什么是用于物联网设备的开源LLM？
用于物联网设备的开源LLM是紧凑、高效的大型语言模型，经过优化可在资源受限的边缘设备和物联网系统上部署。这些模型利用先进的压缩技术和高效架构，提供强大的自然语言处理、推理和多模态能力，同时最大限度地减少内存占用、功耗和计算需求。这项技术使开发人员能够将AI智能直接嵌入到物联网设备中，从智能传感器到工业控制器，从而在边缘计算、实时决策和分布式AI系统中促进创新，而无需持续的云连接。
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。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。它使用监督微调和人类反馈强化学习，在超过15万亿个token上进行训练，支持文本和代码生成，为物联网边缘部署提供了出色的效率。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：高效多语言物联网智能
Meta Llama 3.1 8B Instruct是由Meta开发的多语言大型语言模型，其指令微调的80亿参数版本专为对话和文本生成优化。该模型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，同时保持了紧凑的占用空间，非常适合物联网设备。它使用监督微调和人类反馈强化学习等技术，在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，提升了实用性和安全性。Llama 3.1 8B具有33K的上下文长度和2023年12月的知识截止日期，支持高效的文本和代码生成，使其成为资源受限物联网硬件上边缘AI应用的完美选择。SiliconFlow的定价为输入和输出每百万token0.06美元。
优点
- 紧凑的80亿参数，为边缘部署优化。
- 在行业基准测试中超越许多模型。
- 在15万亿个token上进行RLHF训练，确保安全性。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月。
- 不具备原生多模态能力。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的80亿参数实现了卓越的多语言性能和代码生成，使其成为需要高效设备端AI的智能物联网边缘设备的理想选择。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的轻量级模型，拥有90亿参数，在代码生成、网页设计和函数调用方面表现出色。尽管规模较小，但在资源受限的场景中展现出具有竞争力的性能，为计算资源有限的物联网设备部署提供了效率和效果之间的理想平衡。
THUDM GLM-4-9B-0414：资源受限物联网的轻量级强者
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，拥有90亿参数，继承了更大规模GLM-4-32B系列的技术特性，同时提供了更轻量级的部署选项，非常适合物联网设备。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，使其能够调用外部工具和API以扩展其能力范围——这对于物联网设备集成至关重要。它在资源受限的场景中实现了效率和效果之间的出色平衡，具有33K的上下文长度，并在各种基准测试中表现出竞争力。SiliconFlow的定价为输入和输出每百万token0.086美元，使其在边缘部署中具有成本效益。
优点
- 仅90亿参数，实现高效物联网部署。
- 出色的代码生成和函数调用能力。
- 支持外部工具调用，便于物联网集成。
缺点
- 价格略高于某些80亿参数替代品。
- 可能需要针对非常小的物联网设备进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它将轻量级的90亿参数架构与强大的函数调用能力相结合，非常适合需要与外部系统和API交互，同时保持高效性能的物联网设备。
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。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解视频，并执行多模态推理。该模型针对动态分辨率和高效视觉编码进行了优化，非常适合需要设备端图像和视频理解的带摄像头传感器的物联网设备。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：视觉赋能物联网的多模态智能
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是通义系列的新成员，拥有70亿参数，具备强大的视觉理解能力，将LLM智能扩展到视觉赋能的物联网设备。该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，并对视觉输入进行复杂的推理。它支持多格式对象定位并生成结构化输出，这对于智能摄像头、工业检测系统和自主物联网应用来说是无价的。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，以适应边缘部署。凭借33K的上下文长度和SiliconFlow每百万token0.05美元的定价，它为需要视觉理解的资源受限物联网设备提供了经济实惠的多模态智能。
优点
- 紧凑的70亿参数，具备多模态能力。
- 分析图像、视频、文本和图表。
- 优化视觉编码器，提高效率。
缺点
- 需要摄像头/传感器硬件才能发挥全部功能。
- 视觉处理可能比纯文本模型需要更多资源。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的70亿参数包将复杂的多模态视觉-语言理解带到物联网设备，使智能摄像头、工业传感器和自主系统能够在设备上对其视觉环境进行推理。
物联网LLM对比
在此表中，我们比较了2025年领先的、为物联网设备优化的开源LLM，每个模型都具有独特的边缘部署优势。对于多语言对话和代码生成，Meta Llama 3.1 8B Instruct提供了行业领先的效率。对于函数调用和工具集成，THUDM GLM-4-9B-0414在物联网系统连接方面表现出色。对于视觉赋能的物联网应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct以紧凑的形式提供了多模态智能。这种并排比较有助于您为特定的物联网部署场景选择合适的模型。
| 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 | 文本生成 | $0.06/百万Token | 边缘AI的多语言效率 |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | 文本生成 | $0.086/百万Token | 函数调用与工具集成 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言模型 | $0.05/百万Token | 多模态视觉理解 |
常见问题
我们2025年物联网设备的三大首选是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、高效率以及为物联网环境中资源受限的边缘部署而优化的独特能力而脱颖而出。
对于支持多语言的通用物联网对话和代码生成，Meta Llama 3.1 8B Instruct是首选，因为它具有紧凑的80亿参数和出色的基准性能。对于需要API集成和外部工具调用的物联网设备，THUDM GLM-4-9B-0414凭借其函数调用能力表现出色。对于智能摄像头、工业检测和自主系统等视觉赋能的物联网应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct以70亿参数包的形式提供了强大的多模态理解，并针对视觉处理进行了优化。