什麼是邊緣裝置即時推論大型語言模型？
邊緣裝置即時推論大型語言模型是精簡、優化的大型語言模型，專為在手機、物聯網裝置和嵌入式系統等資源受限的裝置上高效運行而設計。這些模型在效能與體積之間取得平衡，參數通常在70億到90億之間，能夠以最小的延遲和較低的計算需求實現快速推論。這項技術讓開發者能夠直接在邊緣裝置上部署AI功能，無需持續的雲端連線，從而實現從裝置端助理到即時電腦視覺、自主系統和工業物聯網解決方案等各種應用。它們普及了強大AI的使用，同時保護了隱私、降低了頻寬成本並確保了低延遲的回應。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一款針對對話應用場景優化的多語言大型語言模型，擁有80億參數。它在超過15兆個詞元的資料上進行訓練，在業界基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型。該模型採用監督式微調和人類回饋強化學習來增強實用性和安全性，其精簡的體積和高效的推論使其成為邊緣部署的理想選擇。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：高效的多語言邊緣 AI
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一款針對對話應用場景優化的多語言大型語言模型，擁有80億參數。這款指令微調模型專為在邊緣裝置上高效部署而設計，使用監督式微調和人類回饋強化學習等先進技術，在超過15兆個詞元的公開資料上進行訓練。它在常見的業界基準測試中超越了許多現有的開源和閉源聊天模型，同時保持了適合資源受限環境的精簡體積。Llama 3.1 8B擁有33K的上下文長度，支援文字和程式碼生成，在能力和效率之間取得了即時邊緣推論的最佳平衡。該模型的知識截止日期為2023年12月，在SiliconFlow上每百萬詞元0.06美元的具競爭力價格，使其成為可負擔的生產部署選擇。
優點
- 精簡的80億參數體積，非常適合邊緣裝置。
- 支援多種應用場景的多語言功能。
- 在超過15兆個詞元上訓練，基準測試表現強勁。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月。
- 僅限文字的模型，不具備原生視覺功能。
我們喜愛它的原因
- 它以精簡的80億參數體積提供企業級的多語言對話能力，使其成為各種應用中即時邊緣推論的完美選擇。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一款輕量級模型，擁有90億參數，在程式碼生成、網頁設計和函式呼叫方面提供卓越的能力。儘管體積精簡，它繼承了更大型的GLM-4-32B系列的技術特性，同時提供了更輕量級的部署選項——非常適合計算資源有限的邊緣環境。
GLM-4-9B-0414：為資源受限的邊緣環境提供均衡效能
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一款小型模型，擁有90億參數，專為在資源受限的場景中平衡效率與效能而設計。該模型繼承了GLM-4-32B系列的技術特性，但提供了更輕量級的部署選項，非常適合邊緣裝置。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中展現了卓越的能力。該模型支援函式呼叫功能，使其能夠調用外部工具來擴展其能力範圍——這對於需要與本地服務整合的邊緣AI應用來說是一項關鍵功能。憑藉33K的上下文長度和在各種基準測試中的競爭力表現，它為需要在有限計算資源下部署AI模型的用戶提供了一個強大的選擇。在SiliconFlow上每百萬詞元0.086美元的價格，為邊緣推論工作負載提供了卓越的價值。
優點
- 最佳的90億參數體積，適合邊緣部署。
- 強大的程式碼生成和函式呼叫能力。
- 繼承了更大型GLM-4系列的先進功能。
缺點
- 推論成本略高於某些替代方案。
- 主要專注於文字，不具備原生多模態支援。
我們喜愛它的原因
- 它以精簡的套件提供企業級功能，具備卓越的函式呼叫和程式碼生成特性，非常適合需要工具整合的邊緣AI應用。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款功能強大的視覺語言模型，擁有70億參數，具備先進的視覺理解能力。它能夠分析影像中的文字、圖表和佈局，理解長影片，並支援多格式的物件定位。針對動態解析度和高效視覺編碼進行了優化，非常適合需要多模態AI能力的邊緣裝置。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：多模態邊緣智慧
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是Qwen系列的新成員，擁有70億參數，獨特地配備了為邊緣部署優化的強大視覺理解能力。這款視覺語言模型能夠分析影像中的文字、圖表和佈局，理解長影片，捕捉事件，並支援多格式的物件定位——同時為資源受限的環境保持高效率。該模型在影片理解方面針對動態解析度和影格率訓練進行了特別優化，視覺編碼器的效率提升使其適合即時邊緣推論。它能夠進行推理、操作工具，並以33K的上下文長度生成結構化輸出。在SiliconFlow上每百萬詞元僅需0.05美元——是我們首選中價格最低的——為需要在單一精簡模型中同時具備視覺和語言理解能力的多模態邊緣應用提供了卓越的價值。
優點
- 精簡的70億參數，具備多模態能力。
- 先進的影像和影片視覺理解能力。
- 優化的視覺編碼器，實現高效的邊緣推論。
缺點
- 參數數量少於某些純文字替代方案。
- 影片理解可能需要更多計算資源。
我們喜愛它的原因
- 它是適用於邊緣裝置的最經濟實惠的多模態大型語言模型，以70億參數的套件提供強大的視覺語言能力，並為在資源受限的硬體上進行即時推論進行了優化。
邊緣大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的、為邊緣裝置即時推論優化的大型語言模型，每一款都有其獨特的優勢。對於多語言對話，Meta Llama 3.1 8B Instruct提供了最佳的平衡。對於邊緣裝置上的函式呼叫和程式碼生成，GLM-4-9B-0414表現出色。對於多模態邊緣應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct以最低的成本提供了視覺語言能力。這個並排比較圖可以幫助您根據特定的邊緣部署需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 價格 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | 文字生成 | 每百萬詞元 $0.06 | 多語言對話優化 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 文字生成 | 每百萬詞元 $0.086 | 函式呼叫與程式碼生成 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言 | 每百萬詞元 $0.05 | 多模態邊緣智慧 |
常見問題
我們2025年即時邊緣推論的前三名是Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-VL-7B-Instruct。這些模型中的每一款都因其精簡的體積（70億至90億參數）、在資源受限裝置上的高效率、低延遲以及解決邊緣AI部署挑戰的獨特方法而脫穎而出——從多語言對話到函式呼叫和多模態理解。
對於需要視覺和語言理解的多模態邊緣應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct是明確的贏家。它僅有70億參數，卻提供了強大的視覺理解能力，包括影像分析、影片理解和物件定位——所有這些都為高效的邊緣推論進行了優化。在SiliconFlow上每百萬詞元0.05美元的價格，使其成為邊緣裝置上即時電腦視覺、自主系統和物聯網應用的最經濟實惠的理想選擇。