什么是离线小型LLM？
离线小型LLM是紧凑型大型语言模型，经过优化可在本地硬件上高效运行，无需互联网连接。这些模型通常参数量在7B到9B之间，在能力和资源需求之间取得了理想的平衡。它们采用先进的训练技术和高效的架构，提供强大的自然语言理解、代码生成、推理和多语言支持，同时足够轻量，可部署在边缘设备、个人电脑和资源受限的环境中。它们通过实现独立于云基础设施运行的隐私保护、低延迟应用程序，从而普及了AI访问，使其成为敏感数据处理、偏远地区和经济高效AI解决方案的理想选择。
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。它在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和闭源聊天模型。该指令微调模型通过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，在文本和代码生成方面表现出色。其紧凑的尺寸使其成为离线部署的理想选择，同时在多语言任务中保持卓越性能。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：行业领先的紧凑性能
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。该指令微调模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和闭源聊天模型。它在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，采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，在文本和代码生成方面表现出色。该模型具有33K的上下文长度和2023年12月的知识截止日期，在消费级硬件上保持高效的同时，提供卓越的离线性能。
优点
- 在基准测试中超越许多开源和闭源模型。
- 在超过15万亿个token上进行训练，知识储备丰富。
- 针对多语言对话和代码生成进行了优化。
缺点
- 知识截止日期限制在2023年12月。
- 与某些替代方案相比，上下文窗口较小。
我们喜爱它的理由
- 它以8B参数包提供行业领先的性能，使其成为离线部署的黄金标准，具有卓越的多语言和编码能力。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是一个拥有90亿参数的轻量级模型，继承了GLM-4-32B系列的技术特性。尽管规模紧凑，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展现出卓越的能力。该模型支持函数调用功能以调用外部工具，在资源受限的场景中实现了效率和效果之间的最佳平衡——非常适合离线部署。
THUDM GLM-4-9B-0414：高效轻量级强者
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一个小型模型，拥有90亿参数，提供轻量级部署选项，同时不牺牲能力。该模型继承了GLM-4-32B系列的技术特性，同时在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中提供卓越性能。它支持函数调用功能，允许调用外部工具以扩展其能力范围。该模型在各种基准测试中取得了有竞争力的性能，同时在资源受限的场景中保持高效，使其成为在离线环境中计算资源有限下部署AI模型的用户的理想选择。
优点
- 出色的代码生成和网页设计能力。
- 支持函数调用，实现扩展工具集成。
- 效率和效果之间的最佳平衡。
缺点
- 在SiliconFlow上价格略高，每百万token $0.086。
- 可能需要技术专长才能实现最佳函数调用。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的9B封装提供了函数调用等企业级功能，表现超出其量级，非常适合需要工具集成的离线应用。
Qwen3-8B
Qwen3-8B是通义系列中最新的大型语言模型，拥有82亿参数，采用独特的双模式架构。它可以在用于复杂逻辑推理、数学和编码的思维模式与用于高效通用对话的非思维模式之间无缝切换。凭借超越以往模型的增强推理能力、对100多种语言的支持以及令人印象深刻的131K上下文长度，它在离线部署方面具有卓越的多功能性。
Qwen3-8B：双模式推理冠军
Qwen3-8B是通义系列中最新的大型语言模型，拥有82亿参数，通过其双模式架构提供了开创性的多功能性。该模型独特地支持在思维模式（针对复杂逻辑推理、数学和编码进行优化）和非思维模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它在数学、代码生成和常识逻辑推理方面展现出显著增强的推理能力，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与人类偏好高度对齐。此外，它支持100多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力，所有这些都在一个卓越的131K上下文窗口内实现——这是同类模型中离线部署最长的上下文窗口。
优点
- 独特的双模式架构，适用于推理和对话。
- 卓越的131K上下文长度，适用于综合任务。
- 在数学和代码生成方面具有卓越的推理能力。
缺点
- 双模式切换可能需要学习曲线。
- 利用131K上下文需要更高的内存要求。
我们喜爱它的理由
- 它通过双模式操作和行业领先的131K上下文窗口重新定义了多功能性，使其成为最适合复杂离线推理任务的小型LLM。
小型LLM对比
在此表中，我们对比了2026年领先的、为离线使用而优化的小型LLM，每个模型都具有独特的优势。Meta Llama 3.1 8B Instruct提供行业基准性能和卓越的多语言能力。THUDM GLM-4-9B-0414提供函数调用和工具集成能力。Qwen3-8B则通过最长的上下文窗口提供双模式推理。这种并排视图有助于您为特定的离线部署需求选择合适的紧凑型模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 参数 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B，33K上下文 | $0.06/百万token | 基准领先性能 |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B，33K上下文 | $0.086/百万token | 函数调用与工具 |
| 3 | Qwen3-8B | Qwen | 8B，131K上下文 | $0.06/百万token | 双模式推理 |
常见问题
我们2026年最佳离线小型LLM的三大推荐是Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414和Qwen3-8B。这些模型在紧凑效率、离线部署能力以及在没有持续云连接的环境中平衡性能与资源限制的独特方法方面都表现出色。
对于多语言对话和通用离线应用，Meta Llama 3.1 8B Instruct是首选，具有行业基准性能。对于需要在离线环境中进行代码生成、网页设计和工具集成的开发者，THUDM GLM-4-9B-0414凭借其函数调用能力表现出色。对于复杂的推理任务、数学以及需要离线长上下文理解的应用，Qwen3-8B凭借其双模式架构和131K上下文窗口（紧凑型模型中最长的）脱颖而出。