モバイル展開向けLLMとは？
モバイル展開向けLLMは、限られた計算リソース、メモリ、バッテリー寿命を持つモバイルデバイスで効率的に動作するように設計された、最適化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、機能と効率のバランスを取っています。高度な圧縮技術、量子化、およびアーキテクチャの最適化を使用することで、モバイルフレンドリーなリソースフットプリントを維持しながら、強力な自然言語理解、生成、および推論機能を提供します。この技術により、開発者はチャットボットやアシスタントからビジョン理解、コード生成まで、洗練されたAI機能をモバイルアプリケーションに直接統合でき、常にクラウド接続を必要としません。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instructは、モバイル対話ユースケース向けに最適化された多言語対応の大規模言語モデルです。この8Bの指示チューニングモデルは、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訓練されており、優れた有用性と安全性を提供します。33Kのコンテキスト長をサポートし、最適化されたテキストおよびコード生成機能を備えているため、会話型AIと多言語サポートを必要とするモバイルアプリケーションに最適です。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：モバイル向け多言語対応の卓越性
Meta Llama 3.1 8B Instructは、Metaが開発した多言語対応の大規模言語モデルで、モバイル対話ユースケース向けに最適化されています。この8Bの指示チューニングバリアントは、パフォーマンスと効率のバランスが取れており、リソースが限られたモバイル環境に最適です。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技術を用いて、15兆以上の公開データトークンで訓練され、有用性と安全性が向上しています。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ながら、効率的なフットプリントを維持しています。33Kのコンテキスト長をサポートし、知識カットオフが2023年12月であるLlama 3.1 8Bは、テキストおよびコード生成、多言語会話、指示追従において優れています。SiliconFlowでは100万トークンあたり0.06ドルで提供されており、モバイル開発者にとって非常に優れた価値を提供します。
長所
- モバイル効率のために最適化された8Bパラメータ。
- グローバルアプリケーション向けの多言語サポート。
- 安全性向上のためRLHFで15兆以上のトークンで訓練。
短所
- 知識カットオフは2023年12月。
- ビジョン機能は内蔵されていません。
私たちが気に入っている理由
- Metaの業界をリードする言語モデル技術を、優れた多言語機能とベンチマーク性能を備えたモバイルフレンドリーな8Bパッケージで提供します。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの軽量な9Bパラメータモデルで、優れたモバイル展開特性を提供します。そのコンパクトなサイズにもかかわらず、コード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィック生成、検索ベースのライティングにおいて卓越した能力を発揮します。このモデルは、外部ツールを介して機能を拡張するための関数呼び出しをサポートしており、リソースが限られたモバイルシナリオにおいて効率性と有効性の最適なバランスを実現します。様々なベンチマークで競争力のあるパフォーマンスを維持しつつ、モバイルAIアプリケーションに完全に適しています。
GLM-4-9B-0414：モバイル向け軽量パワフルモデル
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、90億のパラメータを持ち、軽量な展開シナリオ向けに特別に設計されています。このモデルは、より大規模なGLM-4-32Bシリーズの技術的特性を受け継ぎながら、モバイルフレンドリーなフットプリントを提供します。その小規模にもかかわらず、GLM-4-9B-0414は、コード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィック生成、検索ベースのライティングタスクにおいて優れた能力を発揮します。このモデルは関数呼び出し機能をサポートしており、外部ツールを呼び出してその機能範囲を拡張できます。これはツール統合を必要とするモバイルアプリに最適です。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowで100万トークンあたり0.086ドルという競争力のある価格設定により、リソースが限られたモバイルシナリオにおいて効率性と有効性の卓越したバランスを実現し、限られた計算リソースで強力なAIモデルを展開する必要がある開発者にとって理想的です。
長所
- モバイル効率のために最適化された9Bパラメータ。
- 優れたコード生成およびウェブデザイン機能。
- ツール統合のための関数呼び出しサポート。
短所
- 8Bの代替モデルよりもわずかに高い価格設定。
- ビジョン機能のないテキスト専用モデル。
私たちが気に入っている理由
- GLM-4シリーズのエンタープライズグレードの機能を、優れたコード生成と関数呼び出し機能を備えたコンパクトな9Bパッケージでモバイルデバイスにもたらします。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、7Bパラメータを持つ強力なビジョン言語モデルで、マルチモーダルAIをモバイルデバイスにもたらします。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、ビデオを理解し、推論タスクを実行できます。このモデルは、マルチフォーマットのオブジェクトローカライゼーションと構造化出力生成をサポートしています。動的解像度と視覚エンコーダの効率向上により最適化されており、モバイルフレンドリーなアーキテクチャで包括的なビジョン言語機能を提供します。画像理解、視覚推論、マルチモーダルインタラクションを必要とするアプリに最適です。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：モバイル向けビジョン言語イノベーション
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズの新しいメンバーであり、強力な視覚理解機能をモバイル展開シナリオにもたらします。7Bパラメータを持つこのビジョン言語モデルは、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、複雑なイベントを捉えることができます。推論、ツール操作、マルチフォーマットのオブジェクトローカライゼーション、構造化出力生成に優れています。このモデルは、ビデオ理解における動的解像度とフレームレートトレーニングのために特別に最適化されており、視覚エンコーダの効率が大幅に向上しているため、モバイル環境に適しています。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドル（入力と出力の両方）という競争力のある価格設定により、モバイルマルチモーダルAIの最先端を代表しています。このモデルは、画像分析、視覚的な質問応答、ビデオ理解、ドキュメント理解を必要とするモバイルアプリケーションに最適です。
長所
- 完全なビジョン言語機能を備えた7Bパラメータ。
- 画像、ビデオ、チャート、ドキュメントを分析。
- モバイル効率のために最適化された視覚エンコーダ。
短所
- ビジョン処理はテキスト専用モデルよりも多くのリソースを必要とします。
- ローエンドのモバイルデバイス向けに最適化が必要な場合があります。
私たちが気に入っている理由
- 包括的なビジョン言語AI機能をコンパクトな7Bパッケージでモバイルデバイスに提供し、アプリが視覚コンテンツを効率的に見て、理解し、推論できるようにします。
モバイルLLM比較
この表では、2026年の主要なモバイル最適化LLMを比較します。それぞれ異なる展開シナリオに対応する独自の強みを持っています。Meta Llama 3.1 8Bは多言語対話に優れ、GLM-4-9B-0414は強力なコード生成と関数呼び出しを提供し、Qwen2.5-VL-7B-Instructはビジョン言語機能をモバイルにもたらします。この比較により、機能、効率、コストのバランスを取りながら、特定のモバイルアプリケーション要件に合った適切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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | チャット | $0.06/M tokens | 多言語対話の最適化 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | チャット | $0.086/M tokens | コード生成と関数呼び出し |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | チャット | $0.05/M tokens | ビジョン言語機能 |
よくある質問
2026年のモバイル展開向けトップ3は、Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414、およびQwen2.5-VL-7B-Instructです。これらのモデルはそれぞれ、その効率性、モバイル最適化されたアーキテクチャ、およびリソースが限られた環境での卓越したパフォーマンスが際立っており、強力なAI機能を提供します。
多言語チャットボットや会話型AIには、広範な言語サポートとRLHFトレーニングを備えたMeta Llama 3.1 8B Instructが最良の選択肢です。コード生成、ツール統合、または関数呼び出しを必要とするモバイルアプリには、GLM-4-9B-0414が卓越した機能を提供します。画像理解、視覚推論、またはビデオ分析を必要とするアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが、当社のトップ3の中でモバイル展開向けに最適化された唯一のビジョン言語モデルとして明確なリーダーです。