エッジでのリアルタイム推論向けLLMとは？
エッジでのリアルタイム推論向けLLMは、携帯電話、IoTデバイス、組み込みシステムなどのリソースが限られたデバイスで効率的に動作するように設計された、コンパクトで最適化された大規模言語モデルです。これらのモデルは、パフォーマンスとサイズのバランスを取り、通常7Bから9Bのパラメーター範囲で、最小限のレイテンシーと計算要件の削減で高速な推論を可能にします。このテクノロジーにより、開発者は常にクラウド接続を必要とせずに、AI機能をエッジデバイスに直接展開でき、オンデバイスアシスタントからリアルタイムコンピュータービジョン、自律システム、産業用IoTソリューションまで、幅広いアプリケーションを実現します。これらは、プライバシーを維持し、帯域幅コストを削減し、低レイテンシーの応答を確保しながら、強力なAIへのアクセスを民主化します。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instructは、80億のパラメーターを持つ、対話ユースケース向けに最適化された多言語大規模言語モデルです。15兆以上のトークンでトレーニングされており、業界ベンチマークで多くの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と人間からのフィードバックによる強化学習を使用して、有用性と安全性を向上させており、そのコンパクトなサイズと効率的な推論により、エッジ展開に最適です。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：効率的な多言語エッジAI
Meta Llama 3.1 8B Instructは、80億のパラメーターを持つ、対話ユースケース向けに最適化された多言語大規模言語モデルです。この命令チューニングされたモデルは、エッジデバイスでの効率的な展開のために設計されており、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使用して、15兆以上の公開データトークンでトレーニングされています。一般的な業界ベンチマークで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つつ、リソースが限られた環境に最適なコンパクトなフットプリントを維持しています。33Kのコンテキスト長とテキストおよびコード生成のサポートにより、Llama 3.1 8Bはリアルタイムエッジ推論のための能力と効率性の最適なバランスを実現しています。このモデルの知識カットオフは2023年12月であり、SiliconFlowでの競争力のある価格設定（$0.06/Mトークン）により、本番環境での展開にアクセスしやすい選択肢となっています。
長所
- エッジデバイスに最適なコンパクトな8Bパラメーターサイズ。
- 多様なユースケースに対応する多言語サポート。
- 15兆以上のトークンでトレーニングされ、強力なベンチマーク性能。
短所
- 知識カットオフは2023年12月。
- ネイティブの視覚機能を持たないテキストのみのモデル。
おすすめの理由
- コンパクトな8Bのフットプリントでエンタープライズグレードの多言語対話機能を提供し、多様なアプリケーションにおけるリアルタイムエッジ推論に最適な選択肢です。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、90億のパラメーターを持つGLMシリーズの軽量モデルで、コード生成、ウェブデザイン、関数呼び出しにおいて優れた機能を提供します。コンパクトなサイズにもかかわらず、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、より軽量な展開オプションを提供します。これは、計算リソースが限られたエッジ環境に最適です。
GLM-4-9B-0414：リソースが限られたエッジ向けにバランスの取れたパフォーマンス
GLM-4-9B-0414は、90億のパラメーターを持つGLMシリーズの小型モデルで、リソースが限られたシナリオで効率性と有効性のバランスを取るように特別に設計されています。このモデルは、GLM-4-32Bシリーズの技術的特性を受け継ぎながら、エッジデバイスに理想的なより軽量な展開オプションを提供します。小規模ながらも、GLM-4-9B-0414はコード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス生成、検索ベースのライティングタスクにおいて優れた機能を発揮します。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、ローカルサービスとの統合を必要とするエッジAIアプリケーションにとって重要な機能です。33Kのコンテキスト長と様々なベンチマークテストでの競争力のあるパフォーマンスにより、限られた計算リソースの下でAIモデルを展開する必要があるユーザーにとって強力な選択肢となります。SiliconFlowで$0.086/Mトークンという価格で、エッジ推論ワークロードに優れた価値を提供します。
長所
- エッジ展開に最適な9Bパラメーターサイズ。
- 強力なコード生成と関数呼び出し機能。
- より大規模なGLM-4シリーズの高度な機能を受け継ぐ。
短所
- 一部の代替モデルよりも推論コストがわずかに高い。
- ネイティブのマルチモーダルサポートなしの主にテキスト中心。
おすすめの理由
- コンパクトなパッケージでエンタープライズレベルの機能を提供し、ツール統合を必要とするエッジAIアプリケーションに最適な優れた関数呼び出しおよびコード生成機能を備えています。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億のパラメーターを持つ強力なビジョン言語モデルで、高度な視覚理解機能を備えています。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、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をサポートします。動的解像度と効率的な視覚エンコーディングに最適化されており、マルチモーダルAI機能を必要とするエッジデバイスに最適です。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：マルチモーダルエッジインテリジェンス
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億のパラメーターを持つQwenシリーズの新しいメンバーであり、エッジ展開に最適化された強力な視覚理解機能を独自に備えています。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、イベントを捉え、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をサポートします。これらすべてを、リソースが限られた環境での効率性を維持しながら行います。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、視覚エンコーダーの効率が向上しているため、リアルタイムエッジ推論に適しています。33Kのコンテキスト長で推論、ツール操作、構造化出力の生成が可能です。SiliconFlowでわずか$0.05/Mトークンという、当社のトップピックの中で最も低い価格で、単一のコンパクトなモデルで視覚と言語の両方の理解を必要とするマルチモーダルエッジアプリケーションに優れた価値を提供します。
長所
- マルチモーダル機能を備えたコンパクトな7Bパラメーター。
- 画像とビデオのための高度な視覚理解。
- 効率的なエッジ推論のための最適化された視覚エンコーダー。
短所
- 一部のテキストのみの代替モデルよりもパラメーター数が少ない。
- ビデオ理解にはより多くの計算リソースが必要となる場合がある。
おすすめの理由
- エッジデバイス向けの最も手頃なマルチモーダルLLMであり、リソースが限られたハードウェアでのリアルタイム推論に最適化された7Bパッケージで強力なビジョン言語機能を提供します。
エッジLLM比較
この表では、2025年のエッジデバイスでのリアルタイム推論に最適化された主要なLLMを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。多言語対話には、Meta Llama 3.1 8B Instructが最適なバランスを提供します。エッジでの関数呼び出しとコード生成には、GLM-4-9B-0414が優れています。マルチモーダルエッジアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが最低コストでビジョン言語機能を提供します。この並列比較は、特定のリアルタイムエッジ展開ニーズに合った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 | テキスト生成 | $0.06/Mトークン | 多言語対話の最適化 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | テキスト生成 | $0.086/Mトークン | 関数呼び出しとコード生成 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語 | $0.05/Mトークン | マルチモーダルエッジインテリジェンス |
よくある質問
2025年のリアルタイムエッジ推論における当社のトップ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、コンパクトなサイズ（7B〜9Bパラメーター）、リソースが限られたデバイスでの効率性、低レイテンシー、そして多言語対話から関数呼び出し、マルチモーダル理解に至るまで、エッジAI展開における課題を解決するための独自のアプローチで際立っていました。
視覚と言語の両方の理解を必要とするマルチモーダルエッジアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが明確な勝者です。わずか70億のパラメーターで、画像分析、ビデオ理解、オブジェクトローカライゼーションを含む強力な視覚理解機能を提供し、すべて効率的なエッジ推論のために最適化されています。SiliconFlowで$0.05/Mトークンという価格で、最も手頃なオプションでもあり、リアルタイムコンピュータービジョン、自律システム、エッジデバイス上のIoTアプリケーションに最適です。