什么是用于边缘实时推理的LLM？
用于边缘实时推理的LLM是紧凑、优化的LMM（大型语言模型），旨在高效运行于资源受限的设备上，例如手机、物联网设备和嵌入式系统。这些模型在性能和尺寸之间取得平衡，通常参数量在7B到9B之间，能够实现快速推理，同时延迟极低并减少计算需求。这项技术允许开发者将AI能力直接部署到边缘设备上，而无需持续的云连接，从而支持从设备端助手到实时计算机视觉、自主系统和工业物联网解决方案等应用。它们在保持隐私、降低带宽成本并确保低延迟响应的同时，普及了对强大AI的访问。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一个多语言大型语言模型，拥有80亿参数，专为对话用例优化。它在超过15万亿个token上进行训练，在行业基准测试中超越了许多开源和闭源聊天模型。该模型采用监督微调和人类反馈强化学习，以增强实用性和安全性，其紧凑的尺寸和高效的推理使其成为边缘部署的理想选择。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：高效多语言边缘AI
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一个多语言大型语言模型，拥有80亿参数，专为对话用例优化。这个经过指令微调的模型旨在高效部署在边缘设备上，它在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，采用了监督微调和人类反馈强化学习等先进技术。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，同时保持了紧凑的体积，非常适合资源受限的环境。Llama 3.1 8B拥有33K的上下文长度，并支持文本和代码生成，在实时边缘推理的能力和效率之间取得了最佳平衡。该模型的知识截止日期为2023年12月，其在SiliconFlow上的竞争力价格为$0.06/M token，使其成为生产部署的便捷选择。
优点
- 紧凑的80亿参数规模，非常适合边缘设备。
- 支持多种语言，适用于各种用例。
- 在超过15万亿个token上训练，基准性能强劲。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月。
- 仅限文本模型，不具备原生视觉能力。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的80亿参数规模提供企业级多语言对话能力，使其成为跨各种应用进行实时边缘推理的完美选择。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一个拥有90亿参数的轻量级模型，在代码生成、网页设计和函数调用方面表现出色。尽管其尺寸紧凑，但它继承了GLM-4-32B系列的技术特性，同时提供了更轻量级的部署选项——非常适合计算资源有限的边缘环境。
GLM-4-9B-0414：资源受限边缘的平衡性能
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一个拥有90亿参数的小型模型，专门设计用于在资源受限的场景中平衡效率和有效性。该模型继承了GLM-4-32B系列的技术特性，但提供了更轻量级的部署选项，非常适合边缘设备。尽管规模较小，GLM-4-9B-0414在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中表现出色。该模型支持函数调用功能，允许它调用外部工具来扩展其能力范围——这对于需要与本地服务集成的边缘AI应用来说是一个关键特性。凭借33K的上下文长度和在各种基准测试中的竞争力表现，它为需要在有限计算资源下部署AI模型的用户提供了一个强大的选择。在SiliconFlow上定价为$0.086/M token，它为边缘推理工作负载提供了卓越的价值。
优点
- 90亿参数规模，非常适合边缘部署。
- 强大的代码生成和函数调用能力。
- 继承了GLM-4系列大型模型的先进特性。
缺点
- 推理成本略高于某些替代方案。
- 主要侧重于文本，不具备原生多模态支持。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的封装提供了企业级能力，具有卓越的函数调用和代码生成功能，非常适合需要工具集成的边缘AI应用。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一个强大的视觉语言模型，拥有70亿参数，具备先进的视觉理解能力。它能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频，并支持多格式对象定位。该模型针对动态分辨率和高效视觉编码进行了优化，非常适合需要多模态AI能力的边缘设备。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：多模态边缘智能
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是通义系列的新成员，拥有70亿参数，独特地配备了强大的视觉理解能力，并针对边缘部署进行了优化。这个视觉语言模型能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频，捕捉事件，并支持多格式对象定位——所有这些都在保持资源受限环境下的效率。该模型已针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了专门优化，视觉编码器的效率得到提升，使其适用于实时边缘推理。它能够进行推理、操作工具，并生成结构化输出，上下文长度为33K。在SiliconFlow上仅需$0.05/M token——是我们首选模型中价格最低的——它为需要在一个紧凑模型中同时进行视觉和语言理解的多模态边缘应用提供了卓越的价值。
优点
- 紧凑的70亿参数，具备多模态能力。
- 对图像和视频的先进视觉理解。
- 优化的视觉编码器，实现高效边缘推理。
缺点
- 参数量小于某些纯文本替代方案。
- 视频理解可能需要更多计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它是边缘设备最经济实惠的多模态LLM，以70亿参数的封装提供强大的视觉语言能力，并针对资源受限硬件上的实时推理进行了优化。
边缘LLM对比
在此表中，我们比较了2025年为边缘设备实时推理优化的领先LLM，每个模型都具有独特的优势。对于多语言对话，Meta Llama 3.1 8B Instruct提供了最佳平衡。对于边缘的函数调用和代码生成，GLM-4-9B-0414表现出色。对于多模态边缘应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct以最低成本提供了视觉语言能力。这种并排比较有助于您为特定的边缘部署需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | 文本生成 | $0.06/M Tokens | 多语言对话优化 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 文本生成 | $0.086/M Tokens | 函数调用与代码生成 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言 | $0.05/M Tokens | 多模态边缘智能 |
常见问题
我们2025年实时边缘推理的三大首选是Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-VL-7B-Instruct。这些模型都因其紧凑的尺寸（70亿-90亿参数）、在资源受限设备上的效率、低延迟以及解决边缘AI部署挑战（从多语言对话到函数调用和多模态理解）的独特方法而脱颖而出。
对于需要视觉和语言理解的多模态边缘应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct是明显的赢家。它仅有70亿参数，却提供了强大的视觉理解能力，包括图像分析、视频理解和对象定位——所有这些都针对高效边缘推理进行了优化。在SiliconFlow上，其价格为$0.05/M token，也是最经济实惠的选择，使其成为边缘设备上实时计算机视觉、自主系统和物联网应用的理想选择。