Что такое LLM для инференса в реальном времени на периферии?
LLM для инференса в реальном времени на периферии — это компактные, оптимизированные большие языковые модели, разработанные для эффективной работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны, устройства IoT и встроенные системы. Эти модели балансируют производительность с размером, обычно имея от 7 до 9 миллиардов параметров, что обеспечивает быстрый инференс с минимальной задержкой и сниженными вычислительными требованиями. Эта технология позволяет разработчикам развертывать возможности ИИ непосредственно на периферийных устройствах без постоянного подключения к облаку, обеспечивая приложения от локальных помощников до компьютерного зрения в реальном времени, автономных систем и промышленных решений IoT. Они демократизируют доступ к мощному ИИ, сохраняя конфиденциальность, снижая затраты на пропускную способность и обеспечивая ответы с низкой задержкой.
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct — это многоязычная большая языковая модель, оптимизированная для диалоговых сценариев использования, с 8 миллиардами параметров. Обученная на более чем 15 триллионах токенов, она превосходит многие открытые и закрытые чат-модели по отраслевым бенчмаркам. Модель использует контролируемую донастройку и обучение с подкреплением с обратной связью от человека для повышения полезности и безопасности, что делает ее идеальной для периферийного развертывания благодаря компактному размеру и эффективному инференсу.
Meta Llama 3.1 8B Instruct: Эффективный многоязычный ИИ для периферии
Meta Llama 3.1 8B Instruct — это многоязычная большая языковая модель, оптимизированная для диалоговых сценариев использования, с 8 миллиардами параметров. Эта модель, настроенная на выполнение инструкций, разработана для эффективного развертывания на периферийных устройствах, 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. Она превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам, сохраняя при этом компактный размер, идеально подходящий для сред с ограниченными ресурсами. С длиной контекста 33K и поддержкой генерации текста и кода, Llama 3.1 8B обеспечивает оптимальный баланс между возможностями и эффективностью для инференса в реальном времени на периферии. Дата отсечения знаний модели — декабрь 2023 года, а ее конкурентоспособная цена на SiliconFlow в $0.06/M токенов делает ее доступным выбором для производственных развертываний.
Преимущества
- Компактный размер в 8 миллиардов параметров, идеальный для периферийных устройств.
- Многоязычная поддержка для различных сценариев использования.
- Обучена на 15+ триллионах токенов с высокой производительностью по бенчмаркам.
Недостатки
- Отсечение знаний в декабре 2023 года.
- Модель только для текста без встроенных возможностей зрения.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает многоязычные диалоговые возможности корпоративного уровня в компактном размере 8B, что делает ее идеальным выбором для инференса в реальном времени на периферии в различных приложениях.
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 — это легковесная модель из серии GLM с 9 миллиардами параметров, предлагающая отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне и вызове функций. Несмотря на компактный размер, она наследует технические характеристики от более крупной серии GLM-4-32B, предоставляя при этом более легкие варианты развертывания — идеально подходящие для периферийных сред с ограниченными вычислительными ресурсами.
GLM-4-9B-0414: Сбалансированная производительность для периферии с ограниченными ресурсами
GLM-4-9B-0414 — это малоразмерная модель из серии GLM с 9 миллиардами параметров, специально разработанная для баланса эффективности и результативности в сценариях с ограниченными ресурсами. Эта модель наследует технические характеристики серии GLM-4-32B, но предлагает более легкий вариант развертывания, идеально подходящий для периферийных устройств. Несмотря на меньший масштаб, GLM-4-9B-0414 демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG-графики и задачах написания на основе поиска. Модель поддерживает функции вызова, позволяя ей вызывать внешние инструменты для расширения своих возможностей — ключевая особенность для периферийных ИИ-приложений, требующих интеграции с локальными сервисами. С длиной контекста 33K и конкурентоспособной производительностью в различных бенчмарках, она предоставляет мощный вариант для пользователей, которым необходимо развертывать ИИ-модели при ограниченных вычислительных ресурсах. Цена на SiliconFlow составляет $0.086/M токенов, что предлагает выдающуюся ценность для рабочих нагрузок инференса на периферии.
