100億パラメータ未満の小型LLMとは何か？
100億パラメータ未満の小型大規模言語モデルは、高い性能を維持しつつ効率的な導入のために設計された、コンパクトでありながら強力なAIモデルです。これらのモデルは、計算要件と機能の最適なバランスを提供し、リソースが限られた環境、エッジコンピューティング、費用対効果の高い本番環境での導入に理想的です。その小型サイズにもかかわらず、これらのモデルは推論、マルチモーダル理解、コード生成、多言語処理などの複雑なタスクを処理でき、計算リソースが限られた開発者や組織に高度なAI機能へのアクセスを民主化します。
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8Bは、Qwenシリーズの最新の82億パラメータモデルで、複雑な論理的推論のための思考モードと、効率的な対話のための非思考モードという独自のデュアルモード操作を特徴としています。数学、コーディング、クリエイティブライティングに優れ、131Kのコンテキスト長で100以上の言語をサポートしています。
Qwen3-8B：デュアルモード推論の卓越性
Qwen3-8Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、82億パラメータを搭載しています。このモデルは、複雑な論理的推論、数学、コーディングのための思考モードと、効率的な汎用対話のための非思考モードとのシームレスな切り替えを独自にサポートしています。数学、コード生成、常識的な論理的推論において、以前のQwQおよびQwen2.5インストラクトモデルを上回る、著しく強化された推論能力を示します。クリエイティブライティング、ロールプレイング、多ターン対話における人間の好みへの適合性に優れ、強力な多言語指示追従および翻訳能力を備え、100以上の言語と方言をサポートしています。
長所
- 最適化された性能のための革新的なデュアルモード操作
- 複数のドメインにわたる強化された推論能力
- 複雑なタスクのための大規模な131Kコンテキスト長
短所
- 82億とやや高いパラメータ数
- モード切り替えには最適な使用例の理解が必要となる場合がある
私たちが気に入っている理由
- その革新的なデュアルモードアーキテクチャは、効率的な対話と深い推論能力の両方を提供し、多様なアプリケーションにとって最も汎用性の高い100億パラメータ未満のモデルとなっています。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、DeepSeek-R1から80万の厳選されたサンプルを使用して蒸留された、専門的な70億パラメータ推論モデルです。MATH-500で92.8%の精度、AIME 2024で55.5%の合格率、CodeForcesで1189のレーティングという卓越した数学およびプログラミング性能を達成しており、そのコンパクトなサイズからは驚くべきものです。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：数学的推論のスペシャリスト
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、Qwen2.5-Math-7Bをベースに、DeepSeek-R1によって生成された80万の厳選されたサンプルを使用してファインチューニングされた蒸留モデルです。この70億パラメータモデルは、MATH-500で92.8%の精度、AIME 2024で55.5%の合格率、CodeForcesで1189という印象的なレーティングを達成し、並外れた推論能力を示します。これらの結果は、はるかに大規模なモデルに匹敵する驚くべき数学およびプログラミング能力を示しており、コンパクトなパッケージで強力な分析的および計算的推論を必要とするアプリケーションに理想的な選択肢となっています。
長所
- MATH-500で92.8%の精度を誇る卓越した数学的推論
- 強力なプログラミング能力（CodeForcesレーティング1189）
- 効率的な70億パラメータサイズと33Kのコンテキスト長
短所
- 数学および推論タスクに特化
- 一般的な会話やクリエイティブなアプリケーションでは優れない可能性がある
私たちが気に入っている理由
- わずか70億パラメータで世界クラスの数学およびプログラミング推論能力を提供し、専門的な蒸留が性能を犠牲にすることなく驚くべき効率を達成できることを証明しています。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、卓越した視覚理解能力を持つ強力な70億パラメータのマルチモーダルモデルです。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。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ゼーション、動的解像度最適化による構造化出力の生成に優れています。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：マルチモーダル視覚言語の卓越性
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、強力な視覚理解能力を備えた70億パラメータのマルチモーダルモデルです。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、驚くべき精度で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ゼーション、および構造化出力の生成をサポートしています。ビデオ理解における動的解像度およびフレームレートトレーニング用に最適化されており、コンパクトな70億パラメータのフットプリントと33Kのコンテキスト長を維持しながら、視覚エンコーダの効率を向上させています。
長所
- わずか70億パラメータで卓越したマルチモーダル機能
- ビデオ理解と長尺コンテンツ分析をサポート
- 視覚タスクのための動的解像度最適化
短所
- 純粋なテキストベースのアプリケーションではなく、視覚タスクに特化
- 視覚処理のためにより多くの計算リソースが必要となる可能性がある
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな70億パラメータパッケージで最先端のマルチモーダル理解を提供し、リソースを意識した導入のために高度な視覚言語AIを利用可能にします。
小型LLM比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ、2025年の100億パラメータ未満の主要な小型LLMを比較します。マルチモーダルアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructが比類のない視覚言語機能を提供します。汎用的な推論と対話には、Qwen3-8Bが革新的なデュアルモード操作を提供します。専門的な数学およびプログラミングタスクには、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bが卓越した性能を発揮します。この比較は、特定の要件に最適なコンパクトモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | パラメータ数 | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 8B | $0.06/100万トークン | デュアルモード推論＆対話 |
| 2 | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | DeepSeek | 7B | $0.05/100万トークン | 数学的＆プログラミング推論 |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 7B | $0.05/100万トークン | マルチモーダル視覚言語機能 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、およびQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructです。各モデルは、その卓越した性能対パラメータ比、専門的な機能、およびリソースが限られた環境での効率性で際立っていました。
視覚とテキスト理解を必要とするマルチモーダルアプリケーションには、Qwen2.5-VL-7B-Instructがそのビデオおよび画像分析機能で優れています。一般的な推論と多言語対話には、Qwen3-8Bがデュアルモード操作で最高のバランスを提供します。数学およびプログラミングタスクには、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bが卓越した専門性能を発揮します。