Что такое LLM, оптимизированные для скорости вывода?
LLM, оптимизированные для скорости вывода, — это специализированные большие языковые модели, разработанные для обеспечения быстрых ответов с минимальными вычислительными затратами. Эти модели обычно имеют меньшее количество параметров (в диапазоне 7-9 миллиардов), эффективные архитектуры и оптимизированные возможности обслуживания, которые обеспечивают быструю генерацию токенов и низкую задержку. Эта технология позволяет разработчикам развертывать мощные возможности ИИ в средах с ограниченными ресурсами, приложениях реального времени и сценариях с высокой пропускной способностью. Они балансируют производительность с эффективностью, делая передовое понимание языка доступным для приложений, требующих быстрых ответов, от чат-ботов до производственных API, без вычислительных затрат более крупных моделей.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это 7-миллиардная параметрическая визуально-языковая модель из серии Qwen, оснащенная мощными возможностями визуального понимания и оптимизированная для эффективности вывода. Она может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Модель имеет улучшенный визуальный кодировщик с динамическим разрешением и обучением с переменной частотой кадров, что делает ее исключительно быстрой для мультимодальных задач, сохраняя при этом сильные возможности рассуждений и поддерживая многоформатную локализацию объектов со структурированными выходными данными.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Молниеносное мультимодальное понимание
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это 7-миллиардная параметрическая визуально-языковая модель из серии Qwen, оснащенная мощными возможностями визуального понимания и оптимизированная для эффективности вывода. Она может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Модель способна рассуждать, манипулировать инструментами, поддерживать многоформатную локализацию объектов и генерировать структурированные выходные данные. Модель была оптимизирована для динамического разрешения и обучения с переменной частотой кадров в понимании видео, а также улучшила эффективность визуального кодировщика. С длиной контекста 33K и очень конкурентоспособной ценой в $0.05/M токенов на SiliconFlow, она обеспечивает исключительное соотношение скорости и производительности для мультимодальных приложений.
Плюсы
- Компактные 7 миллиардов параметров обеспечивают высокую скорость вывода.
- Оптимизированный визуальный кодировщик для эффективной обработки.
- Отличная экономичность по цене $0.05/M токенов на SiliconFlow.
Минусы
- Меньший размер модели может ограничивать глубину сложных рассуждений.
- Фокус на визуально-языковых задачах может не подходить для чисто текстовых задач.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает молниеносный мультимодальный вывод с оптимизированным визуальным кодировщиком, что делает ее идеальным выбором для визуально-языковых приложений реального времени с ограниченным бюджетом.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — это 8-миллиардная параметрическая многоязычная большая языковая модель, оптимизированная для диалога и скорости вывода. Этот вариант, настроенный на инструкции, превосходит многие открытые и закрытые чат-модели по отраслевым бенчмаркам, сохраняя при этом исключительную эффективность. Обученная на более чем 15 триллионах токенов с использованием контролируемой донастройки и RLHF, она поддерживает генерацию текста и кода на нескольких языках с окном контекста 33K, что делает ее идеальной для высокопроизводительных производственных сред, требующих быстрого отклика.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Лидирующая в отрасли скорость и многоязычное превосходство
Meta Llama 3.1-8B-Instruct — это многоязычная большая языковая модель, разработанная Meta, с архитектурой 8B параметров, настроенной на инструкции и оптимизированной для диалоговых сценариев использования. Эта модель превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам, обеспечивая при этом исключительную скорость вывода. Модель была обучена на более чем 15 триллионах токенов общедоступных данных с использованием таких методов, как контролируемая донастройка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека для повышения полезности и безопасности. Llama 3.1 поддерживает генерацию текста и кода с длиной контекста 33K и датой отсечения знаний декабрь 2023 года. По цене $0.06/M токенов на SiliconFlow она предлагает выдающуюся ценность для производственных развертываний, требующих быстрого отклика.
