什么是设备端聊天机器人用小型LLM？
设备端聊天机器人用小型LLM是紧凑、高效的大型语言模型，经过优化可直接在智能手机、平板电脑和物联网设备等边缘设备上运行，无需云连接。这些模型通常参数量在7B到9B之间，在对话能力和计算效率之间取得了最佳平衡。它们支持实时对话、多语言支持和特定任务推理，同时保持用户隐私并减少延迟。通过本地运行，这些模型使AI驱动的对话界面普及化，使开发者能够在各种设备和用例中构建响应迅速、保护隐私的聊天机器人应用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型家族，具有8B、70B和405B参数大小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，在常见的行业基准上超越了许多可用的开源和封闭聊天模型。该模型在超过15万亿个公开可用数据令牌上进行训练，使用监督微调和人类反馈强化学习等技术来增强实用性和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：设备端聊天的多语言卓越表现
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一款功能强大的多语言大型语言模型，针对对话用例进行了优化。这款80亿参数的指令微调变体专为高效的设备端部署而设计，同时保持与大型模型相当的竞争力。它在超过15万亿个令牌上进行训练，采用包括监督微调和人类反馈强化学习在内的先进技术，提供了增强的实用性和安全性。该模型支持33K的上下文长度，在文本和代码生成任务中表现出色，使其成为构建在边缘设备上本地运行的响应迅速、多语言聊天机器人的理想选择。其知识截止日期为2023年12月，提供了最新的对话能力。
优点
- 针对多语言对话进行了优化，参数量为8B。
- 在15万亿个令牌上进行RLHF训练以确保安全性。
- 在基准测试中超越了许多开源聊天模型。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月。
- 可能需要针对最小的边缘设备进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的8B封装提供了行业领先的多语言聊天性能，使其成为设备端对话式AI应用的完美基础。
Qwen3-8B
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型语言模型，拥有82亿参数。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效、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：智能设备端助手的双模智能
Qwen3-8B是Qwen系列的最新创新，拥有82亿参数，并具备开创性的双模能力。该模型可以在思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码任务）和非思维模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它在数学推理、代码生成和常识逻辑方面显著优于前几代模型。该模型在创意写作、角色扮演和多轮对话方面表现出出色的人类偏好对齐。Qwen3-8B支持100多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循能力，以及令人印象深刻的131K上下文长度，是需要对话流畅性和深度推理能力的复杂设备端聊天机器人应用的理想选择。
优点
- 独特的双模切换，兼顾推理和对话。
- 增强的数学、编码和逻辑推理能力。
- 支持100多种语言和方言。
缺点
- 参数量略大，可能需要更多资源。
- 双模复杂性可能需要特定的实现。
我们喜爱它的理由
- 其创新的双模架构使其成为最通用的设备端LLM，在一个紧凑的模型中无缝处理从日常聊天到复杂问题解决的一切任务。
THUDM/GLM-4-9B-0414
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中仍然表现出卓越的能力。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。
THUDM/GLM-4-9B-0414：带工具集成的轻量级强者
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一款紧凑而强大的模型，拥有90亿参数。它继承了大型GLM-4-32B系列的技术特性，这款轻量级变体在不牺牲能力的情况下提供了卓越的部署效率。该模型在代码生成、网页设计、SVG图形创建和基于搜索的写作任务中表现出色。其突出特点是支持函数调用，使其能够调用外部工具并扩展其原生功能之外的能力。GLM-4-9B-0414具有33K的上下文长度，并在基准测试中表现出竞争力，在效率和有效性之间实现了最佳平衡，使其成为在资源受限且工具集成有价值的场景中设备端聊天机器人应用的理想选择。
优点
- 继承了大型GLM-4模型的先进功能。
- 出色的代码生成和创意设计能力。
- 支持函数调用以集成外部工具。
缺点
- 在SiliconFlow上的定价略高，为$0.086/百万令牌。
- 在纯数学任务中可能无法与专业推理模型匹敌。
我们喜爱它的理由
- 它将企业级的函数调用和工具集成带到设备端部署，使聊天机器人能够在保持效率的同时与外部系统交互。
小型LLM模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的、为设备端聊天机器人部署优化的小型LLM。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct凭借行业领先的训练在多语言对话中表现出色。Qwen3-8B提供创新的双模能力和最长的上下文窗口。THUDM/GLM-4-9B-0414提供独特的函数调用以实现工具集成。这份并排对比有助于您根据特定的设备端聊天机器人需求选择合适的模型，平衡性能、效率和专业能力。
| 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-llama | 聊天 | $0.06/百万令牌 | 多语言对话卓越表现 |
| 2 | Qwen3-8B | Qwen3 | 聊天 | $0.06/百万令牌 | 双模推理和131K上下文 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/百万令牌 | 函数调用和工具集成 |
常见问题
我们2025年的前三名推荐是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B和THUDM/GLM-4-9B-0414。这些模型在对话能力、资源效率和适用于聊天机器人应用的设备端部署方面都表现出卓越的平衡。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct凭借其15万亿令牌训练和RLHF优化，是多语言对话应用的顶级选择。对于需要高级推理和高效对话的应用，Qwen3-8B的双模能力和131K上下文使其成为理想选择。对于需要与外部工具和服务集成的聊天机器人，THUDM/GLM-4-9B-0414的函数调用支持是最佳选择。