最も安価なLLMモデルとは？
最も安価なLLMモデルとは、最小限の費用で強力な自然言語処理機能を提供する費用対効果の高い大規模言語モデルです。これらのモデルは7Bから9Bのパラメータを持ち、パフォーマンスを犠牲にすることなく効率性を最適化しています。SiliconFlowのようなプラットフォームでは、100万トークンあたりわずか0.05ドルという低価格で、予算の制約がある開発者、スタートアップ、企業に高度なAIをアクセス可能にします。これらの手頃な価格のモデルは、多言語対話、コード生成、視覚理解、推論タスクなど、多様なアプリケーションをサポートし、最先端のAIテクノロジーへのアクセスを民主化します。
Qwen/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ビジョン言語モデルで、卓越した視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、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、構造化された出力の生成に優れています。SiliconFlowでは100万トークンあたりわずか0.05ドルで、マルチモーダルAIアプリケーションに比類のない価値を提供します。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: 手頃な価格のマルチモーダルな卓越性
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズの70億パラメータを持つ強力なビジョン言語モデルで、卓越した視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、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、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、視覚エンコーダの効率が向上しています。SiliconFlowでは入力と出力の両方で100万トークンあたり0.05ドルという価格で、高度なマルチモーダルAI機能を求める開発者にとって最も手頃なオプションです。
長所
- SiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドルという最低価格。
- テキスト、チャート、レイアウト分析による高度な視覚理解。
- 長時間のビデオ理解とイベント捕捉機能。
短所
- より大規模なモデルと比較してパラメータ数が少ない。
- コンテキスト長が33Kトークンに制限されている。
私たちが気に入っている理由
- SiliconFlowでの100万トークンあたり0.05ドルという価格で、最先端のビジョン言語機能を絶対的な最低価格で提供し、マルチモーダルAIを誰にでもアクセス可能にします。
meta-llama/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80億パラメータの多言語言語モデルです。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用いて15兆以上の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なチャットモデルを上回る性能を発揮します。SiliconFlowでは100万トークンあたり0.06ドルで、多言語アプリケーションや汎用チャットに優れた価値を提供します。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: 予算に優しい多言語の強力なモデル
Meta Llama 3.1-8B-Instructは、Metaの多言語大規模言語モデルファミリーの一部であり、対話ユースケース向けに最適化された80億パラメータを特徴としています。この命令チューニングされたモデルは、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、公開されている15兆以上の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高度な技術を使用して、有用性と安全性を向上させています。Llama 3.1は、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ています。SiliconFlowでは100万トークンあたりわずか0.06ドルで、信じられないほど手頃な価格で多言語アプリケーションに優れたパフォーマンスを提供します。
長所
- SiliconFlowで100万トークンあたり0.06ドルという非常に競争力のある価格。
- 堅牢なパフォーマンスのために15兆以上のトークンでトレーニングされている。
- ベンチマークで多くのクローズドソースモデルを上回る。
短所
- 知識カットオフが2023年12月に制限されている。
- 視覚またはマルチモーダルタスクに特化していない。
私たちが気に入っている理由
- Metaの世界クラスのトレーニング手法と、SiliconFlowでの100万トークンあたり0.06ドルという並外れた手頃な価格を組み合わせることで、多言語対話や汎用AIアプリケーションに最適です。
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、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において優れた機能を提供します。コンパクトなサイズにもかかわらず、より大規模なGLM-4-32Bシリーズの技術的特性を受け継ぎ、関数呼び出しをサポートしています。SiliconFlowでは100万トークンあたり0.086ドルで、リソースが制約されたデプロイメントに優れた価値を提供します。
THUDM/GLM-4-9B-0414: 軽量な開発者向けモデル
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズのコンパクトな90億パラメータモデルで、優れたパフォーマンスを維持しながら、より軽量なデプロイメントオプションを提供します。このモデルは、GLM-4-32Bシリーズの技術的特性を受け継ぎながらも、リソース要件を大幅に削減しています。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。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することができます。SiliconFlowでは100万トークンあたり0.086ドルで、リソースが制約されたシナリオにおいて効率性と有効性の優れたバランスを示し、様々なベンチマークテストで競争力のあるパフォーマンスを発揮しています。
長所
- SiliconFlowで100万トークンあたり0.086ドルという手頃な価格。
- 優れたコード生成およびウェブデザイン機能。
- ツール統合のための関数呼び出しサポート。
短所
- 最も安価な上位2つのオプションよりもわずかに高価。
- コンテキスト長が33Kトークンに制限されている。
私たちが気に入っている理由
- SiliconFlowで100万トークンあたり0.09ドル未満でエンタープライズグレードのコード生成およびクリエイティブ機能を提供し、予算内で強力なAIツールを必要とする開発者に最適です。
最も安価なLLMモデルの比較
この表では、2025年で最も手頃なLLMモデルを比較します。それぞれ異なるユースケースで優れた価値を提供します。マルチモーダルアプリケーションには、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructが比類のない価格を提供します。多言語対話には、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructが優れたパフォーマンスを提供します。コード生成およびクリエイティブタスクには、THUDM/GLM-4-9B-0414が優れた機能を提供します。表示されているすべての価格はSiliconFlowからのものです。この比較表は、特定のニーズに最も費用対効果の高い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 | 主要な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語 | $0.05/M tokens | 最低価格のマルチモーダルAI |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多言語チャット | $0.06/M tokens | 最高の多言語価値 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | コード＆クリエイティブ | $0.086/M tokens | 手頃なコード生成 |
よくある質問
2025年の最も手頃なトップ3は、SiliconFlowで100万トークンあたり0.05ドルのQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、100万トークンあたり0.06ドルのmeta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、そして100万トークンあたり0.086ドルのTHUDM/GLM-4-9B-0414です。これらのモデルはそれぞれ、卓越したコストパフォーマンス比で際立っており、最小限の費用で高度なAI機能を利用できるようにします。
最低コストで視覚およびビデオ理解を行うには、100万トークンあたり0.05ドルのQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructを選択してください。幅広い言語サポートを必要とする多言語チャットアプリケーションには、100万トークンあたり0.06ドルのmeta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructが理想的です。コード生成、ウェブデザイン、クリエイティブタスクには、100万トークンあたり0.086ドルのTHUDM/GLM-4-9B-0414が最高の価値を提供します。すべての価格はSiliconFlowからのものです。