什么是低显存GPU优化的LLM？
低显存GPU优化的LLM是专门设计或调整大小，以便在显存有限的显卡上高效运行的大型语言模型。这些模型通常参数量在7B到9B之间，在能力和资源消耗之间取得了最佳平衡。它们使开发者和企业能够部署复杂的AI应用——包括多模态理解、推理、代码生成和多语言对话——而无需昂贵的高端GPU基础设施。这使得强大的AI技术得以普及，让先进的语言模型在资源受限的环境中可用于研究、原型开发和生产部署。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一个拥有70亿参数的强大视觉-语言模型，具备卓越的视觉理解能力。它能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。该模型能够进行推理、工具操作、多格式对象定位以及生成结构化输出。它针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了优化，并提高了视觉编码器的效率——使其成为需要多模态AI的低显存部署的理想选择。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：高效多模态视觉-语言处理
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一个拥有70亿参数的强大视觉-语言模型，具备卓越的视觉理解能力。它能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。该模型能够进行推理、工具操作、多格式对象定位以及生成结构化输出。它针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了优化，并提高了视觉编码器的效率。凭借33K的上下文长度和在SiliconFlow上每百万token仅0.05美元的实惠价格，它提供了可在低显存GPU上流畅运行的企业级多模态AI。
优点
- 仅70亿参数，实现高效低显存部署。
- 强大的视觉-语言能力，支持视频理解。
- 支持多格式对象定位和结构化输出。
缺点
- 参数量小于超大型模型。
- 对于高度专业化的任务可能需要微调。
我们喜爱它的理由
- 它以最小的显存需求提供最先进的多模态理解能力，使先进的视觉-语言AI人人可及。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414是一个紧凑的90亿参数模型，在数学推理和通用任务方面展现出卓越的能力。尽管规模较小，它在同等大小的开源模型中取得了领先的性能。该模型具有深度思考能力，并通过YaRN技术处理长上下文，使其特别适用于计算资源有限且需要数学推理的应用。它在资源受限的场景中实现了效率和有效性的出色平衡。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414：数学推理的紧凑型强手
GLM-Z1-9B-0414是GLM系列中一个紧凑的90亿参数模型，它延续了开源传统，同时展现出令人惊喜的能力。尽管规模较小，它在数学推理和通用任务方面表现出色，在同等大小的开源模型中达到了领先水平。研究团队采用了与训练大型模型相同的技术来训练这个高效的9B模型。它具有深度思考能力，并通过YaRN技术处理长上下文（33K），使其特别适用于计算资源有限且需要数学推理能力的应用。在SiliconFlow上每百万token定价0.086美元，它为低显存部署提供了卓越的价值。
优点
- 仅90亿参数，为低显存GPU优化。
- 卓越的数学推理能力。
- 深度思考功能，解决复杂问题。
缺点
- 专注于推理任务而非通用聊天。
- 在SiliconFlow上每百万token0.086美元，略高于纯文本模型。
我们喜爱它的理由
- 它将先进的数学推理和深度思考能力带入资源受限的环境，证明了小型模型也能发挥巨大作用。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一个80亿参数的多语言大型语言模型，针对对话用例进行了优化。它在常见的行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。该模型通过监督微调和人类反馈强化学习，在超过15万亿个token上进行训练，在实用性和安全性方面表现出色。该模型支持多语言的文本和代码生成，上下文长度为33K，是低显存部署的绝佳选择。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多功能多语言对话冠军
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是由Meta开发的一个80亿参数多语言大型语言模型，针对对话用例进行了优化，并在常见的行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。该模型在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，采用监督微调和人类反馈强化学习等先进技术，以提高实用性和安全性。它支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月，并提供33K的上下文长度。在SiliconFlow上每百万token仅0.06美元，它为多语言应用中的低显存GPU部署提供了卓越的多功能性和性能。
优点
- 仅80亿参数，实现高效低显存运行。
- 多语言支持，适用于全球应用。
- 在基准测试中超越许多大型模型。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月。
- 不如领域专用模型专业。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的80亿参数包提供了超越基准的性能和多语言能力，使世界级的AI在普通硬件上也能触手可及。
低显存LLM对比
在此表中，我们比较了2025年领先的低显存LLM，每个模型都针对不同的用例进行了优化。对于多模态视觉-语言任务，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct凭借其紧凑的7B架构表现出色。对于高级数学推理，THUDM/GLM-Z1-9B-0414仅用9B参数就提供了深度思考能力。对于多功能多语言对话，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct以8B参数提供了超越基准的性能。这种并排比较有助于您根据特定需求和硬件限制选择最佳模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言模型 | $0.05/M tokens | 多模态视觉理解 |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 推理模型 | $0.086/M tokens | 数学推理专长 |
| 3 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多语言聊天模型 | $0.06/M tokens | 超越基准的对话能力 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、THUDM/GLM-Z1-9B-0414和meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。这些模型都因其卓越的效率、在资源受限硬件上的性能以及独特的能力而脱颖而出——从多模态视觉理解到数学推理和多语言对话。
这些模型专门针对低显存环境进行了优化。凭借7-90亿参数，它们通常可以在8-12GB显存的GPU上高效运行，具体取决于量化和批处理大小。这使得它们可以在RTX 3060、RTX 4060等消费级硬件甚至较旧的专业GPU上使用，无需高端基础设施投资即可实现强大的AI部署。