什么是100亿参数以下的小型大语言模型？
100亿参数以下的小型大语言模型是紧凑而强大的人工智能模型，专为高效部署而设计，同时保持高性能。这些模型在计算需求和功能之间提供了最佳平衡，使其成为资源受限环境、边缘计算和经济高效的生产部署的理想选择。尽管尺寸较小，这些模型仍能处理复杂的任务，包括推理、多模态理解、代码生成和多语言处理，为计算资源有限的开发者和组织普及了先进的人工智能能力。
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B是Qwen系列最新的82亿参数模型，具有独特的双模式操作：用于复杂逻辑推理的思考模式和用于高效对话的非思考模式。它在数学、编码、创意写作方面表现出色，并支持超过100种语言，上下文长度达131K。
Qwen3-8B：卓越的双模式推理
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用于复杂逻辑推理、数学和编码的思考模式与用于高效通用对话的非思考模式之间无缝切换。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 instruct模型。该模型在创意写作、角色扮演和多轮对话的人类偏好对齐方面表现出色，同时支持超过100种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。
优点
- 创新的双模式操作，优化性能
- 跨多个领域的增强推理能力
- 高达131K的上下文长度，支持复杂任务
缺点
- 参数量略高，为82亿
- 模式切换可能需要理解最佳使用场景
我们为什么喜欢它
- 其创新的双模式架构同时提供了高效对话和深度推理能力，使其成为适用于多样化应用的最通用的100亿参数以下模型。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个专门的70亿参数推理模型，使用80万个精选样本从DeepSeek-R1蒸馏而来。它在数学和编程方面取得了卓越的性能，在MATH-500上准确率达92.8%，在AIME 2024上通过率达55.5%，CodeForces评分为1189——对于其紧凑的尺寸来说，这是非常出色的表现。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：数学推理专家
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen2.5-Math-7B的蒸馏模型，使用了由DeepSeek-R1生成的80万个精选样本进行微调。这个70亿参数的模型展示了非凡的推理能力，在MATH-500上实现了92.8%的准确率，在AIME 2024上通过率达55.5%，并在CodeForces上获得了令人印象深刻的1189分。这些结果展示了其卓越的数学和编程能力，可与许多更大的模型相媲美，使其成为在紧凑封装中需要强大分析和计算推理应用场景的理想选择。
优点
- 卓越的数学推理能力，MATH-500准确率达92.8%
- 强大的编程能力（CodeForces评分1189）
- 高效的70亿参数规模，上下文长度达33K
缺点
- 专为数学和推理任务设计
- 在通用对话或创意应用方面可能表现不佳
我们为什么喜欢它
- 它仅用70亿参数就提供了世界级的数学和编程推理能力，证明了专业蒸馏可以在不牺牲性能的情况下实现卓越的效率。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款强大的70亿参数多模态模型，具有卓越的视觉理解能力。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。该模型在推理、工具使用、多格式对象定位以及生成结构化输出方面表现出色，并具有动态分辨率优化功能。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：卓越的多模态视觉语言模型
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款70亿参数的多模态模型，具备强大的视觉理解能力。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并以惊人的准确性捕捉事件。该模型支持推理、工具使用、多格式对象定位和结构化输出生成。通过在视频理解中优化动态分辨率和帧率训练，它提高了视觉编码器的效率，同时保持了70亿参数的紧凑规模和33K的上下文长度。
优点
- 仅70亿参数即具备卓越的多模态能力
- 支持视频理解和长篇内容分析
- 针对视觉任务的动态分辨率优化
缺点
- 专为视觉任务设计，不适用于纯文本应用
- 视觉处理可能需要更多计算资源
我们为什么喜欢它
- 它以紧凑的70亿参数封装提供了最先进的多模态理解能力，使资源有限的部署也能使用先进的视觉语言AI。
小型大语言模型比较
在此表格中，我们比较了2025年领先的100亿参数以下小型大语言模型，每个模型都各具优势。对于多模态应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct提供了无与伦比的视觉语言能力。对于多功能推理和对话，Qwen3-8B提供了创新的双模式操作。对于专业的数学和编程任务，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B则表现出卓越的性能。此比较可帮助您根据具体需求选择最佳的紧凑型模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 参数 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 80亿 | $0.06/M Tokens | 双模式推理与对话 |
| 2 | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | DeepSeek | 70亿 | $0.05/M Tokens | 数学与编程推理 |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 70亿 | $0.05/M Tokens | 多模态视觉语言能力 |
常见问题解答
我们2025年的前三名是Qwen/Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct。每个模型都因其卓越的性能参数比、专业化的能力以及在资源受限环境中的高效率而脱颖而出。
对于需要视觉和文本理解的多模态应用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct凭借其视频和图像分析能力脱颖而出。对于通用推理和多语言对话，Qwen3-8B以其双模式操作提供了最佳平衡。对于数学和编程任务，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B则提供了卓越的专业性能。