什麼是可部署的節能型LLM？
可部署的節能型LLM是經過優化的大型語言模型，旨在提供高品質結果的同時，最大限度地減少計算資源和能源消耗。這些模型通常介於7B到9B參數之間，在能力和效率之間取得了平衡。它們利用先進的訓練技術和架構優化，提供強大的自然語言理解、程式碼生成和多模態能力，而無需龐大的基礎設施。它們實現了成本效益高的擴展、減少了碳足跡，並透過使資源有限的組織（從邊緣設備到雲端環境）能夠部署AI，從而普及了AI的應用。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個強大的70億參數視覺語言模型，具備卓越的視覺理解能力。它能夠分析圖像中的文字、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，支援多格式物件定位，並生成結構化輸出。它已針對影片理解中的動態解析度和影格率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：高效多模態智慧
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個70億參數的視覺語言模型，以卓越的效率提供強大的視覺理解能力。它擅長分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解長影片並捕捉複雜事件。該模型支援推理、工具操作、多格式物件定位和結構化輸出生成。透過對動態解析度和影格率訓練的優化，以及增強的視覺編碼器，它在保持能源效率的同時實現了最先進的性能。在SiliconFlow上，輸入和輸出的每百萬個token僅需$0.05，為需要最少資源消耗的多模態應用提供了卓越的價值。
優點
- 緊湊的7B參數，具備強大的多模態能力。
- 優化的視覺編碼器，提高效率。
- 支援動態解析度和影片理解。
缺點
- 參數數量少於專業的大型模型。
- 可能需要針對特定領域任務進行微調。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊、節能的套件提供企業級多模態AI能力，非常適合資源受限的部署場景。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是GLM系列中一個輕量級的90億參數模型，它繼承了GLM-4-32B的卓越技術，同時提供了優越的部署效率。儘管規模較小，它在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜尋的寫作任務中展現出色的能力。該模型支援函數呼叫功能，並在資源受限的場景中實現了效率和效果之間的最佳平衡。
GLM-4-9B-0414：高效部署的輕量級強者
GLM-4-9B-0414 是一個90億參數模型，在保持卓越能源效率的同時，提供了令人印象深刻的功能。該模型繼承了較大型GLM-4-32B系列的先進技術特性，但提供了顯著更輕量級的部署選項。它在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形創建和基於搜尋的寫作任務中表現出色。該模型的函數呼叫功能使其能夠調用外部工具，擴展了其應用範圍。憑藉在基準測試中的競爭性性能以及在SiliconFlow上每百萬個token$0.086的定價，GLM-4-9B-0414 代表了尋求在計算限制下實現強大AI能力的組織的理想解決方案。
優點
- 9B參數下效率與性能的卓越平衡。
- 強大的程式碼生成和網頁設計能力。
- 支援函數呼叫以擴展功能。
缺點
- 每百萬個token$0.086，成本略高於最小的模型。
- 不專門用於高級推理任務。
我們為何喜愛它
- 它以輕量級、節能的套件提供企業級能力，非常適合需要多功能AI性能且注重成本的部署。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 是一個80億參數的多語言指令微調模型，專為對話用例進行了優化。它在超過15兆個公開可用數據token上進行訓練，在行業基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型。透過監督式微調和人類回饋強化學習，它在保持部署能源效率的同時，實現了卓越的實用性和安全性。
Meta Llama 3.1-8B-Instruct：高效多語言卓越表現
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 是一個80億參數的多語言大型語言模型，以卓越的效率提供出色的性能。它在超過15兆個數據token上進行訓練，採用了包括監督式微調和人類回饋強化學習在內的先進技術，在多語言對話、文本生成和程式碼生成任務中表現出色。該模型在常見行業基準測試中超越了許多更大的開源和閉源替代方案，同時保持了緊湊的佔用空間，非常適合節能部署。在SiliconFlow上，每百萬個token$0.06，並支援33K上下文長度，對於在AI部署中優先考慮性能和資源優化的組織來說，它是一個傑出的選擇。
優點
- 在超過15兆個token上訓練，具備強大能力。
- 在行業基準測試中超越許多大型模型。
- 出色的多語言支援和對話優化。
缺點
- 知識截止日期限制在2023年12月。
- 主要專注於文本生成，而非多模態。
我們為何喜愛它
- 它以節能的8B參數套件提供世界級的多語言性能，使企業AI部署既可持續又具成本效益。
節能型LLM比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的節能型LLM，每個模型都針對可持續部署進行了優化。Qwen2.5-VL-7B-Instruct 以7B參數提供了最緊湊的多模態解決方案。GLM-4-9B-0414 以9B參數提供了支援函數呼叫的多功能能力。Meta Llama 3.1-8B-Instruct 透過廣泛訓練提供了卓越的多語言性能。這種並排比較有助於您根據特定的部署要求和資源限制選擇最有效的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言聊天 | $0.05/百萬個token | 高效多模態能力 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/百萬個token | 輕量級且支援函數呼叫 |
| 3 | Meta Llama 3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/百萬個token | 多語言基準測試領導者 |
常見問題
我們2025年節能型LLM部署的三大推薦是Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4-9B-0414和Meta Llama 3.1-8B-Instruct。這些模型各自因其在部署場景中卓越的性能、資源效率和成本效益平衡而脫穎而出。
我們的分析顯示，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在SiliconFlow上以每百萬個token$0.05的價格為多模態應用提供了最佳價值。對於純聊天和程式碼生成，Meta Llama 3.1-8B-Instruct 以每百萬個token$0.06的價格提供了卓越的多語言性能。GLM-4-9B-0414 以每百萬個token$0.086的價格，在需要函數呼叫和工具整合時表現出色。