什么是200亿参数以下的开源大语言模型？
200亿参数以下的开源大语言模型是轻量级的大语言模型，它们在提供强大AI能力的同时保持了计算效率。这些模型——参数量通常在70亿到90亿之间——被设计用于在更易于获取的硬件上运行，而不会在推理、编码、多语言理解和对话等关键领域牺牲性能。通过利用先进的训练技术和架构创新，它们使顶尖的AI技术大众化，让开发者和企业能够在资源受限的环境中部署复杂的语言模型。这些模型促进了协作，加速了创新，并为从聊天机器人到企业自动化的广泛应用提供了经济高效的解决方案。
Qwen3-8B
Qwen3-8B 是 Qwen 系列最新的大语言模型，拥有82亿参数。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了之前的 QwQ 和 Qwen2.5 指令模型。
Qwen3-8B：双模式推理强者
Qwen3-8B 是 Qwen 系列最新的大语言模型，拥有82亿参数。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了之前的 QwQ 和 Qwen2.5 指令模型。该模型在创意写作、角色扮演和多轮对话方面表现出优秀的人类偏好对齐。此外，它支持超过100种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。凭借高达131K的上下文长度，Qwen3-8B 可以轻松处理长文档和扩展对话，使其成为复杂推理任务和多语言应用的理想选择。
优点
- 双模式操作：思考模式用于复杂推理，非思考模式用于提高效率。
- 在数学、编码和逻辑推理方面表现卓越。
- 支持超过100种语言和方言。
缺点
- 纯文本模型，不具备原生视觉能力。
- 针对特定用例可能需要进行模式切换优化。
我们为什么喜欢它
- 它通过无缝的模式切换提供前沿的推理能力，使其成为在100多种语言中处理复杂问题解决和高效日常对话的最通用8B模型。
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 是 GLM 系列中的一款小型模型，仅有90亿参数，它在保持开源传统的同时展现出惊人的能力。尽管规模较小，GLM-Z1-9B-0414 在数学推理和通用任务中仍然表现出色。其整体性能在同等规模的开源模型中已处于领先水平。
GLM-Z1-9B-0414：紧凑型数学推理专家
GLM-Z1-9B-0414 是 GLM 系列中的一款小型模型，仅有90亿参数，它在保持开源传统的同时展现出惊人的能力。尽管规模较小，GLM-Z1-9B-0414 在数学推理和通用任务中仍然表现出色。其整体性能在同等规模的开源模型中已处于领先水平。研究团队采用了与训练更大模型相同的一系列技术来训练这个9B模型。特别是在资源受限的场景下，该模型在效率和效果之间取得了极佳的平衡，为寻求轻量化部署的用户提供了强大的选择。该模型具备深度思考能力，并通过YaRN技术处理长上下文，使其特别适用于计算资源有限但需要数学推理能力的应用。凭借33K的上下文长度和在 SiliconFlow 上 $0.086/M tokens 的有竞争力的价格，它提供了卓越的价值。
优点
- 对于一个9B模型来说，具有卓越的数学推理能力。
- 借助YaRN技术实现深度思考能力。
- 在同等规模的开源模型中性能领先。
缺点
- 在 SiliconFlow 上的价格（$0.086/M tokens）略高于某些替代品。
- 更专注于推理而非通用对话。
我们为什么喜欢它
- 它以超乎其体量的数学推理能力脱颖而出，可与许多更大的模型相媲美，使其成为资源受限环境中计算任务的首选。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 是由 Meta 开发的一系列多语言大语言模型，提供8B、70B和405B参数尺寸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，在常见的行业基准测试中表现优于许多现有的开源和闭源聊天模型。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：行业基准领导者
Meta Llama 3.1 是由 Meta 开发的一系列多语言大语言模型，提供8B、70B和405B参数尺寸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，在常见的行业基准测试中表现优于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的 token 上进行训练，使用了监督微调和基于人类反馈的强化学习等技术来增强其有用性和安全性。Llama 3.1 支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月。凭借其33K的上下文长度和在 SiliconFlow 上 $0.06/M token 的有竞争力的价格，该模型代表了 Meta 对开源AI卓越性的承诺。它在多语言对话、代码生成和指令遵循任务方面表现出色，是聊天机器人、内容生成和多语言应用的理想选择。
优点
- 在基准测试中表现优于许多开源和闭源模型。
- 在超过15万亿个 token 上进行训练，性能稳健。
- 针对多语言对话和指令遵循进行了优化。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月，可能限制了对最新信息的获取。
- 33K的上下文长度小于某些竞争对手。
我们为什么喜欢它
- 在 Meta 庞大资源的支撑下，并在海量数据集上进行训练，它以无与伦比的价格为多语言对话和指令遵循任务提供了领先的基准性能。
大语言模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的200亿参数以下的开源大语言模型，每个模型都有其独特的优势。对于具备双模式能力的高级推理，Qwen3-8B 提供了无与伦比的多功能性。对于在受限环境中的数学推理，GLM-Z1-9B-0414 提供了专门的深度思考能力，而 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 则以行业领先的基准在多语言对话方面表现出色。这种并排比较可帮助您为特定的开发或部署目标选择合适的轻量级模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 价格 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | Qwen3 | 聊天 | $0.06/M Tokens | 双模式推理，131K上下文 |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 聊天与推理 | $0.086/M Tokens | 数学推理专家 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/M Tokens | 基准领先的多语言能力 |
常见问题解答
我们2025年的前三名是 Qwen3-8B、GLM-Z1-9B-0414 和 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。这些模型中的每一款都因其在创新、性能以及在推理、多语言对话和资源高效部署方面解决挑战的独特方法而脱颖而出，同时参数量保持在200亿以下。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。Qwen3-8B 凭借其双模式能力和131K的上下文长度，是多功能推理的首选，非常适合复杂问题解决和长篇内容。GLM-Z1-9B-0414 在数学推理和深度思考任务方面表现出色。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 是多语言对话和指令遵循的基准领导者，使其成为聊天机器人和对话式AI应用的完美选择。