推論速度に最適化されたLLMとは？
推論速度に最適化されたLLMは、最小限の計算オーバーヘッドで迅速な応答を提供するように設計された特殊な大規模言語モデルです。これらのモデルは通常、より少ないパラメータ数（7B-9Bの範囲）、効率的なアーキテクチャ、および高速なトークン生成と低遅延を可能にする最適化されたサービス機能を特徴としています。この技術により、開発者はリソースが限られた環境、リアルタイムアプリケーション、および高スループットのシナリオで強力なAI機能を展開できます。これらはパフォーマンスと効率のバランスを取り、チャットボットから本番APIまで、迅速な応答を必要とするアプリケーションに高度な言語理解を、より大規模なモデルの計算コストなしで利用可能にします。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズの70億パラメータのビジョン言語モデルで、強力な視覚理解機能を備え、推論効率のために最適化されています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、長時間の動画を理解し、イベントを捉えることができます。このモデルは、動的解像度とフレームレートトレーニングを備えた改良された視覚エンコーダを特徴としており、マルチモーダルタスクで非常に高速でありながら、強力な推論能力を維持し、構造化された出力で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。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：超高速マルチモーダル理解
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズの70億パラメータのビジョン言語モデルで、強力な視覚理解機能を備え、推論効率のために最適化されています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、長時間の動画を理解し、イベントを捉えることができます。推論、ツールの操作、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、動画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、視覚エンコーダの効率が向上しています。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowで$0.05/Mトークンという非常に競争力のある価格設定により、マルチモーダルアプリケーションで卓越した速度対性能比を実現します。
長所
- コンパクトな7Bパラメータにより高速推論が可能。
- 効率的な処理のために最適化された視覚エンコーダ。
- SiliconFlowで$0.05/Mトークンという優れた費用対効果。
短所
- モデルサイズが小さいため、複雑な推論の深さが制限される可能性がある。
- ビジョン言語に特化しているため、純粋なテキストタスクには適さない場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 最適化された視覚エンコーダにより、驚くほど高速なマルチモーダル推論を実現し、予算内でリアルタイムのビジョン言語アプリケーションに最適な選択肢です。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instructは、対話と推論速度のために最適化された80億パラメータの多言語大規模言語モデルです。この命令チューニングされたバリアントは、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りながら、卓越した効率性を維持します。15兆以上のトークンで教師ありファインチューニングとRLHFを用いてトレーニングされており、33Kのコンテキストウィンドウ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、高速応答時間を必要とする高スループットの生産環境に最適です。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：業界をリードする速度と多言語の卓越性
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、Metaが開発した多言語大規模言語モデルで、対話ユースケースのために最適化された命令チューニングされた8Bパラメータアーキテクチャを特徴としています。このモデルは、一般的な業界ベンチマークで利用可能な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りながら、卓越した推論速度を実現します。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、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使用して、有用性と安全性を向上させています。Llama 3.1は、33Kのコンテキスト長と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ます。SiliconFlowで$0.06/Mトークンという価格で、迅速な応答時間を必要とする本番環境での展開に優れた価値を提供します。
長所
- 8Bパラメータで卓越した推論速度。
- ベンチマークで多くの大規模モデルを上回る。
- 多様な言語にわたる多言語サポート。
短所
- 知識カットオフが2023年12月に限定される。
- 専門分野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
- 速度、品質、多言語能力の完璧なバランスを実現し、高性能な本番チャットボットやAPIのトップチョイスとなっています。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの軽量な90億パラメータモデルで、強力な機能を維持しながら優れた推論速度を提供します。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グラフィック生成、検索ベースの執筆タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。このモデルは、その機能を拡張するための関数呼び出しをサポートし、リソースが限られたシナリオで効率性と有効性の最適なバランスを実現し、速度が重要な迅速な展開に最適です。
THUDM/GLM-4-9B-0414：超高速のコンパクトなパワー
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの90億パラメータの小型モデルです。このモデルはGLM-4-32Bシリーズの技術的特徴を継承していますが、推論速度のために最適化されたより軽量な展開オプションを提供します。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、検索ベースの執筆タスクで依然とし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もサポートしており、外部ツールを呼び出してその機能範囲を拡張できます。このモデルは、リソースが限られたシナリオで効率性と有効性の良好なバランスを示し、限られた計算リソースでAIモデルを展開する必要があるユーザーに強力なオプションを提供します。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowで$0.086/Mトークンという価格で、ベンチマークテストで競争力のあるパフォーマンスを維持しながら、迅速な推論速度を実現します。
長所
- わずか9Bパラメータで高速推論。
- 優れたコード生成と技術タスク。
- ツール統合のための関数呼び出しサポート。
短所
- 一部の代替品よりもわずかに高コスト。
- 複雑な推論では大規模モデルに及ばない可能性がある。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトで速度最適化されたパッケージでエンタープライズグレードの機能を提供し、技術的および創造的なアプリケーションで迅速な推論を必要とする開発者に最適です。
LLM速度比較
この表では、2025年の最速LLMを比較します。それぞれ異なる速度が重要なユースケースに最適化されています。マルチモーダルアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが最も効率的なビジョン言語処理を提供します。大規模な多言語対話には、Meta-Llama-3.1-8B-Instructが幅広い言語サポートで業界をリードする速度を提供します。技術タスクとコード生成には、GLM-4-9B-0414が関数呼び出し機能で迅速な推論を実現します。この並列比較は、特定の展開要件に合った速度最適化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 | 料金 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語 | $0.05/M Tokens | 最速のマルチモーダル推論 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多言語チャット | $0.06/M Tokens | トップクラスの速度とベンチマーク |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 軽量チャット | $0.086/M Tokens | 迅速なコード生成 |
よくある質問
2025年の最速推論でトップ3に選ばれたのは、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、THUDM/GLM-4-9B-0414です。これらのモデルはそれぞれ、その優れた速度、効率性、およびそれぞれのドメインで高品質な出力を維持しながら迅速な応答を提供する能力で際立っていました。
当社の分析によると、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-InstructはSiliconFlowで$0.05/Mトークンという最高の費用対効果を提供し、大量のマルチモーダルアプリケーションに最適です。Meta-Llama-3.1-8B-Instructは$0.06/Mトークンで、多言語チャットの展開に優れた価値を提供します。関数呼び出しを必要とする技術タスクには、GLM-4-9B-0414が$0.086/Mトークンで、迅速な推論速度を維持しながら強力なパフォーマンスを発揮します。