什么是边缘AI设备的LLM？
边缘AI设备的LLM是紧凑、优化的语言模型，专门设计用于在智能手机、物联网设备、嵌入式系统和边缘服务器等资源受限的硬件上高效运行。这些模型利用先进的压缩技术、高效架构和优化推理，在最大限度地减少内存使用、计算需求和功耗的同时，提供强大的AI能力。它们实现了实时AI处理、降低延迟、通过设备端计算增强隐私以及离线功能——使其成为从智能助手到自主系统和工业物联网部署等各种应用的关键。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列，具有8B、70B和405B参数规模的预训练和指令微调变体。这款8B指令微调模型针对多语言对话用例进行了优化，在常见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令牌上进行训练，使用监督微调和人类反馈强化学习等技术来提高实用性和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效多语言边缘智能
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一款指令微调模型，凭借其紧凑的80亿参数架构，针对边缘AI部署进行了优化。该模型提供卓越的多语言对话能力，同时保持高效的资源利用，使其成为计算能力有限的边缘设备的理想选择。它在超过15万亿个公开可用数据令牌上进行训练，使用监督微调和人类反馈强化学习，在行业基准测试中取得了最先进的性能。凭借33K的上下文长度和SiliconFlow上输入输出均为$0.06/M令牌的竞争力价格，该模型为需要多语言支持、文本生成和代码理解的边缘AI应用提供了极佳的价值。其知识截止日期为2023年12月，确保了边缘应用的最新信息。
优点
- 紧凑的8B参数，非常适合边缘部署。
- 出色的多语言对话能力。
- 在15万亿+令牌上进行RLHF训练，以提高安全性和实用性。
缺点
- 2023年12月的知识截止日期可能会限制最新信息。
- 无原生视觉能力（仅限文本模型）。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的8B形式提供了Meta的尖端AI技术，使强大的多语言对话能够在边缘设备上以最小的资源开销实现。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一款小型模型，拥有90亿参数。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。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仍然表现出卓越的能力。该模型还支持函数调用功能，允许其调用外部工具以扩展其能力范围。
GLM-4-9B-0414：边缘计算的轻量级强力模型
GLM-4-9B-0414专为边缘AI部署而设计，以其90亿参数在效率和能力之间实现了完美平衡。该模型继承了更大规模GLM-4-32B系列的先进技术特性，同时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图形生成和基于搜索的写作任务中表现出色——使其成为需要创意和技术能力的边缘应用的理想选择。该模型的函数调用功能使其能够调用外部工具，将其功能扩展到基本语言任务之外。凭借33K的上下文长度和SiliconFlow上每百万令牌$0.086的竞争力价格，GLM-4-9B-0414在资源受限的场景中表现出卓越的性能，同时在各种基准测试中保持高能力，使其成为需要多功能AI辅助的边缘AI设备的最佳选择。
优点
- 9B参数大小，最适合边缘部署。
- 继承了GLM-4-32B系列的先进能力。
- 在代码生成和创意任务中表现出色。
缺点
- 在SiliconFlow上每百万令牌$0.086，成本略高于竞争对手。
- 不擅长高级推理任务。
我们喜爱它的理由
- 它将企业级GLM能力带到边缘设备，以轻量级的9B封装提供卓越的代码生成和函数调用，并针对资源受限的环境进行了优化。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL是通义系列的新成员，具备强大的视觉理解能力。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。它能够进行推理、操作工具、支持多格式对象定位并生成结构化输出。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优化，并提高了视觉编码器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：多模态边缘视觉智能
Qwen2.5-VL-7B-Instruct代表了为边缘AI部署优化的视觉语言模型的前沿。该模型仅有70亿参数，却提供了强大的视觉理解能力，使其能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉复杂的视觉事件。该模型在多模态推理、工具操作、多格式对象定位和结构化输出生成方面表现出色。其视觉编码器已针对效率进行了专门优化，通过动态分辨率和帧率训练实现卓越的视频理解。在SiliconFlow上每百万令牌$0.05——是我们前三名中最具成本效益的选择——并具有33K的上下文长度，Qwen2.5-VL-7B-Instruct为需要视觉AI能力的边缘设备提供了卓越的价值，适用于从智能摄像头到自主系统和视觉检测应用等场景。
优点
- 紧凑的7B参数，具备完整的视觉语言能力。
- 分析图像、视频、图表和复杂布局。
- 优化的视觉编码器，提高边缘效率。
缺点
- 与9B模型相比，参数数量较少可能会限制一些复杂推理。
- 视觉处理在边缘设备上可能仍需要GPU加速。
我们喜爱它的理由
- 它以7B的封装将专业级的视觉语言理解带到边缘设备，以无与伦比的SiliconFlow价格点实现多模态AI应用和优化的视觉处理。
边缘AI LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的边缘优化LLM，每个模型都具有独特的优势。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供卓越的多语言对话能力。GLM-4-9B-0414在代码生成和函数调用方面提供了最佳平衡。Qwen2.5-VL-7B-Instruct为多模态边缘应用提供了无与伦比的视觉语言能力。这种并排视图有助于您为特定的边缘AI部署需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/M Tokens | 多语言边缘对话 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/M Tokens | 代码生成与函数调用 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉语言 | $0.05/M Tokens | 多模态视觉理解 |
常见问题
我们2025年边缘AI设备的三大推荐是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-VL-7B-Instruct。这些模型均因其在性能和效率方面的卓越平衡、紧凑的参数数量（7-9B）以及针对资源受限边缘部署场景的优化而被选中。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是需要视觉能力的边缘AI设备的最佳选择。它以紧凑的7B参数包提供强大的视觉理解能力，能够分析图像、视频、图表和布局，同时通过其优化的视觉编码器保持效率。在SiliconFlow上每百万令牌$0.05，它也是智能摄像头、视觉检测系统和自主设备等多模态边缘应用中最具成本效益的选择。