什么是针对推理速度优化的LLM？
针对推理速度优化的LLM是专门设计的大型语言模型，旨在以最小的计算开销提供快速响应。这些模型通常具有较小的参数数量（7B-9B范围）、高效的架构和优化的服务能力，从而实现快速的token生成和低延迟。这项技术使开发者能够在资源受限的环境、实时应用和高吞吐量场景中部署强大的AI能力。它们在性能和效率之间取得平衡，使需要快速响应的应用（从聊天机器人到生产API）能够使用先进的语言理解功能，而无需承担大型模型的计算成本。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是来自通义系列的70亿参数视觉语言模型，配备强大的视觉理解能力并针对推理效率进行了优化。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。该模型具有改进的视觉编码器，支持动态分辨率和帧率训练，使其在多模态任务中表现出色，同时保持强大的推理能力并支持多格式对象定位和结构化输出。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：闪电般的多模态理解速度
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是来自通义系列的70亿参数视觉语言模型，配备强大的视觉理解能力并针对推理效率进行了优化。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。该模型在视频理解方面针对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 0.05美元极具竞争力的价格，它为多模态应用提供了卓越的速度性能比。
优点
- 紧凑的7B参数实现快速推理速度。
- 优化的视觉编码器实现高效处理。
- 在SiliconFlow上每百万token 0.05美元，成本效益极佳。
缺点
- 较小的模型尺寸可能限制复杂推理的深度。
- 视觉语言侧重可能不适合纯文本任务。
我们喜爱它的理由
- 它通过优化的视觉编码器提供极快的多模态推理，使其成为预算有限的实时视觉语言应用的完美选择。
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，针对对话和推理速度进行了优化。这个经过指令微调的版本在行业基准测试中超越了许多开源和闭源聊天模型，同时保持了卓越的效率。它在超过15万亿个token上进行了监督微调和RLHF训练，支持多种语言的文本和代码生成，具有33K的上下文窗口，使其成为需要快速响应的高吞吐量生产环境的理想选择。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：行业领先的速度和多语言卓越表现
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，采用经过指令微调的80亿参数架构，针对对话用例进行了优化。该模型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，同时提供了卓越的推理速度。该模型在超过15万亿个公开可用数据token上进行了训练，使用了监督微调和人类反馈强化学习等技术，以提高实用性和安全性。Llama 3.1支持文本和代码生成，具有33K的上下文长度，知识截止日期为2023年12月。在SiliconFlow上每百万token 0.06美元的价格，它为需要快速响应的生产部署提供了卓越的价值。
优点
- 80亿参数带来卓越的推理速度。
- 在基准测试中超越许多大型模型。
- 支持多种语言。
缺点
- 知识截止日期限制在2023年12月。
- 可能需要针对特定领域进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它在速度、质量和多语言能力之间取得了完美平衡，使其成为高性能生产聊天机器人和API的首选。
THUDM/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，提供卓越的推理速度，同时保持强大的能力。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色。该模型支持函数调用以扩展其能力，并在资源受限的场景中实现了效率和有效性的最佳平衡，使其成为速度至关重要的快速部署的理想选择。
THUDM/GLM-4-9B-0414：紧凑的力量与极快的速度
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一个小型模型，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，并针对推理速度进行了优化。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色。该模型还支持函数调用功能，允许它调用外部工具来扩展其能力范围。该模型在资源受限的场景中表现出效率和有效性的良好平衡，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。凭借33K的上下文长度和在SiliconFlow上每百万token 0.086美元的价格，它在基准测试中提供了具有竞争力的性能，同时保持了快速的推理速度。
优点
- 仅90亿参数即可实现快速推理。
- 出色的代码生成和技术任务能力。
- 支持函数调用以集成工具。
缺点
- 成本略高于某些替代方案。
- 在复杂推理方面可能无法与大型模型匹敌。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑、速度优化的封装提供企业级功能，非常适合需要在技术和创意应用中进行快速推理的开发者。
LLM速度对比
在此表中，我们比较了2025年最快的LLM，每个都针对不同的速度关键用例进行了优化。对于多模态应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct提供最有效的视觉语言处理。对于大规模多语言对话，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供行业领先的速度和广泛的语言支持。对于技术任务和代码生成，GLM-4-9B-0414通过函数调用能力提供快速推理。这种并排比较有助于您为特定的部署需求选择合适的、速度优化的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉语言 | $0.05/M Tokens | 最快的多模态推理 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多语言聊天 | $0.06/M Tokens | 顶尖速度与基准表现 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 轻量级聊天 | $0.086/M Tokens | 快速代码生成 |
常见问题
我们2025年推理速度最快的三大推荐是Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和THUDM/GLM-4-9B-0414。这些模型都因其卓越的速度、效率以及在各自领域内提供快速响应同时保持高质量输出的能力而脱颖而出。
我们的分析显示，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct在SiliconFlow上以每百万token 0.05美元的价格提供了最佳的成本效益，使其成为高吞吐量多模态应用的理想选择。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct以每百万token 0.06美元的价格为多语言聊天部署提供了卓越的价值。对于需要函数调用的技术任务，GLM-4-9B-0414以每百万token 0.086美元的价格提供了强大的性能，同时保持了快速的推理速度。