什麼是行動部署大型語言模型？
用於行動部署的大型語言模型是經過優化的大型語言模型，旨在行動裝置上高效運行，這些裝置的計算資源、記憶體和電池壽命有限。這些模型通常參數範圍從 7B 到 9B，在能力和效率之間取得了平衡。透過使用先進的壓縮技術、量化和架構優化，它們提供了強大的自然語言理解、生成和推理能力，同時保持了行動友善的資源佔用。這項技術使開發人員能夠將複雜的 AI 功能直接整合到行動應用程式中，從聊天機器人和助理到視覺理解和程式碼生成，而無需持續的雲端連線。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大型語言模型，針對行動對話使用案例進行了優化。這個 8B 指令微調模型在常見的行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。它使用監督式微調和人類回饋強化學習，在超過 15 兆個 token 上進行訓練，提供了卓越的實用性和安全性。支援 33K 上下文長度以及優化的文本和程式碼生成能力，非常適合需要對話式 AI 和多語言支援的行動應用程式。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：行動優化的多語言卓越表現
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是由 Meta 開發的多語言大型語言模型，針對行動對話使用案例進行了優化。這個 8B 指令微調變體在性能和效率之間取得了平衡，使其成為資源受限的行動環境的理想選擇。該模型在超過 15 兆個公開可用數據 token 上進行訓練，採用了監督式微調和人類回饋強化學習等技術，以提高實用性和安全性。它在常見的行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型，同時保持了高效的資源佔用。憑藉 33K 的上下文長度支援和 2023 年 12 月的知識截止日期，Llama 3.1 8B 在文本和程式碼生成、多語言對話和指令遵循方面表現出色。在 SiliconFlow 上每百萬 token 僅需 $0.06，它為行動開發人員提供了卓越的價值。
優點
- 8B 參數，針對行動效率進行優化。
- 多語言支援，適用於全球應用程式。
- 在 15 兆以上 token 上進行 RLHF 訓練，確保安全性。
缺點
- 知識截止日期為 2023 年 12 月。
- 無內建視覺能力。
我們為何喜愛它
- 它以行動友善的 8B 套件形式，提供了 Meta 業界領先的語言模型技術，具有卓越的多語言能力和基準性能。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一個輕量級的 9B 參數模型，具有出色的行動部署特性。儘管體積小巧，它在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形生成和基於搜尋的寫作方面展現了卓越的能力。該模型支援函數呼叫，可透過外部工具擴展功能，並在資源受限的行動場景中實現效率和有效性之間的最佳平衡。它在各種基準測試中保持了競爭力，同時非常適合行動 AI 應用程式。
GLM-4-9B-0414：行動裝置的輕量級強大模型
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一個小型模型，擁有 90 億個參數，專為輕量級部署場景設計。該模型繼承了較大型 GLM-4-32B 系列的技術特性，同時提供了行動友善的資源佔用。儘管規模較小，GLM-4-9B-0414 在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形生成和基於搜尋的寫作任務方面展現了卓越的能力。該模型支援函數呼叫功能，允許它調用外部工具來擴展其功能範圍——非常適合需要工具整合的行動應用程式。憑藉 33K 的上下文長度以及在 SiliconFlow 上每百萬 token 僅需 $0.086 的競爭力價格，它在資源受限的行動場景中實現了效率和有效性之間的卓越平衡，使其成為需要在有限計算資源下部署強大 AI 模型的開發人員的理想選擇。
優點
- 9B 參數，針對行動效率進行優化。
- 出色的程式碼生成和網頁設計能力。
- 支援函數呼叫，用於工具整合。
缺點
- 價格略高於 8B 替代方案。
- 僅限文本模型，無視覺能力。
我們為何喜愛它
- 它將 GLM-4 系列的企業級功能帶到行動裝置，以緊湊的 9B 套件提供出色的程式碼生成和函數呼叫功能。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個強大的視覺語言模型，擁有 7B 參數，將多模態 AI 帶到行動裝置。它可以分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解影片，並執行推理任務。該模型支援多格式物件定位和結構化輸出生成。透過動態解析度和改進的視覺編碼器效率進行優化，它在行動友善的架構中提供了全面的視覺語言能力——非常適合需要圖像理解、視覺推理和多模態互動的應用程式。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：行動視覺語言創新
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是通義系列的新成員，為行動部署場景帶來了強大的視覺理解能力。憑藉 7B 參數，這個視覺語言模型可以分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片，並捕捉複雜事件。它擅長推理、工具操作、多格式物件定位和生成結構化輸出。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了專門優化，並顯著提高了視覺編碼器效率——使其適用於行動環境。憑藉 33K 的上下文長度以及在 SiliconFlow 上每百萬 token 僅需 $0.05 的競爭力價格（輸入和輸出），它代表了行動多模態 AI 的尖端技術。該模型非常適合需要圖像分析、視覺問答、影片理解和文件理解的行動應用程式。
優點
- 7B 參數，具備完整的視覺語言能力。
- 分析圖像、影片、圖表和文件。
- 優化的視覺編碼器，提高行動效率。
缺點
- 視覺處理比純文本模型需要更多資源。
- 可能需要針對低階行動裝置進行優化。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的 7B 套件形式，為行動裝置提供了全面的視覺語言 AI 能力，使應用程式能夠高效地查看、理解和推理視覺內容。
行動大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2026 年領先的行動優化大型語言模型，每個模型在不同的部署場景中都具有獨特的優勢。Meta Llama 3.1 8B 在多語言對話方面表現出色，GLM-4-9B-0414 提供強大的程式碼生成和函數呼叫功能，而 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 則將視覺語言能力帶到行動裝置。這種並排比較有助於您根據特定的行動應用程式需求選擇合適的模型，平衡能力、效率和成本。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/百萬 token | 多語言對話優化 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/百萬 token | 程式碼生成與函數呼叫 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 聊天 | $0.05/百萬 token | 視覺語言能力 |
常見問題
我們 2026 年行動部署的三大推薦是 Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414 和 Qwen2.5-VL-7B-Instruct。這些模型都因其效率、行動優化的架構以及在資源受限環境中提供強大 AI 能力的卓越性能而脫穎而出。
對於多語言聊天機器人和對話式 AI，Meta Llama 3.1 8B Instruct 是首選，它具有廣泛的語言支援和 RLHF 訓練。對於需要程式碼生成、工具整合或函數呼叫的行動應用程式，GLM-4-9B-0414 提供了卓越的能力。對於需要圖像理解、視覺推理或影片分析的應用程式，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是明確的領導者，它是我們三大推薦中唯一針對行動部署優化的視覺語言模型。