IoTデバイス向けオープンソースLLMとは？
IoTデバイス向けオープンソースLLMは、リソースが限られたエッジデバイスやIoTシステムに展開するために最適化された、コンパクトで効率的な大規模言語モデルです。高度な圧縮技術と効率的なアーキテクチャを使用することで、これらのモデルは強力な自然言語処理、推論、およびマルチモーダル機能を提供しながら、メモリフットプリント、消費電力、および計算要件を最小限に抑えます。この技術により、開発者はスマートセンサーから産業用コントローラーまで、AIインテリジェンスをIoTデバイスに直接組み込むことができ、継続的なクラウド接続なしでエッジコンピューティング、リアルタイム意思決定、および分散AIシステムにおけるイノベーションを促進します。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instructは、80億のパラメータを持つ、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して15兆以上のトークンでトレーニングされており、IoTエッジ展開に優れた効率でテキストとコード生成をサポートします。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：IoT向け効率的な多言語インテリジェンス
Meta Llama 3.1 8B Instructは、Metaによって開発された多言語大規模言語モデルで、対話およびテキスト生成向けに最適化された命令チューニングされた80億パラメータのバリアント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、IoTデバイスに理想的なコンパクトなフットプリントを維持します。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などの技術を使用して、15兆以上の公開データトークンでトレーニングされており、有用性と安全性の両方を向上させています。33Kのコンテキスト長と2023年12月の知識カットオフにより、Llama 3.1 8Bは効率的なテキストとコード生成をサポートし、リソースが限られたIoTハードウェア上のエッジAIアプリケーションに最適です。SiliconFlowからの価格は、入力と出力の両方で100万トークンあたり0.06ドルです。
長所
- エッジ展開向けに最適化されたコンパクトな80億パラメータ。
- 業界ベンチマークで多くのモデルを上回る。
- 安全性向上のためRLHFで15兆トークンをトレーニング。
短所
- 知識カットオフは2023年12月。
- ネイティブなマルチモーダル機能なし。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな80億のフットプリントで卓越した多言語パフォーマンスとコード生成を提供し、効率的なオンデバイスAIを必要とするインテリジェントなIoTエッジデバイスに理想的な選択肢です。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの軽量モデルで、90億のパラメータを持ち、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。その小規模にもかかわらず、リソースが限られたシナリオで競争力のあるパフォーマンスを発揮し、計算リソースが限られたIoTデバイス展開に効率性と有効性の理想的なバランスを提供します。
THUDM GLM-4-9B-0414：リソースが限られたIoT向けの軽量パワーハウス
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、より大規模なGLM-4-32Bシリーズの技術的特性を継承しながら、IoTデバイスに最適な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グラフィックス生成、および検索ベースの執筆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、外部ツールやAPIを呼び出してその機能範囲を拡張できます。これはIoTデバイスの統合にとって重要です。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、リソースが限られたシナリオで効率性と有効性の優れたバランスを実現します。SiliconFlowからの価格は、入力と出力の両方で100万トークンあたり0.086ドルで、エッジ展開にとって費用対効果が高いです。
長所
- 効率的なIoT展開のためのわずか90億パラメータ。
- 優れたコード生成と関数呼び出し。
- IoT統合のための外部ツール呼び出しをサポート。
短所
- 一部の80億パラメータの代替モデルよりもわずかに高価。
- 非常に小型のIoTデバイスでは最適化が必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 軽量な90億のアーキテクチャと強力な関数呼び出し機能を組み合わせることで、外部システムやAPIと効率的に連携しながら、効率的なパフォーマンスを維持する必要があるIoTデバイスに最適です。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、70億のパラメータを持つ強力な視覚言語モデルで、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、ビデオを理解し、マルチモーダル推論を実行できます。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、オンデバイスでの画像およびビデオ理解を必要とするカメラセンサー付きIoTデバイスに最適です。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：視覚対応IoT向けのマルチモーダルインテリジェンス
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズの新しいメンバーで、70億のパラメータを持ち、LLMインテリジェンスを視覚対応IoTデバイスに拡張する強力な視覚理解機能を備えています。このモデルは、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、視覚入力に対して洗練された推論を実行できます。マルチフォーマットのオブジェクトローカリゼーションをサポートし、構造化された出力を生成するため、スマートカメラ、産業用検査システム、自律型IoTアプリケーションにとって非常に貴重です。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に最適化されており、エッジ展開のための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からの100万トークンあたり0.05ドルの価格設定により、視覚理解を必要とするリソースが限られたIoTデバイスに手頃な価格のマルチモーダルインテリジェンスを提供します。
長所
- マルチモーダル機能を備えたコンパクトな70億パラメータ。
- 画像、ビデオ、テキスト、チャートを分析。
- 効率のために最適化された視覚エンコーダ。
短所
- 全機能を利用するにはカメラ/センサーハードウェアが必要。
- 視覚処理はテキストのみのモデルよりも多くのリソースを必要とする場合がある。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな70億のパッケージで、洗練されたマルチモーダル視覚言語理解をIoTデバイスにもたらし、スマートカメラ、産業用センサー、自律システムがオンデバイスで視覚環境について推論できるようにします。
IoT LLM比較
この表では、2025年の主要なオープンソースLLMをIoTデバイス向けに最適化し、それぞれがエッジ展開に独自の強みを持つものを比較します。多言語対話とコード生成には、Meta Llama 3.1 8B Instructが業界をリードする効率性を提供します。関数呼び出しとツール統合には、THUDM GLM-4-9B-0414がIoTシステム接続性で優れています。視覚対応IoTアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructがコンパクトなフォームファクタでマルチモーダルインテリジェンスを提供します。この並列比較は、特定のIoT展開シナリオに最適なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | コアの強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | テキスト生成 | 0.06ドル/100万トークン | エッジAI向け多言語効率 |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | テキスト生成 | 0.086ドル/100万トークン | 関数呼び出しとツール統合 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覚言語モデル | 0.05ドル/100万トークン | マルチモーダル視覚理解 |
よくある質問
2025年のIoTデバイス向けトップ3のモデルは、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、効率性、およびIoT環境のリソースが限られたエッジ展開向けに最適化された独自の機能で際立っていました。
多言語サポートを備えた汎用IoT対話およびコード生成には、Meta Llama 3.1 8B Instructが、そのコンパクトな80億パラメータと優れたベンチマークパフォーマンスにより、最良の選択肢です。API統合と外部ツール呼び出しを必要とするIoTデバイスには、THUDM GLM-4-9B-0414がその関数呼び出し機能で優れています。スマートカメラ、産業用検査、自律システムなどの視覚対応IoTアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが、視覚処理に最適化された70億パラメータのパッケージで強力なマルチモーダル理解を提供します。