Преимущества
- Оптимальный размер в 9 миллиардов параметров для периферийного развертывания.
- Мощные возможности генерации кода и вызова функций.
- Наследует передовые функции от более крупной серии GLM-4.
Недостатки
- Немного более высокая стоимость инференса, чем у некоторых альтернатив.
- В основном ориентирована на текст, без встроенной мультимодальной поддержки.
Почему мы ее любим
- Она предоставляет возможности корпоративного уровня в компактном пакете, с исключительными функциями вызова и генерации кода, идеально подходящими для периферийных ИИ-приложений, требующих интеграции инструментов.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это мощная визуально-языковая модель с 7 миллиардами параметров, оснащенная передовыми возможностями визуального понимания. Она может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и поддерживать локализацию объектов в различных форматах. Оптимизированная для динамического разрешения и эффективного визуального кодирования, она идеально подходит для периферийных устройств, требующих мультимодальных возможностей ИИ.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Мультимодальный ИИ для периферии
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это новый член серии Qwen с 7 миллиардами параметров, уникально оснащенный мощными возможностями визуального понимания, оптимизированными для периферийного развертывания. Эта визуально-языковая модель может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео, фиксировать события и поддерживать локализацию объектов в различных форматах — все это при сохранении эффективности для сред с ограниченными ресурсами. Модель была специально оптимизирована для динамического разрешения и обучения с переменной частотой кадров в понимании видео, с улучшенной эффективностью визуального кодировщика, что делает ее подходящей для инференса в реальном времени на периферии. Она способна к рассуждениям, манипулированию инструментами и генерации структурированных выходных данных с длиной контекста 33K. При цене всего $0.05/M токенов на SiliconFlow — самой низкой среди наших лучших выборов — она предлагает исключительную ценность для мультимодальных периферийных приложений, требующих как визуального, так и языкового понимания в одной компактной модели.
Преимущества
- Компактные 7 миллиардов параметров с мультимодальными возможностями.
- Продвинутое визуальное понимание изображений и видео.
- Оптимизированный визуальный кодировщик для эффективного инференса на периферии.
Недостатки
- Меньшее количество параметров, чем у некоторых текстовых альтернатив.
- Понимание видео может потребовать больше вычислительных ресурсов.
Почему мы ее любим
- Это самая доступная мультимодальная LLM для периферийных устройств, предоставляющая мощные визуально-языковые возможности в пакете 7B, оптимизированном для инференса в реальном времени на оборудовании с ограниченными ресурсами.
Сравнение периферийных LLM
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM 2025 года, оптимизированные для инференса в реальном времени на периферийных устройствах, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для многоязычного диалога Meta Llama 3.1 8B Instruct предлагает лучший баланс. Для вызова функций и генерации кода на периферии GLM-4-9B-0414 превосходит другие. Для мультимодальных периферийных приложений Qwen2.5-VL-7B-Instruct предоставляет визуально-языковые возможности по самой низкой цене. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в периферийном развертывании.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цена (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | Генерация текста | $0.06/M токенов | Оптимизация многоязычного диалога |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Генерация текста | $0.086/M токенов | Вызов функций и генерация кода |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая | $0.05/M токенов | Мультимодальный ИИ для периферии |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации для инференса в реальном времени на периферии в 2025 году — это Meta Llama 3.1 8B Instruct, THUDM GLM-4-9B-0414 и Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Каждая из этих моделей выделяется своим компактным размером (7-9 миллиардов параметров), эффективностью на устройствах с ограниченными ресурсами, низкой задержкой и уникальным подходом к решению задач развертывания ИИ на периферии — от многоязычного диалога до вызова функций и мультимодального понимания.
Для мультимодальных периферийных приложений, требующих как визуального, так и языкового понимания, Qwen2.5-VL-7B-Instruct является явным победителем. Имея всего 7 миллиардов параметров, она предоставляет мощные возможности визуального понимания, включая анализ изображений, понимание видео и локализацию объектов — все это оптимизировано для эффективного инференса на периферии. При цене $0.05/M токенов на SiliconFlow, это также самый доступный вариант, что делает ее идеальной для компьютерного зрения в реальном времени, автономных систем и приложений IoT на периферийных устройствах.