什么是智能物联网的开源LLM？
智能物联网的开源大型语言模型是专门的AI系统，旨在边缘设备、嵌入式系统和资源受限硬件上高效运行。这些模型直接在物联网设备上实现智能自动化、自然语言接口、预测性维护和实时决策。它们针对低延迟、最小内存占用和能源效率进行了优化，使开发人员能够在智能家居、工业传感器、可穿戴设备和连接设备上部署复杂的AI功能，而无需依赖持续的云连接。它们促进了边缘计算的创新，使物联网应用能够普及强大的AI，并支持从语音控制家电到自主制造系统等广泛用例。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级开放权重模型，拥有约210亿参数（36亿活跃参数），基于MoE架构和MXFP4量化构建，可在16 GB VRAM设备上本地运行。它在推理、数学和健康任务上与o3-mini表现相当，支持CoT、工具使用，并通过Transformers、vLLM和Ollama等框架进行部署——使其成为边缘物联网部署的理想选择。
openai/gpt-oss-20b：面向物联网的高效边缘智能
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级开放权重模型，拥有约210亿参数（36亿活跃参数），基于专家混合（MoE）架构和MXFP4量化构建，可在16 GB VRAM设备上本地运行。它在推理、数学和健康任务上与o3-mini表现相当，支持思维链（CoT）、工具使用，并通过Transformers、vLLM和Ollama等框架进行部署。凭借131K的上下文长度，该模型非常适合需要设备端智能、实时处理和最小计算开销的智能物联网应用。其高效架构支持在边缘设备上部署，同时为复杂的物联网场景保持卓越的推理能力。
优点
- 仅需16 GB VRAM即可运行，非常适合边缘设备。
- MoE架构，仅36亿活跃参数，效率高。
- 支持CoT推理和工具使用，实现物联网自动化。
缺点
- 参数量较小可能限制某些复杂任务。
- 需要量化感知以实现最佳部署。
我们喜爱它的理由
- 它在资源受限的物联网硬件上提供强大的AI能力，以SiliconFlow经济实惠的价格（输入令牌每百万0.04美元，输出令牌每百万0.18美元）实现真正的边缘智能，且基础设施要求极低。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B是一个多语言指令微调模型，针对对话用例进行了优化，在超过15万亿个令牌上进行训练。凭借80亿参数和33K上下文长度，它在行业基准上提供了卓越的性能，同时保持了高效性，非常适合物联网网关、边缘服务器和智能设备控制器。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：智能设备的平衡性能
Meta Llama 3.1是Meta开发的一系列多语言大型语言模型，包括预训练和指令微调版本。这款80亿参数的指令微调模型针对多语言对话用例进行了优化，在常见行业基准上超越了许多现有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，采用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。凭借对文本和代码生成的支持、33K的上下文长度以及2023年12月的知识截止日期，该模型在能力和效率之间取得了最佳平衡，适用于智能物联网应用——从语音助手到智能家居自动化系统。
优点
- 80亿参数，为效率和性能优化。
- 多语言支持，适用于全球物联网部署。
- 通过RLHF训练，提供安全、有益的响应。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月。
- 可能需要针对特定物联网领域进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它以物联网友好的规模提供生产就绪的多语言对话能力，并得到Meta强大训练方法的支持，在SiliconFlow上以每百万令牌0.06美元的竞争力价格提供。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是一款轻量级90亿参数模型，在代码生成、函数调用和工具调用方面表现出色。尽管规模较小，但在基准测试中展现出竞争力，同时保持了高效性，非常适合资源受限的物联网场景、边缘计算和嵌入式智能系统。
THUDM/GLM-4-9B-0414：代理式物联网智能
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，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方面仍然表现出色。该模型还支持函数调用功能，允许它调用外部工具以扩展其能力范围。凭借33K的上下文长度，该模型在资源受限的场景中展现了效率和有效性之间的良好平衡，为需要在有限计算资源下部署AI模型的用户提供了强大选择。它特别适合需要工具集成、API调用和自主设备管理的智能物联网应用。
优点
- 函数调用，用于物联网设备控制和自动化。
- 90亿参数，实现高效边缘部署。
- 代码生成，用于设备端脚本和逻辑。
缺点
- 小于该系列中的旗舰模型。
- 可能需要针对特定物联网协议进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它为物联网环境带来了代理能力，使设备能够自主与工具和服务交互，同时以SiliconFlow每百万令牌0.086美元的经济价格保持卓越效率。
智能物联网AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年为智能物联网应用优化的领先开源LLM。openai/gpt-oss-20b凭借其超轻量级MoE架构在边缘设备上表现出色，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供平衡的多语言对话能力，而THUDM/GLM-4-9B-0414则为代理式物联网自动化提供函数调用功能。这份并排对比有助于您根据设备限制、处理要求和物联网用例选择最佳模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-20b | openai | 轻量级MoE | $0.04/$0.18 每百万令牌 | 可在16GB VRAM边缘设备上运行 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 高效对话 | $0.06 每百万令牌 | 多语言RLHF训练 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 函数调用 | $0.086 每百万令牌 | 代理式工具调用 |
常见问题
我们2025年智能物联网应用的三大首选是openai/gpt-oss-20b、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和THUDM/GLM-4-9B-0414。这些模型都因其效率、紧凑的参数量以及适用于资源受限边缘设备和智能自动化系统的专业能力而脱颖而出。
我们的分析显示，针对特定的物联网需求有不同的领先模型。对于VRAM极少（16GB）的超轻量级边缘设备，openai/gpt-oss-20b凭借其高效的MoE架构是首选。对于需要多语言语音接口和对话的物联网系统，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct通过RLHF训练表现出色。对于需要函数调用和工具集成的代理式物联网应用，THUDM/GLM-4-9B-0414在能力和效率之间提供了最佳平衡。