Что такое LLM, оптимизированные для GPU с низким объемом VRAM?
LLM, оптимизированные для GPU с низким объемом VRAM, — это большие языковые модели, специально разработанные или масштабированные для эффективной работы на видеокартах с ограниченной видеопамятью. Эти модели обычно имеют от 7 до 9 миллиардов параметров, обеспечивая оптимальный баланс между возможностями и потреблением ресурсов. Они позволяют разработчикам и предприятиям развертывать сложные приложения ИИ, включая мультимодальное понимание, рассуждения, генерацию кода и многоязычный диалог, без необходимости в дорогостоящей высокопроизводительной инфраструктуре GPU. Это демократизирует доступ к мощным технологиям ИИ, делая передовые языковые модели доступными для исследований, прототипирования и производственных развертываний в условиях ограниченных ресурсов.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это мощная визуально-языковая модель с 7 миллиардами параметров, обладающая исключительными возможностями визуального понимания. Она может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Модель способна к рассуждениям, манипулированию инструментами, многоформатной локализации объектов и генерации структурированных выходных данных. Оптимизированная для обучения с динамическим разрешением и частотой кадров в понимании видео, она отличается повышенной эффективностью визуального кодировщика, что делает ее идеальной для развертываний с низким объемом VRAM, требующих мультимодального ИИ.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Эффективная мультимодальная визуально-языковая обработка
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это мощная визуально-языковая модель с 7 миллиардами параметров, обладающая исключительными возможностями визуального понимания. Она может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Модель способна к рассуждениям, манипулированию инструментами, многоформатной локализации объектов и генерации структурированных выходных данных. Оптимизированная для обучения с динамическим разрешением и частотой кадров в понимании видео, она отличается повышенной эффективностью визуального кодировщика. С длиной контекста 33K и доступной ценой в $0.05/M токенов на SiliconFlow, она предоставляет мультимодальный ИИ корпоративного уровня, который бесперебойно работает на GPU с низким объемом VRAM.
Преимущества
- Всего 7 миллиардов параметров для эффективного развертывания с низким объемом VRAM.
- Мощные визуально-языковые возможности с пониманием видео.
- Поддерживает многоформатную локализацию объектов и структурированные выходные данные.
Недостатки
- Меньшее количество параметров по сравнению с ультра-большими моделями.
- Может потребовать донастройки для узкоспециализированных задач.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает передовое мультимодальное понимание с минимальными требованиями к VRAM, делая передовой визуально-языковой ИИ доступным для всех.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 — это компактная модель с 9 миллиардами параметров, демонстрирующая исключительные возможности в математических рассуждениях и общих задачах. Несмотря на свой меньший масштаб, она достигает лидирующей производительности среди открытых моделей того же размера. Модель обладает способностями к глубокому мышлению и обрабатывает длинные контексты с помощью технологии YaRN, что делает ее особенно подходящей для приложений, требующих математических рассуждений при ограниченных вычислительных ресурсах. Она обеспечивает отличный баланс между эффективностью и результативностью в условиях ограниченных ресурсов.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: Компактный центр для математических рассуждений
GLM-Z1-9B-0414 — это компактная модель с 9 миллиардами параметров из серии GLM, которая сохраняет традицию открытого исходного кода, демонстрируя при этом удивительные возможности. Несмотря на свой меньший масштаб, она показывает отличную производительность в математических рассуждениях и общих задачах, достигая лидирующего уровня среди открытых моделей того же размера. Исследовательская группа использовала те же методы, что и для более крупных моделей, для обучения этой эффективной 9B модели. Она обладает способностями к глубокому мышлению и может обрабатывать длинные контексты (33K) с помощью технологии YaRN, что делает ее особенно подходящей для приложений, требующих математических рассуждений при ограниченных вычислительных ресурсах. По цене $0.086/M токенов на SiliconFlow, она предоставляет исключительную ценность для развертываний с низким объемом VRAM.
