Что такое открытые LLM до 20 миллиардов параметров?
Открытые LLM до 20 миллиардов параметров — это легковесные большие языковые модели, которые предоставляют мощные возможности ИИ, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Эти модели — обычно от 7 до 9 миллиардов параметров — разработаны для работы на более доступном оборудовании без ущерба для производительности в ключевых областях, таких как рассуждение, кодирование, многоязычное понимание и диалог. Используя передовые методы обучения и архитектурные инновации, они демократизируют доступ к передовому ИИ, позволяя разработчикам и компаниям развертывать сложные языковые модели в условиях ограниченных ресурсов. Эти модели способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и предоставляют экономически эффективные решения для широкого спектра приложений, от чат-ботов до автоматизации предприятий.
Qwen3-8B
Qwen3-8B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen с 8,2 миллиардами параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и немыслительным режимом (для эффективного, общего диалога). Она демонстрирует значительно улучшенные способности к рассуждению, превосходя предыдущие модели QwQ и Qwen2.5 instruct в математике, генерации кода и логическом рассуждении на основе здравого смысла.
Qwen3-8B: Двухрежимный центр логического мышления
Qwen3-8B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen с 8,2 миллиардами параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и немыслительным режимом (для эффективного, общего диалога). Она демонстрирует значительно улучшенные способности к рассуждению, превосходя предыдущие модели QwQ и Qwen2.5 instruct в математике, генерации кода и логическом рассуждении на основе здравого смысла. Модель превосходно справляется с выравниванием человеческих предпочтений для творческого письма, ролевых игр и многоходовых диалогов. Кроме того, она поддерживает более 100 языков и диалектов с сильными возможностями многоязычного следования инструкциям и перевода. Благодаря огромной длине контекста в 131K, Qwen3-8B легко обрабатывает длинные документы и расширенные беседы, что делает ее идеальной для сложных задач рассуждения и многоязычных приложений.
Преимущества
- Двухрежимная работа: режим мышления для сложного рассуждения, немыслительный для эффективности.
- Превосходная производительность в математике, кодировании и логическом рассуждении.
- Поддерживает более 100 языков и диалектов.
Недостатки
- Только текстовая модель без встроенных возможностей зрения.
- Может потребовать оптимизации переключения режимов для конкретных сценариев использования.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет передовые возможности рассуждения с бесшовным переключением режимов, что делает ее самой универсальной моделью 8B как для сложного решения проблем, так и для эффективного повседневного диалога на более чем 100 языках.
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 — это малоразмерная модель из серии GLM с всего 9 миллиардами параметров, которая сохраняет традицию открытого исходного кода, демонстрируя при этом удивительные возможности. Несмотря на свой меньший масштаб, GLM-Z1-9B-0414 по-прежнему демонстрирует отличную производительность в математическом рассуждении и общих задачах. Ее общая производительность уже находится на ведущем уровне среди открытых моделей того же размера.
GLM-Z1-9B-0414: Компактный эксперт по математическому мышлению
GLM-Z1-9B-0414 — это малоразмерная модель из серии GLM с всего 9 миллиардами параметров, которая сохраняет традицию открытого исходного кода, демонстрируя при этом удивительные возможности. Несмотря на свой меньший масштаб, GLM-Z1-9B-0414 по-прежнему демонстрирует отличную производительность в математическом рассуждении и общих задачах. Исследовательская группа применила ту же серию методов, что и для более крупных моделей, для обучения этой модели 9B. Особенно в условиях ограниченных ресурсов эта модель достигает отличного баланса между эффективностью и результативностью, предоставляя мощный вариант для пользователей, ищущих легковесное развертывание. Модель обладает глубокими мыслительными способностями и может обрабатывать длинные контексты с помощью технологии YaRN, что делает ее особенно подходящей для приложений, требующих математических рассуждений при ограниченных вычислительных ресурсах. С длиной контекста 33K и конкурентоспособной ценой $0.086/M токенов на SiliconFlow, она предлагает исключительную ценность.