Плюсы
- Исключительная скорость вывода с 8 миллиардами параметров.
- Превосходит многие более крупные модели по бенчмаркам.
- Многоязычная поддержка для различных языков.
Минусы
- Отсечение знаний ограничено декабрем 2023 года.
- Может потребовать донастройки для специализированных областей.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает идеальный баланс между скоростью, качеством и многоязычными возможностями, что делает ее лучшим выбором для высокопроизводительных производственных чат-ботов и API.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 — это легковесная модель с 9 миллиардами параметров из серии GLM, предлагающая отличную скорость вывода при сохранении мощных возможностей. Несмотря на меньший масштаб, она демонстрирует превосходную производительность в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG-графики и задачах написания на основе поиска. Модель поддерживает вызов функций для расширения своих возможностей и достигает оптимального баланса между эффективностью и результативностью в условиях ограниченных ресурсов, что делает ее идеальной для быстрого развертывания, где скорость имеет решающее значение.
THUDM/GLM-4-9B-0414: Компактная мощность с молниеносной скоростью
GLM-4-9B-0414 — это малоразмерная модель из серии GLM с 9 миллиардами параметров. Эта модель наследует технические характеристики серии GLM-4-32B, но предлагает более легкий вариант развертывания, оптимизированный для скорости вывода. 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. Модель демонстрирует хороший баланс между эффективностью и результативностью в условиях ограниченных ресурсов, предоставляя мощную опцию для пользователей, которым необходимо развертывать модели ИИ при ограниченных вычислительных ресурсах. С длиной контекста 33K и ценой $0.086/M токенов на SiliconFlow, она обеспечивает конкурентоспособную производительность в бенчмарках, сохраняя при этом высокую скорость вывода.
Плюсы
- Быстрый вывод всего с 9 миллиардами параметров.
- Отличная генерация кода и выполнение технических задач.
- Поддержка вызова функций для интеграции инструментов.
Минусы
- Немного более высокая стоимость, чем у некоторых альтернатив.
- Может не соответствовать более крупным моделям в сложных рассуждениях.
Почему мы ее любим
- Она предоставляет возможности корпоративного уровня в компактном, оптимизированном по скорости пакете, идеально подходящем для разработчиков, которым требуется быстрый вывод в технических и творческих приложениях.
Сравнение скорости LLM
В этой таблице мы сравниваем самые быстрые LLM 2025 года, каждая из которых оптимизирована для различных критически важных по скорости сценариев использования. Для мультимодальных приложений Qwen2.5-VL-7B-Instruct предлагает наиболее эффективную визуально-языковую обработку. Для многоязычного диалога в масштабе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct обеспечивает лидирующую в отрасли скорость с широкой языковой поддержкой. Для технических задач и генерации кода GLM-4-9B-0414 обеспечивает быстрый вывод с возможностями вызова функций. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель, оптимизированную по скорости, для ваших конкретных требований к развертыванию.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цена (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая | $0.05/M Tokens | Самый быстрый мультимодальный вывод |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Многоязычный чат | $0.06/M Tokens | Высочайшая скорость и бенчмарки |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | Легковесный чат | $0.086/M Tokens | Быстрая генерация кода |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели по скорости вывода в 2025 году — это Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и THUDM/GLM-4-9B-0414. Каждая из этих моделей выделяется исключительной скоростью, эффективностью и способностью обеспечивать быстрые ответы, сохраняя при этом высокое качество результатов в своих соответствующих областях.
Наш анализ показывает, что Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct предлагает лучшую экономичность по цене $0.05/M токенов на SiliconFlow, что делает ее идеальной для высокообъемных мультимодальных приложений. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct по цене $0.06/M токенов обеспечивает исключительную ценность для развертываний многоязычного чата. Для технических задач, требующих вызова функций, GLM-4-9B-0414 по цене $0.086/M токенов обеспечивает высокую производительность при сохранении быстрой скорости вывода.