什麼是行動應用程式的輕量級聊天模型？
行動應用程式的輕量級聊天模型是緊湊、高效的語言模型，專為部署在資源受限的行動裝置上而優化。這些模型通常介於7B到9B參數之間，旨在提供強大的對話式AI功能，同時保持最小的記憶體佔用、低延遲和能源效率。它們使開發人員能夠將複雜的自然語言理解、對話生成和多語言支援直接整合到行動應用程式中，而無需持續的雲端連接。這項技術使AI驅動的行動體驗大眾化，讓智慧型手機和平板電腦能夠以前所未有的性能在本地運行智慧聊天機器人、虛擬助理和互動式對話介面。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta開發的多語言大型語言模型家族，具有8B、70B和405B參數大小的預訓練和指令微調變體。這個8B指令微調模型針對多語言對話用例進行了優化，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。該模型使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術，在超過15兆個公開可用資料代幣上進行訓練，以提高實用性和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多語言行動卓越表現
Meta Llama 3.1是Meta開發的多語言大型語言模型家族，具有8B、70B和405B參數大小的預訓練和指令微調變體。這個8B指令微調模型針對多語言對話用例進行了優化，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。該模型使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術，在超過15兆個公開可用資料代幣上進行訓練，以提高實用性和安全性。Llama 3.1支援文字和程式碼生成，知識截止日期為2023年12月。憑藉33K的上下文長度和在SiliconFlow上每百萬代幣0.06美元的競爭性定價，它非常適合需要強大多語言聊天功能的行動應用程式。
優點
- 針對多種語言的多語言對話進行優化。
- 在基準測試中超越許多開源和閉源聊天模型。
- 使用RLHF在超過15兆個代幣上進行訓練，以提高安全性和實用性。
缺點
- 知識截止日期限制在2023年12月。
- 33K的上下文長度對於極長的對話可能有限制。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的8B套件提供了Meta世界級的多語言對話功能，非常適合行動部署，並具有出色的基準性能。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，擁有90億個參數。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。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仍然展現出卓越的能力。該模型還支援函數呼叫功能，使其能夠調用外部工具來擴展其功能範圍。
THUDM/GLM-4-9B-0414：高效工具呼叫強者
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，擁有90億個參數。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。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仍然展現出卓越的能力。該模型還支援函數呼叫功能，使其能夠調用外部工具來擴展其功能範圍。該模型在資源受限的場景中，在效率和有效性之間取得了良好的平衡，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。憑藉在各種基準測試中的競爭性性能以及在SiliconFlow上每百萬代幣0.086美元的定價，它非常適合需要工具整合的行動應用程式。
優點
- 以緊湊的9B格式繼承GLM-4-32B的功能。
- 出色的程式碼生成和網頁設計能力。
- 支援函數呼叫以整合外部工具。
缺點
- 在SiliconFlow上每百萬代幣0.086美元的定價略高。
- 在高度複雜的推理任務中可能無法與大型模型匹敵。
我們為何喜愛它
- 它將企業級的函數呼叫和工具整合功能帶到行動裝置，實現了能夠有效與外部服務互動的複雜AI助理。
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有8.2B參數。該模型獨特地支援在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和程式碼編寫）和非思考模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它展現出顯著增強的推理能力，在數學、程式碼生成和常識邏輯推理方面超越了之前的QwQ和Qwen2.5指令模型。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話方面，與人類偏好對齊表現出色。
Qwen/Qwen3-8B：雙模式推理冠軍
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有8.2B參數。該模型獨特地支援在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和程式碼編寫）和非思考模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它展現出顯著增強的推理能力，在數學、程式碼生成和常識邏輯推理方面超越了之前的QwQ和Qwen2.5指令模型。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話方面，與人類偏好對齊表現出色。此外，它支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉令人印象深刻的131K上下文長度和在SiliconFlow上每百萬代幣0.06美元的定價，它是最通用的輕量級模型，適用於需要效率和深度推理的行動應用程式。
優點
- 獨特的思考和對話模式雙模式切換。
- 在數學、程式碼編寫和邏輯任務中增強的推理能力。
- 巨大的131K上下文長度，適用於長時間對話。
缺點
- 8.2B參數可能需要針對較舊的行動裝置進行優化。
- 思考模式可能會增加複雜推理任務的延遲。
我們為何喜愛它
- 它以雙模式操作提供了前所未有的多功能性，將高效的行動聊天與深度推理能力和巨大的上下文長度結合在一起——所有這些都包含在一個緊湊的8B套件中。
輕量級聊天模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的輕量級聊天模型，這些模型均針對行動部署進行了優化，每個模型都具有獨特的優勢。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct在多語言對話方面表現出色，THUDM/GLM-4-9B-0414帶來了函數呼叫功能，而Qwen/Qwen3-8B則提供了具有巨大上下文的雙模式推理。這種並排比較有助於您為行動應用程式的特定需求選擇合適的輕量級模型。所有定價均來自SiliconFlow。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 參數 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 8B，33K 上下文 | $0.06/百萬代幣 | 多語言對話卓越表現 |
| 2 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B，33K 上下文 | $0.086/百萬代幣 | 函數呼叫與工具整合 |
| 3 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 8B，131K 上下文 | $0.06/百萬代幣 | 具有巨大上下文的雙模式推理 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、THUDM/GLM-4-9B-0414和Qwen/Qwen3-8B。這些模型都因其緊湊的尺寸（7B-9B參數）、在資源受限裝置上的效率以及獨特的功能——從多語言卓越表現到函數呼叫和雙模式推理——而脫穎而出，使其成為行動應用程式部署的理想選擇。
我們的分析顯示，針對不同的行動需求有不同的領先模型。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct最適合需要多語言支援和一般對話的應用程式。當您的行動應用程式需要透過函數呼叫來調用外部工具或API時，THUDM/GLM-4-9B-0414表現出色。Qwen/Qwen3-8B是需要快速響應和深度推理能力的應用程式的理想選擇，其雙模式操作和131K上下文長度使得在行動裝置上進行長時間對話和複雜問題解決成為可能。