展開のためのエネルギー効率LLMとは？
展開のためのエネルギー効率LLMは、計算リソースとエネルギー消費を最小限に抑えながら、高品質な結果を提供するように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パラメーターの範囲で、機能と効率のバランスを取っています。高度なトレーニング技術とアーキテクチャの最適化を使用することで、広範なインフラストラクチャを必要とせずに、強力な自然言語理解、コード生成、およびマルチモーダル機能を提供します。これらは、費用対効果の高いスケーリングを可能にし、二酸化炭素排出量を削減し、エッジデバイスからクラウド環境まで、限られた計算リソースを持つ組織にとってAIの展開を可能にすることで、AIへのアクセスを民主化します。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、卓越した視覚理解能力を備えた強力な70億パラメーターのビジョン言語モデルです。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ズのサポート、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とフレームレートトレーニングのため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ます。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：効率的なマルチモーダルインテリジェンス
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億パラメーターのビジョン言語モデルであり、驚くべき効率で強力な視覚理解を提供します。画像内のテキスト、チャート、レイアウトの分析、長時間のビデオの理解、複雑なイベントの捕捉に優れています。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ズ、および構造化された出力の生成をサポートしています。動的解像度とフレームレートトレーニングの最適化、および強化された視覚エンコーダーにより、エネルギー効率を維持しながら最先端のパフォーマンスを実現します。SiliconFlowでは、入力と出力の両方で100万トークンあたりわずか0.05ドルで、最小限のリソース消費を必要とするマルチモーダルアプリケーションに卓越した価値を提供します。
長所
- 強力な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。
- 効率向上のための最適化された視覚エンコーダー。
- 動的解像度とビデオ理解をサポート。
短所
- 専門的な大規模モデルよりもパラメーター数が少ない。
- ドメイン固有の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
- リソースが制約された展開シナリオに最適な、コンパクトでエネルギー効率の高いパッケージで、エンタープライズグレードのマルチモーダルAI機能を提供します。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの軽量な90億パラメーターモデルであり、GLM-4-32Bの技術的卓越性を継承しつつ、優れた展開効率を提供します。その小規模にもかかわらず、コード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス生成、および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、リソースが制約されたシナリオで効率と有効性の最適なバランスを実現します。
GLM-4-9B-0414：効率的な展開のための軽量な強力モデル
GLM-4-9B-0414は、90億パラメーターのモデルであり、優れたエネルギー効率を維持しながら印象的な機能を提供します。このモデルは、より大規模なGLM-4-32Bシリーズの高度な技術的特性を継承していますが、はるかに軽量な展開オプションを提供します。コード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス作成、および検索ベースのライティングタスクに優れています。このモデルの関数呼び出し機能により、外部ツールを呼び出すことができ、そのアプリケーションの範囲を広げます。ベンチマークテスト全体で競争力のあるパフォーマンスを発揮し、SiliconFlowでは100万トークンあたり0.086ドルで提供されるGLM-4-9B-0414は、計算上の制約の下で強力なAI機能を求める組織にとって理想的なソリューションです。
長所
- 9Bパラメーターで効率とパフォーマンスの優れたバランス。
- 強力なコード生成とウェブデザイン機能。
- 機能拡張のための関数呼び出しサポート。
短所
- 最小モデルよりもわずかに高価（100万トークンあたり0.086ドル）。
- 高度な推論タスクには特化していない。
私たちが気に入っている理由
- 多用途なAIパフォーマンスを必要とするコスト意識の高い展開に最適な、軽量でエネルギー効率の高いパッケージでエンタープライズレベルの機能を提供します。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、対話ユースケース向けに最適化された80億パラメーターの多言語命令チューニングモデルです。15兆以上の公開データ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使用することで、展開のためのエネルギー効率を維持しながら、卓越した有用性と安全性を提供します。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct：効率的な多言語の卓越性
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、80億パラメーターの多言語大規模言語モデルであり、驚くべき効率で卓越したパフォーマンスを提供します。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を含む高度な技術を使用して15兆以上のデータトークンでトレーニングされており、多言語対話、テキスト生成、コード生成タスクに優れています。このモデルは、一般的な業界ベンチマークで多くの大規模なオープンソースおよびクローズドな代替モデルを上回り、エネルギー効率の高い展開に理想的なコンパクトなフットプリントを維持しています。SiliconFlowでは100万トークンあたり0.06ドルで、33Kのコンテキスト長をサポートしており、AI展開においてパフォーマンスとリソース最適化の両方を優先する組織にとって優れた選択肢となります。
長所
- 堅牢な機能のために15兆以上のトークンでトレーニング。
- 業界ベンチマークで多くの大規模モデルを上回る。
- 優れた多言語サポートと対話最適化。
短所
- 知識のカットオフは2023年12月に限定。
- 主にテキスト生成に焦点を当てており、マルチモーダルではない。
私たちが気に入っている理由
- エネルギー効率の高い8Bパラメーターパッケージで世界クラスの多言語パフォーマンスを提供し、エンタープライズAI展開を持続可能かつ費用対効果の高いものにします。
エネルギー効率LLMの比較
この表では、持続可能な展開のためにそれぞれ最適化された、2025年の主要なエネルギー効率LLMを比較します。Qwen2.5-VL-7B-Instructは、7Bパラメーターで最もコンパクトなマルチモーダルソリューションを提供します。GLM-4-9B-0414は、9Bパラメーターで関数呼び出しサポートを備えた多用途な機能を提供します。Meta Llama 3.1-8B-Instructは、広範なトレーニングにより卓越した多言語パフォーマンスを提供します。この並列比較は、特定の展開要件とリソース制約に最も効率的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 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語チャット | $0.05/M tokens | 効率的なマルチモーダル機能 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | チャット | $0.086/M tokens | 関数呼び出しを備えた軽量 |
| 3 | Meta Llama 3.1-8B-Instruct | meta-llama | チャット | $0.06/M tokens | 多言語ベンチマークのリーダー |
よくある質問
2025年のエネルギー効率LLM展開における当社のトップ3は、Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4-9B-0414、およびMeta Llama 3.1-8B-Instructです。これらのモデルはそれぞれ、展開シナリオにおけるパフォーマンス、リソース効率、費用対効果の卓越したバランスで際立っていました。
当社の分析によると、Qwen2.5-VL-7B-Instructは、SiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドルでマルチモーダルアプリケーションに最高の価値を提供します。純粋なチャットとコード生成には、Meta Llama 3.1-8B-Instructが100万トークンあたり0.06ドルで卓越した多言語パフォーマンスを提供します。GLM-4-9B-0414は、100万トークンあたり0.086ドルで、関数呼び出しとツール統合が必要な場合に優れています。