Что такое LLM для периферийных устройств ИИ?
LLM для периферийных устройств ИИ — это компактные, оптимизированные языковые модели, специально разработанные для эффективной работы на аппаратуре с ограниченными ресурсами, такой как смартфоны, устройства IoT, встроенные системы и периферийные серверы. Эти модели используют передовые методы сжатия, эффективные архитектуры и оптимизированный вывод для предоставления мощных возможностей ИИ при минимизации использования памяти, вычислительных требований и энергопотребления. Они обеспечивают обработку ИИ в реальном времени, сниженную задержку, повышенную конфиденциальность за счет вычислений на устройстве и автономную функциональность, что делает их незаменимыми для приложений, начиная от интеллектуальных помощников и заканчивая автономными системами и промышленными развертываниями IoT.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 — это семейство многоязычных больших языковых моделей, разработанных Meta, включающее предварительно обученные и настроенные на инструкции варианты размером 8B, 70B и 405B параметров. Эта 8B модель, настроенная на инструкции, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам. Модель была обучена на более чем 15 триллионах токенов общедоступных данных, используя такие методы, как контролируемая тонкая настройка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека для повышения полезности и безопасности.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Эффективный многоязычный периферийный интеллект
Meta Llama 3.1 8B Instruct — это модель, настроенная на инструкции, оптимизированная для развертывания ИИ на периферии благодаря своей компактной архитектуре с 8 миллиардами параметров. Модель обеспечивает исключительные возможности многоязычного диалога, сохраняя при этом эффективное использование ресурсов, что делает ее идеальной для периферийных устройств с ограниченной вычислительной мощностью. Обученная на более чем 15 триллионах токенов общедоступных данных с использованием контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением с обратной связью от человека, она достигает передовой производительности по отраслевым бенчмаркам. С длиной контекста 33K и конкурентоспособной ценой на SiliconFlow в $0.06/M токенов как для ввода, так и для вывода, эта модель обеспечивает отличную ценность для периферийных приложений ИИ, требующих многоязычной поддержки, генерации текста и понимания кода. Ее ограничение по знаниям до декабря 2023 года обеспечивает актуальную информацию для периферийных приложений.
Преимущества
- Компактные 8B параметров, идеально подходящие для периферийного развертывания.
- Отличные возможности многоязычного диалога.
- Обучена на 15T+ токенов с RLHF для безопасности и полезности.
Недостатки
- Ограничение по знаниям до декабря 2023 года может ограничивать самую свежую информацию.
- Отсутствие нативных возможностей зрения (только текстовая модель).
Почему нам это нравится
- Она предоставляет передовую технологию ИИ от Meta в компактном форм-факторе 8B, делая мощный многоязычный диалог доступным на периферийных устройствах с минимальными накладными расходами на ресурсы.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 — это малоразмерная модель в серии GLM с 9 миллиардами параметров. Эта модель наследует технические характеристики серии GLM-4-32B, но предлагает более легкий вариант развертывания. Несмотря на меньший масштаб, GLM-4-9B-0414 по-прежнему демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG-графики и задачах написания на основе поиска. Модель также поддерживает функции вызова, позволяя ей вызывать внешние инструменты для расширения своих возможностей.
GLM-4-9B-0414: Легковесный мощный инструмент для периферийных вычислений
GLM-4-9B-0414 специально разработана для развертывания ИИ на периферии, предлагая идеальный баланс между эффективностью и возможностями благодаря своим 9 миллиардам параметров. Эта модель наследует передовые технические характеристики более крупной серии GLM-4-32B, предоставляя при этом значительно более легкие варианты развертывания. Она превосходна в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG-графики и задачах написания на основе поиска, что делает ее идеальной для периферийных приложений, требующих творческих и технических возможностей. Функции вызова модели позволяют ей вызывать внешние инструменты, расширяя ее функциональность за пределы базовых языковых задач. С длиной контекста 33K и конкурентоспособной ценой SiliconFlow в $0.086/M токенов, GLM-4-9B-0414 демонстрирует исключительную производительность в сценариях с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом высокую производительность в различных бенчмарках, что делает ее оптимальным выбором для периферийных устройств ИИ, требующих универсальной помощи ИИ.