Преимущества
- Всего 9 миллиардов параметров, оптимизированных для GPU с низким объемом VRAM.
- Исключительные возможности математических рассуждений.
- Функции глубокого мышления для решения сложных задач.
Недостатки
- Специализирована на задачах рассуждений, а не на общем чате.
- Немного более высокая цена, чем у чисто текстовых моделей, $0.086/M токенов на SiliconFlow.
Почему нам это нравится
- Она привносит передовые математические рассуждения и возможности глубокого мышления в среды с ограниченными ресурсами, доказывая, что небольшие модели могут превосходить ожидания.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct — это многоязычная большая языковая модель с 8 миллиардами параметров, оптимизированная для диалоговых сценариев использования. Она превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам. Обученная на более чем 15 триллионах токенов с использованием контролируемой донастройки и обучения с подкреплением с обратной связью от человека, она превосходна в полезности и безопасности. Модель поддерживает генерацию текста и кода на нескольких языках с длиной контекста 33K, что делает ее отличным выбором для развертываний с низким объемом VRAM.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Универсальный чемпион многоязычного диалога
Meta Llama 3.1-8B-Instruct — это многоязычная большая языковая модель с 8 миллиардами параметров, разработанная Meta, оптимизированная для диалоговых сценариев использования и превосходящая многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам. Модель была обучена на более чем 15 триллионах токенов общедоступных данных с использованием передовых методов, таких как контролируемая донастройка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека, для повышения полезности и безопасности. Она поддерживает генерацию текста и кода с датой отсечения знаний в декабре 2023 года и предлагает длину контекста 33K. По цене всего $0.06/M токенов на SiliconFlow, она обеспечивает исключительную универсальность и производительность для развертываний на GPU с низким объемом VRAM в многоязычных приложениях.
Преимущества
- Всего 8 миллиардов параметров для эффективной работы с низким объемом VRAM.
- Многоязычная поддержка для глобальных приложений.
- Превосходит многие более крупные модели по бенчмаркам.
Недостатки
- Отсечение знаний в декабре 2023 года.
- Менее специализирована, чем предметно-ориентированные модели.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает производительность, превосходящую бенчмарки, и многоязычные возможности в компактном 8B пакете, делая ИИ мирового класса доступным на скромном оборудовании.
Сравнение LLM для GPU с низким объемом VRAM
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM для GPU с низким объемом VRAM 2025 года, каждая из которых оптимизирована для различных сценариев использования. Для мультимодальных визуально-языковых задач Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct превосходна благодаря своей компактной 7B архитектуре. Для продвинутых математических рассуждений THUDM/GLM-Z1-9B-0414 предоставляет возможности глубокого мышления всего в 9B параметрах. Для универсального многоязычного диалога meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct предлагает производительность, превосходящую бенчмарки, при 8B параметрах. Это сравнение поможет вам выбрать оптимальную модель для ваших конкретных потребностей и аппаратных ограничений.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая модель | $0.05/M tokens | Мультимодальное визуальное понимание |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | Модель рассуждений | $0.086/M tokens | Экспертиза в математических рассуждениях |
| 3 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Многоязычная чат-модель | $0.06/M tokens | Диалог, превосходящий бенчмарки |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, THUDM/GLM-Z1-9B-0414 и meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Каждая из этих моделей выделяется исключительной эффективностью, производительностью на аппаратном обеспечении с ограниченными ресурсами и уникальными возможностями — от мультимодального визуального понимания до математических рассуждений и многоязычного диалога.
Эти модели специально оптимизированы для сред с низким объемом VRAM. С 7-9 миллиардами параметров они обычно эффективно работают на GPU с 8-12 ГБ VRAM, в зависимости от квантования и размера пакета. Это делает их доступными на потребительском оборудовании, таком как RTX 3060, RTX 4060, или даже на старых профессиональных GPU, что позволяет развертывать мощный ИИ без инвестиций в высокопроизводительную инфраструктуру.