什麼是針對低 VRAM GPU 優化的大型語言模型？
針對低 VRAM GPU 優化的大型語言模型是專為在顯示記憶體有限的顯示卡上高效運作而設計或調整大小的大型語言模型。這些模型通常擁有 70 億到 90 億個參數，在功能與資源消耗之間取得了最佳平衡。它們使開發者和企業能夠部署複雜的 AI 應用程式——包括多模態理解、推理、程式碼生成和多語言對話——而無需昂貴的高階 GPU 基礎設施。這使得強大的 AI 技術普及化，讓先進的語言模型在資源受限的環境中也能用於研究、原型設計和生產部署。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個擁有 70 億參數的強大視覺語言模型，具備卓越的視覺理解能力。它能分析圖片中的文字、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。該模型能夠進行推理、工具操作、多格式物件定位以及生成結構化輸出。它針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率——使其成為需要多模態 AI 的低 VRAM 部署的理想選擇。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：高效的多模態視覺語言處理
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個擁有 70 億參數的強大視覺語言模型，具備卓越的視覺理解能力。它能分析圖片中的文字、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。該模型能夠進行推理、工具操作、多格式物件定位以及生成結構化輸出。它針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。憑藉 33K 的上下文長度和在 SiliconFlow 上每百萬 tokens 0.05 美元的實惠價格，它提供了可在低 VRAM GPU 上流暢運作的企業級多模態 AI。
優點
- 僅 70 億參數，適合高效的低 VRAM 部署。
- 強大的視覺語言能力，具備影片理解功能。
- 支援多格式物件定位和結構化輸出。
缺點
- 參數數量少於超大型模型。
- 對於高度專業化的任務可能需要進行微調。
我們喜愛它的原因
- 它以最少的 VRAM 需求提供最先進的多模態理解能力，讓所有人都能使用先進的視覺語言 AI。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 是一個精簡的 90 億參數模型，在數學推理和一般任務中展現出卓越的能力。儘管規模較小，它在同等規模的開源模型中達到了領先的效能。該模型具備深度思考能力，並透過 YaRN 技術處理長上下文，特別適用於需要數學推理能力但計算資源有限的應用。它在資源受限的場景中實現了效率與效果的絕佳平衡。
THUDM/GLM-Z1-9B-0414：為數學推理而生的精簡強者
GLM-Z1-9B-0414 是 GLM 系列中一個精簡的 90 億參數模型，它延續了開源傳統，同時展現出驚人的能力。儘管規模較小，它在數學推理和一般任務中表現出色，在同等規模的開源模型中達到了領先水平的效能。研究團隊採用了與訓練更大型模型相同的技術來訓練這個高效的 90 億參數模型。它具備深度思考能力，並能透過 YaRN 技術處理長上下文（33K），特別適用於需要數學推理能力但計算資源有限的應用。在 SiliconFlow 上定價為每百萬 tokens 0.086 美元，為低 VRAM 部署提供了卓越的價值。
優點
- 僅 90 億參數，為低 VRAM GPU 進行了優化。
- 卓越的數學推理能力。
- 具備深度思考功能，可解決複雜問題。
缺點
- 專為推理任務設計，而非一般聊天。
- 在 SiliconFlow 上價格略高於純文字模型，為每百萬 tokens 0.086 美元。
我們喜愛它的原因
- 它將先進的數學推理和深度思考能力帶入資源受限的環境，證明了小模型也能發揮超乎其規模的強大實力。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 是一個擁有 80 億參數的多語言大型語言模型，專為對話應用場景進行了優化。它在常見的行業基準測試中，表現優於許多現有的開源和閉源聊天模型。該模型使用超過 15 兆個 tokens 進行訓練，並採用了監督式微調和基於人類回饋的強化學習技術，在實用性和安全性方面表現出色。模型支援多種語言的文字和程式碼生成，上下文長度為 33K，是低 VRAM 部署的絕佳選擇。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：全能的多語言對話冠軍
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 是由 Meta 開發的一款擁有 80 億參數的多語言大型語言模型，專為對話應用場景進行了優化，並在常見的行業基準測試中超越了許多現有的開源和閉源聊天模型。該模型使用超過 15 兆個公開可用資料的 tokens 進行訓練，並採用了監督式微調和基於人類回饋的強化學習等先進技術，以增強其實用性和安全性。它支援文字和程式碼生成，知識截止日期為 2023 年 12 月，並提供 33K 的上下文長度。在 SiliconFlow 上定價僅為每百萬 tokens 0.06 美元，為跨多語言應用的低 VRAM GPU 部署提供了卓越的多功能性和效能。
優點
- 僅 80 億參數，適合高效的低 VRAM 操作。
- 支援多語言，適用於全球應用。
- 在基準測試中表現優於許多更大型的模型。
缺點
- 知識截止日期為 2023 年 12 月。
- 專業性不如特定領域的模型。
我們喜愛它的原因
- 它在一個精簡的 80 億參數套件中提供了超越基準的效能和多語言能力，讓世界級的 AI 在普通硬體上也能觸手可及。
低 VRAM 大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的低 VRAM 大型語言模型，每個模型都針對不同的應用場景進行了優化。對於多模態視覺語言任務，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 以其精簡的 70 億參數架構脫穎而出。對於進階數學推理，THUDM/GLM-Z1-9B-0414 以僅 90 億參數提供深度思考能力。對於多功能的多語言對話，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 以 80 億參數提供超越基準的效能。這個並排比較可幫助您根據具體需求和硬體限制選擇最佳模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言模型 | $0.05/M tokens | 多模態視覺理解 |
| 2 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 推理模型 | $0.086/M tokens | 數學推理專長 |
| 3 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多語言聊天模型 | $0.06/M tokens | 超越基準的對話能力 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、THUDM/GLM-Z1-9B-0414 和 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。這些模型中的每一個都因其卓越的效率、在資源受限硬體上的效能以及獨特的能力——從多模態視覺理解到數學推理和多語言對話——而脫穎而出。
這些模型專為低 VRAM 環境進行了優化。憑藉 70 億至 90 億的參數，它們通常可以在擁有 8-12GB VRAM 的 GPU 上高效運作，具體取決於量化和批次大小。這使得它們可以在消費級硬體（如 RTX 3060、RTX 4060）甚至更舊的專業 GPU 上使用，無需高階基礎設施投資即可部署強大的 AI。