Преимущества
- Оптимальный размер 9B параметров для периферийного развертывания.
- Наследует передовые возможности серии GLM-4-32B.
- Отлично справляется с генерацией кода и творческими задачами.
Недостатки
- Немного более высокая стоимость SiliconFlow в $0.086/M токенов по сравнению с конкурентами.
- Не специализирована для сложных задач рассуждения.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет возможности GLM корпоративного уровня для периферийных устройств, предлагая исключительную генерацию кода и вызов функций в легком пакете 9B, оптимизированном для сред с ограниченными ресурсами.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL — новый член серии Qwen, обладающий мощными возможностями визуального понимания. Он может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Он способен рассуждать, манипулировать инструментами, поддерживать многоформатную локализацию объектов и генерировать структурированные выводы. Модель была оптимизирована для динамического разрешения и обучения с переменной частотой кадров в понимании видео, а также улучшила эффективность визуального кодировщика.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Мультимодальный периферийный визуальный интеллект
Qwen2.5-VL-7B-Instruct представляет собой передовую визуально-языковую модель, оптимизированную для развертывания ИИ на периферии. С всего 7 миллиардами параметров эта модель обеспечивает мощные возможности визуального понимания, позволяя ей анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать сложные визуальные события. Модель превосходна в мультимодальном рассуждении, манипулировании инструментами, многоформатной локализации объектов и генерации структурированных выводов. Ее визуальный кодировщик был специально оптимизирован для эффективности, с динамическим разрешением и обучением с переменной частотой кадров для превосходного понимания видео. По цене $0.05/M токенов на SiliconFlow — самый экономичный вариант в нашей тройке лидеров — и с длиной контекста 33K, Qwen2.5-VL-7B-Instruct обеспечивает исключительную ценность для периферийных устройств, требующих возможностей визуального ИИ, от умных камер до автономных систем и приложений визуального контроля.
Преимущества
- Компактные 7B параметров с полными возможностями визуально-языковой модели.
- Анализирует изображения, видео, диаграммы и сложные макеты.
- Оптимизированный визуальный кодировщик для периферийной эффективности.
Недостатки
- Меньшее количество параметров по сравнению с моделями 9B может ограничивать некоторые сложные рассуждения.
- Обработка изображений все еще может требовать ускорения GPU на периферийных устройствах.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет профессиональное визуально-языковое понимание периферийным устройствам в пакете 7B, обеспечивая мультимодальные приложения ИИ с оптимизированной визуальной обработкой по непревзойденной цене SiliconFlow.
Сравнение LLM для периферийного ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM 2025 года, оптимизированные для периферии, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct предлагает исключительные возможности многоязычного диалога. GLM-4-9B-0414 обеспечивает лучший баланс для генерации кода и вызова функций. Qwen2.5-VL-7B-Instruct предоставляет непревзойденные визуально-языковые возможности для мультимодальных периферийных приложений. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильную модель для ваших конкретных потребностей развертывания ИИ на периферии.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Чат | $0.06/M Токенов | Многоязычный периферийный диалог |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Чат | $0.086/M Токенов | Генерация кода и вызов функций |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая модель | $0.05/M Токенов | Мультимодальное визуальное понимание |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучших выбора для периферийных устройств ИИ в 2025 году — это Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, GLM-4-9B-0414 и Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Каждая из этих моделей была выбрана за исключительный баланс производительности и эффективности, компактное количество параметров (7-9B) и оптимизацию для развертывания на периферии с ограниченными ресурсами.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — лучший выбор для периферийных устройств ИИ, требующих возможностей зрения. Обладая мощным визуальным пониманием в компактном пакете с 7B параметрами, она может анализировать изображения, видео, диаграммы и макеты, сохраняя при этом эффективность благодаря своему оптимизированному визуальному кодировщику. По цене $0.05/M токенов на SiliconFlow, это также самый экономичный вариант для мультимодальных периферийных приложений, таких как умные камеры, системы визуального контроля и автономные устройства.