什么是经济实惠的LLM模型？
经济实惠的LLM模型是指以最低成本提供强大自然语言处理能力的成本效益型大型语言模型。这些模型的参数范围从7B到9B，并经过优化以提高效率，同时不牺牲性能。在SiliconFlow等平台上，其定价低至每百万个token0.05美元，使预算有限的开发者、初创公司和企业也能使用先进的AI。这些经济实惠的模型支持多语言对话、代码生成、视觉理解和推理任务等多种应用，从而普及了最先进的AI技术。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款强大的视觉语言模型，拥有70亿参数，具备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。该模型擅长推理、工具操作、多格式对象定位和生成结构化输出。在SiliconFlow上，每百万个token仅需0.05美元，为多模态AI应用提供了无与伦比的价值。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：经济实惠的多模态卓越表现
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是Qwen系列中一款强大的视觉语言模型，拥有70亿参数，具备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。该模型能够进行推理、操作工具、支持多格式对象定位并生成结构化输出。它在视频理解方面针对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。在SiliconFlow上，输入和输出每百万个token的定价均为0.05美元，对于寻求先进多模态AI能力的开发者来说，它是最经济实惠的选择。
优点
- 在SiliconFlow上，价格最低，每百万个token0.05美元。
- 先进的视觉理解能力，可进行文本、图表和布局分析。
- 长视频理解和事件捕捉能力。
缺点
- 与大型模型相比，参数数量较少。
- 上下文长度限制为33K个token。
我们喜爱它的理由
- 它以绝对最低的价格提供尖端的视觉语言能力，通过SiliconFlow上每百万个token0.05美元的定价，使多模态AI人人可及。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一款拥有80亿参数的多语言模型，专为对话用例优化。它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，在行业基准测试中超越了许多开源和闭源聊天模型。在SiliconFlow上，每百万个token仅需0.06美元，为多语言应用和通用聊天提供了卓越的价值。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：经济实惠的多语言强力模型
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是Meta多语言大型语言模型家族的一部分，拥有80亿参数，专为对话用例优化。这款经过指令微调的模型在常见的行业基准测试中超越了许多可用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token上进行训练，采用监督微调和人类反馈强化学习等先进技术，以提高实用性和安全性。Llama 3.1支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月。在SiliconFlow上，每百万个token仅需0.06美元，它以令人难以置信的实惠价格为多语言应用提供了出色的性能。
优点
- 在SiliconFlow上，每百万个token0.06美元，极具竞争力。
- 在超过15万亿个token上进行训练，性能稳健。
- 在基准测试中超越了许多闭源模型。
缺点
- 知识截止日期限制为2023年12月。
- 不专门用于视觉或多模态任务。
我们喜爱它的理由
- 它将Meta世界级的训练方法与SiliconFlow上每百万个token0.06美元的卓越经济性相结合，使其成为多语言对话和通用AI应用的完美选择。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一款轻量级90亿参数模型，在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作方面表现出色。尽管体积紧凑，它继承了大型GLM-4-32B系列的技术特性，并支持函数调用。在SiliconFlow上，每百万个token0.086美元，为资源受限的部署提供了卓越的价值。
THUDM/GLM-4-9B-0414：轻量级开发者的选择
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一款紧凑型90亿参数模型，提供更轻量级的部署选项，同时保持卓越性能。该模型继承了GLM-4-32B系列的技术特性，但显著降低了资源需求。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。该模型还支持函数调用功能，允许其调用外部工具以扩展其能力范围。在SiliconFlow上，每百万个token0.086美元，它在资源受限的场景中展现了效率和效果之间的出色平衡，并在各种基准测试中表现出竞争力。
优点
- 在SiliconFlow上，每百万个token0.086美元，价格实惠。
- 出色的代码生成和网页设计能力。
- 支持函数调用，便于工具集成。
缺点
- 成本略高于前两个最经济实惠的选项。
- 上下文长度限制为33K个token。
我们喜爱它的理由
- 它在SiliconFlow上以低于每百万个token0.09美元的价格提供企业级代码生成和创意能力，非常适合预算有限但需要强大AI工具的开发者。
经济实惠的LLM模型对比
在此表格中，我们对比了2025年最经济实惠的LLM模型，每个模型都为不同的用例提供了卓越的价值。对于多模态应用，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct提供了无与伦比的定价。对于多语言对话，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了出色的性能。对于代码生成和创意任务，THUDM/GLM-4-9B-0414提供了卓越的能力。所有所示价格均来自SiliconFlow。这种并排视图有助于您根据特定需求选择最具成本效益的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉语言 | $0.05/M tokens | 最低价多模态AI |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多语言聊天 | $0.06/M tokens | 最佳多语言价值 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 代码与创意 | $0.086/M tokens | 经济实惠的代码生成 |
常见问题
我们2025年最经济实惠的三大推荐是：SiliconFlow上的Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct（每百万个token0.05美元）、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct（每百万个token0.06美元）和THUDM/GLM-4-9B-0414（每百万个token0.086美元）。这些模型都因其卓越的性价比而脱颖而出，以最低的成本提供了先进的AI能力。
对于以最低成本实现视觉和视频理解，选择Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct（每百万个token0.05美元）。对于需要广泛语言支持的多语言聊天应用，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct（每百万个token0.06美元）是理想选择。对于代码生成、网页设计和创意任务，THUDM/GLM-4-9B-0414（每百万个token0.086美元）提供了最佳价值。所有价格均来自SiliconFlow。