億パラメータの多言語大規模言語モデルです。一般的な業界ベンチマークにおいて、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回る性能を発揮します。教師ありファインチューニングと人間からのフィードバックによる強化学習を用いて15兆以上のトークンでトレーニングされており、有用性と安全性に優れています。このモデルは、33Kのコンテキスト長で複数の言語にわたるテキストおよびコード生成をサポートしており、低VRAMデプロイメントに優れた選択肢となります。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多用途な多言語対話のチャンピオン
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、Metaによって開発された80億パラメータの多言語大規模言語モデルで、対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークにおいて多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回る性能を発揮します。このモデルは、教師ありファインチューニングや人間からのフィードバックによる強化学習などの高度な技術を用いて、15兆以上の公開データトークンでトレーニングされ、有用性と安全性が向上しています。2023年12月までの知識カットオフでテキストおよびコード生成をサポートし、33Kのコンテキスト長を提供します。SiliconFlowではわずか$0.06/Mトークンで提供されており、多言語アプリケーションにおける低VRAM GPUデプロイメントに卓越した汎用性とパフォーマンスを提供します。
長所
- 効率的な低VRAM動作のためのわずか8Bパラメータ。
- グローバルアプリケーションのための多言語サポート。
- ベンチマークで多くの大規模モデルを上回る。
短所
- 知識カットオフは2023年12月。
- ドメイン固有モデルよりも専門性が低い。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな8Bパッケージでベンチマークを上回るパフォーマンスと多言語機能を提供し、世界クラスのAIを手頃なハードウェアで利用可能にします。
低VRAM LLM比較
この表では、2025年の主要な低VRAM LLMを、それぞれ異なるユースケースに最適化されたものとして比較します。マルチモーダルなビジョン言語タスクには、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructがそのコンパクトな7Bアーキテクチャで優れています。高度な数学的推論には、THUDM/GLM-Z1-9B-0414がわずか9Bパラメータで深い思考能力を提供します。多用途な多言語対話には、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructが8Bパラメータでベンチマークを上回るパフォーマンスを提供します。この並列比較は、特定のニーズとハードウェアの制約に最適なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語モデル | $0.05/M tokens | マルチモーダル視覚理解 |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 推論モデル | $0.086/M tokens | 数学的推論の専門知識 |
| 3 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多言語チャットモデル | $0.06/M tokens | ベンチマークを上回る対話 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、THUDM/GLM-Z1-9B-0414、およびmeta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructです。これらのモデルはそれぞれ、その卓越した効率性、リソースが限られたハードウェアでのパフォーマンス、そしてマルチモーダル視覚理解から数学的推論、多言語対話に至るまでの独自の能力で際立っていました。
これらのモデルは、低VRAM環境向けに特別に最適化されています。70億から90億のパラメータを持つため、量子化とバッチサイズに応じて、通常8-12GBのVRAMを持つGPUで効率的に動作します。これにより、RTX 3060、RTX 4060、あるいは古いプロフェッショナルGPUのような消費者向けハードウェアでも利用可能となり、ハイエンドのインフラ投資なしに強力なAIデプロイメントが可能になります。