什么是用于部署的节能型LLM？
用于部署的节能型LLM是经过优化的大型语言模型，旨在提供高质量结果的同时，最大限度地减少计算资源和能源消耗。这些模型通常参数量在7B到9B之间，在能力和效率之间取得了平衡。它们利用先进的训练技术和架构优化，提供强大的自然语言理解、代码生成和多模态能力，而无需庞大的基础设施。它们实现了成本效益高的扩展，减少了碳足迹，并通过使资源有限的组织（从边缘设备到云环境）能够部署AI，从而普及了AI的访问。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一个强大的70亿参数视觉语言模型，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，支持多格式对象定位，并生成结构化输出。它已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。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：高效多模态智能
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一个70亿参数的视觉语言模型，以卓越的效率提供强大的视觉理解能力。它擅长分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉复杂事件。该模型支持推理、工具操作、多格式对象定位和结构化输出生成。通过对动态分辨率和帧率训练的优化，以及增强的视觉编码器，它在保持能源效率的同时实现了最先进的性能。在SiliconFlow上，输入和输出每百万token仅需0.05美元，为需要最少资源消耗的多模态应用提供了卓越的价值。
优点
- 紧凑的7B参数，具备强大的多模态能力。
- 优化的视觉编码器，提高效率。
- 支持动态分辨率和视频理解。
缺点
- 参数量小于专业的大型模型。
- 可能需要针对特定领域任务进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑、节能的封装提供了企业级多模态AI能力，非常适合资源受限的部署场景。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一个轻量级的90亿参数模型，它继承了GLM-4-32B的技术优势，同时提供了卓越的部署效率。尽管规模较小，它在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中表现出出色的能力。该模型支持函数调用功能，并在资源受限的场景中实现了效率和效果之间的最佳平衡。
GLM-4-9B-0414：高效部署的轻量级强者
GLM-4-9B-0414是一个90亿参数模型，在保持卓越能源效率的同时，提供了令人印象深刻的能力。该模型继承了更大规模GLM-4-32B系列的先进技术特性，但提供了显著更轻量级的部署选项。它在代码生成、网页设计、SVG图形创建和基于搜索的写作任务中表现出色。该模型的函数调用能力使其能够调用外部工具，扩展了其应用范围。凭借在基准测试中的竞争性表现以及在SiliconFlow上每百万token0.086美元的定价，GLM-4-9B-0414是寻求在计算限制下获得强大AI能力的组织的理想解决方案。
优点
- 9B参数下效率与性能的卓越平衡。
- 强大的代码生成和网页设计能力。
- 支持函数调用，扩展功能。
缺点
- 成本略高于最小模型，为每百万token0.086美元。
- 不专门用于高级推理任务。
我们喜爱它的理由
- 它以轻量级、节能的封装提供了企业级能力，非常适合需要多功能AI性能且注重成本的部署。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一个80亿参数的多语言指令微调模型，专为对话用例优化。它在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，在行业基准测试中超越了许多开源和封闭式聊天模型。通过监督微调和人类反馈强化学习，它在保持部署能源效率的同时，实现了卓越的实用性和安全性。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct：高效多语言卓越表现
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一个80亿参数的多语言大型语言模型，以卓越的效率提供出色的性能。它在超过15万亿个数据token上进行训练，采用了包括监督微调和人类反馈强化学习在内的先进技术，在多语言对话、文本生成和代码生成任务中表现出色。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多更大的开源和封闭式替代方案，同时保持了紧凑的占用空间，非常适合节能部署。在SiliconFlow上，每百万token0.06美元，并支持33K上下文长度，它代表了那些在AI部署中优先考虑性能和资源优化的组织的杰出选择。
优点
- 在超过15万亿个token上训练，能力强大。
- 在行业基准测试中超越许多大型模型。
- 出色的多语言支持和对话优化。
缺点
- 知识截止日期限制在2023年12月。
- 主要专注于文本生成，而非多模态。
我们喜爱它的理由
- 它以节能的8B参数封装提供了世界级的多语言性能，使企业AI部署既可持续又具成本效益。
节能型LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的节能型LLM，每个模型都针对可持续部署进行了优化。Qwen2.5-VL-7B-Instruct以7B参数提供了最紧凑的多模态解决方案。GLM-4-9B-0414以9B参数提供了支持函数调用的多功能能力。Meta Llama 3.1-8B-Instruct通过广泛训练提供了卓越的多语言性能。这种并排视图有助于您根据特定的部署要求和资源限制选择最有效的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言聊天 | $0.05/百万token | 高效多模态能力 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/百万token | 轻量级且支持函数调用 |
| 3 | Meta Llama 3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/百万token | 多语言基准测试领导者 |
常见问题
我们2025年节能型LLM部署的三大推荐是Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4-9B-0414和Meta Llama 3.1-8B-Instruct。这些模型在部署场景中，都在性能、资源效率和成本效益之间取得了卓越的平衡。
我们的分析显示，Qwen2.5-VL-7B-Instruct在SiliconFlow上以每百万token0.05美元的价格为多模态应用提供了最佳价值。对于纯聊天和代码生成，Meta Llama 3.1-8B-Instruct以每百万token0.06美元的价格提供了卓越的多语言性能。GLM-4-9B-0414以每百万token0.086美元的价格，在需要函数调用和工具集成时表现出色。