エッジAIデバイス向けLLMとは？
エッジAIデバイス向けLLMは、スマートフォン、IoTデバイス、組み込みシステム、エッジサーバーなどのリソースが限られたハードウェアで効率的に動作するように特別に設計された、コンパクトで最適化された言語モデルです。これらのモデルは、高度な圧縮技術、効率的なアーキテクチャ、最適化された推論を活用して、メモリ使用量、計算要件、消費電力を最小限に抑えながら、強力なAI機能を提供します。リアルタイムAI処理、低遅延、オンデバイス計算によるプライバシー強化、オフライン機能を実現し、インテリジェントアシスタントから自律システム、産業用IoT展開まで、幅広いアプリケーションに不可欠です。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1は、Metaが開発した多言語大規模言語モデルのファミリーで、8B、70B、405Bのパラメータサイズで事前学習済みおよび指示チューニングされたバリアントが特徴です。この8Bの指示チューニングモデルは、多言語対話のユースケース向けに最適化されており、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ます。このモデルは、15兆以上の公開データトークンでトレーニングされ、有用性と安全性を高めるために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が使用されました。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：効率的な多言語エッジインテリジェンス
Meta Llama 3.1 8B Instructは、コンパクトな80億パラメータアーキテクチャにより、エッジAI展開向けに最適化された指示チューニングモデルです。このモデルは、効率的なリソース使用量を維持しながら、優れた多言語対話機能を提供し、計算能力が限られたエッジデバイスに最適です。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おり、業界ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。33Kのコンテキスト長と、SiliconFlowでの入力および出力トークンあたり0.06ドルの競争力のある価格設定により、このモデルは多言語サポート、テキスト生成、コード理解を必要とするエッジAIアプリケーションに優れた価値を提供します。2023年12月の知識カットオフにより、エッジアプリケーション向けに最新の情報が保証されます。
長所
- エッジ展開に最適なコンパクトな8Bパラメータ。
- 優れた多言語対話機能。
- 安全性と有用性のためにRLHFで15兆以上のトークンでトレーニング済み。
短所
- 2023年12月の知識カットオフにより、最新の情報が制限される可能性があります。
- ネイティブのビジョン機能なし（テキストのみのモデル）。
私たちが気に入っている理由
- Metaの最先端AIテクノロジーをコンパクトな8Bフォームファクタで提供し、最小限のリソースオーバーヘッドでエッジデバイス上で強力な多言語対話を実現します。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、90億パラメータを持つGLMシリーズの小型モデルです。このモデルはGLM-4-32Bシリーズの技術的特徴を受け継ぎながら、より軽量な展開オプションを提供します。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能力を発揮します。また、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することができます。
GLM-4-9B-0414：エッジコンピューティング向けの軽量な強力モデル
GLM-4-9B-0414は、エッジAI展開向けに特別に設計されており、90億パラメータで効率性と能力の完璧なバランスを提供します。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徴を受け継ぎながら、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グラフィックス生成、検索ベースのライティングタスクに優れており、創造的および技術的な能力を必要とするエッジアプリケーションに最適です。モデルの関数呼び出し機能により、外部ツールを呼び出して、基本的な言語タスクを超えた機能を拡張できます。33Kのコンテキスト長と、SiliconFlowでの100万トークンあたり0.086ドルの競争力のある価格設定により、GLM-4-9B-0414はリソースが限られたシナリオで優れたパフォーマンスを発揮し、多様なベンチマークテストで高い能力を維持するため、多用途なAIアシスタンスを必要とするエッジAIデバイスに最適な選択肢です。
長所
- エッジ展開に最適な9Bパラメータサイズ。
- 高度なGLM-4-32Bシリーズの機能を受け継ぐ。
- コード生成および創造的なタスクに優れる。
短所
- 競合他社と比較して、SiliconFlowのコストが100万トークンあたり0.086ドルとやや高い。
- 高度な推論タスクに特化していない。
私たちが気に入っている理由
- エンタープライズグレードのGLM機能をエッジデバイスにもたらし、リソースが限られた環境向けに最適化された軽量な9Bパッケージで、優れたコード生成と関数呼び出しを提供します。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VLは、強力な視覚理解機能を備えたQwenシリーズの新しいメンバーです。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。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、構造化された出力の生成が可能です。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向け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。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：マルチモーダルエッジビジョンインテリジェンス
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、エッジAI展開向けに最適化されたビジョン言語モデルの最先端を表しています。わずか70億パラメータで、このモデルは強力な視覚理解機能を提供し、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、複雑な視覚イベントを捉えることができます。このモデルは、マルチモーダル推論、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、構造化された出力生成に優れています。その視覚エンコーダは、効率のために特別に最適化されており、優れたビデオ理解のために動的解像度とフレームレートトレーニングが施されています。SiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドルという、トップ3の中で最も費用対効果の高いオプションであり、33Kのコンテキスト長を持つQwen2.5-VL-7B-Instructは、スマートカメラから自律システム、視覚検査アプリケーションまで、ビジョンAI機能を必要とするエッジデバイスに並外れた価値を提供します。
長所
- 完全なビジョン言語機能を備えたコンパクトな7Bパラメータ。
- 画像、ビデオ、チャート、複雑なレイアウトを分析。
- エッジ効率のために最適化された視覚エンコーダ。
短所
- 9Bモデルと比較してパラメータ数が少ないため、一部の複雑な推論が制限される可能性があります。
- エッジデバイスでのビジョン処理には、依然としてGPUアクセラレーションが必要な場合があります。
私たちが気に入っている理由
- プロフェッショナルグレードのビジョン言語理解を7Bパッケージでエッジデバイスにもたらし、最適化された視覚処理を備えたマルチモーダルAIアプリケーションを、比類のないSiliconFlow価格で実現します。
エッジAI LLM比較
この表では、2025年の主要なエッジ最適化LLMを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。Meta-Llama-3.1-8B-Instructは、優れた多言語対話機能を提供します。GLM-4-9B-0414は、コード生成と関数呼び出しに最適なバランスを提供します。Qwen2.5-VL-7B-Instructは、マルチモーダルエッジアプリケーション向けに比類のないビジョン言語機能を提供します。この比較表は、特定のエッジAI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 | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | チャット | $0.06/M Tokens | 多言語エッジ対話 |
| 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 | ビジョン言語 | $0.05/M Tokens | マルチモーダル視覚理解 |
よくある質問
2025年のエッジAIデバイス向けのトップ3は、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、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、パフォーマンスと効率の優れたバランス、コンパクトなパラメータ数（7～9B）、およびリソースが限られたエッジ展開シナリオ向けに最適化されている点で選ばれました。
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、ビジョン機能を必要とするエッジAIデバイスに最適な選択肢です。コンパクトな7Bパラメータパッケージで強力な視覚理解能力を備えており、最適化された視覚エンコーダを通じて効率を維持しながら、画像、ビデオ、チャート、レイアウトを分析できます。SiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドルと、スマートカメラ、視覚検査システム、自律デバイスなどのマルチモーダルエッジアプリケーションにとって最も費用対効果の高いオプションでもあります。