Преимущества
- Исключительное математическое рассуждение для модели 9B.
- Глубокие мыслительные способности с технологией YaRN.
- Ведущая производительность среди открытых моделей того же размера.
Недостатки
- Немного более высокая цена, чем у некоторых альтернатив, $0.086/M токенов на SiliconFlow.
- Более специализирована для рассуждений, чем для общего диалога.
Почему нам это нравится
- Она превосходит ожидания благодаря своим возможностям математического рассуждения, которые соперничают с гораздо более крупными моделями, что делает ее идеальным выбором для вычислительных задач в условиях ограниченных ресурсов.
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 с 8B, 70B и 405B параметрами. Эта модель 8B, настроенная на инструкции, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Лидер отраслевых бенчмарков
Meta Llama 3.1 — это семейство многоязычных больших языковых моделей, разработанных Meta, включающее предварительно обученные и настроенные на инструкции варианты с 8B, 70B и 405B параметрами. Эта модель 8B, 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 донастройка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека для повышения полезности и безопасности. Llama 3.1 поддерживает генерацию текста и кода, с датой отсечения знаний в декабре 2023 года. С длиной контекста 33K и конкурентоспособной ценой $0.06/M токенов на SiliconFlow, эта модель демонстрирует приверженность Meta к совершенству в открытом ИИ. Она превосходно справляется с многоязычными беседами, генерацией кода и задачами следования инструкциям, что делает ее идеальной для чат-ботов, генерации контента и многоязычных приложений.
Преимущества
- Превосходит многие открытые и закрытые модели по бенчмаркам.
- Обучена на более чем 15 триллионах токенов для надежной производительности.
- Оптимизирована для многоязычного диалога и следования инструкциям.
Недостатки
- Дата отсечения знаний в декабре 2023 года может ограничивать доступ к свежей информации.
- Длина контекста 33K меньше, чем у некоторых конкурентов.
Почему нам это нравится
- Поддерживаемая обширными ресурсами Meta и обученная на огромном наборе данных, она обеспечивает лидирующую по бенчмаркам производительность для многоязычного диалога и задач следования инструкциям по непревзойденной цене.
Сравнение моделей LLM
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые LLM 2025 года до 20 миллиардов параметров, каждая из которых обладает уникальной силой. Для продвинутого рассуждения с двухрежимной возможностью Qwen3-8B обеспечивает непревзойденную универсальность. Для математического рассуждения в условиях ограниченных ресурсов GLM-Z1-9B-0414 предлагает специализированные возможности глубокого мышления, в то время как Meta-Llama-3.1-8B-Instruct превосходно справляется с многоязычным диалогом, демонстрируя лидирующие в отрасли бенчмарки. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую легковесную модель для вашей конкретной цели разработки или развертывания.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | Qwen3 | Чат | $0.06/M Tokens | Двухрежимное рассуждение, контекст 131K |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | Чат с рассуждением | $0.086/M Tokens | Эксперт по математическому рассуждению |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Чат | $0.06/M Tokens | Многоязычная, лидирующая по бенчмаркам |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen3-8B, GLM-Z1-9B-0414 и Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Каждая из этих моделей выделяется своей инновационностью, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области рассуждения, многоязычного диалога и ресурсоэффективного развертывания, оставаясь при этом в пределах 20 миллиардов параметров.
Наш углубленный анализ показывает нескольких лидеров для различных потребностей. Qwen3-8B — лучший выбор для универсального рассуждения благодаря своей двухрежимной возможности и длине контекста 131K, идеально подходящий для сложного решения проблем и длинных текстов. GLM-Z1-9B-0414 превосходно справляется с математическим рассуждением и задачами глубокого мышления. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct является лидером по бенчмаркам для многоязычного диалога и следования инструкциям, что делает ее идеальной для чат-ботов и приложений разговорного ИИ.