什麼是推論速度優化的大型語言模型？
推論速度優化的大型語言模型是專門設計用於以最小計算開銷提供快速響應的語言模型。這些模型通常具有較小的參數數量（7B-9B 範圍）、高效的架構和優化的服務能力，可實現快速的 token 生成和低延遲。這項技術使開發人員能夠在資源受限的環境、即時應用程式和高吞吐量場景中部署強大的 AI 功能。它們在性能和效率之間取得平衡，使需要快速響應的應用程式（從聊天機器人到生產 API）能夠使用先進的語言理解功能，而無需承擔較大型模型的計算成本。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是 Qwen 系列中一個 70 億參數的視覺語言模型，配備強大的視覺理解能力並針對推論效率進行了優化。它能夠分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。該模型具有改進的視覺編碼器，支援動態解析度和幀率訓練，使其在多模態任務中表現出色，同時保持強大的推理能力並支援多格式物件定位和結構化輸出。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：閃電般快速的多模態理解
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是 Qwen 系列中一個 70 億參數的視覺語言模型，配備強大的視覺理解能力並針對推論效率進行了優化。它能夠分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。它能夠進行推理、操作工具、支援多格式物件定位並生成結構化輸出。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優化，並提高了視覺編碼器的效率。憑藉 33K 的上下文長度以及在 SiliconFlow 上每百萬 token 0.05 美元的極具競爭力的價格，它為多模態應用程式提供了卓越的速度與性能比。
優點
- 緊湊的 70 億參數實現快速推論速度。
- 優化的視覺編碼器，實現高效處理。
- 在 SiliconFlow 上每百萬 token 0.05 美元，成本效益極佳。
缺點
- 較小的模型尺寸可能會限制複雜推理的深度。
- 視覺語言的重點可能不適合純文本任務。
我們為何喜愛它
- 它透過優化的視覺編碼器提供閃電般快速的多模態推論，使其成為預算有限的即時視覺語言應用程式的完美選擇。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 是一個 80 億參數的多語言大型語言模型，針對對話和推論速度進行了優化。這個經過指令微調的版本在行業基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型，同時保持了卓越的效率。它在超過 15 兆個 token 上進行了訓練，採用監督式微調和 RLHF，支援多語言的文本和程式碼生成，具有 33K 的上下文窗口，使其成為需要快速響應的高吞吐量生產環境的理想選擇。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：業界領先的速度和多語言卓越表現
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 是由 Meta 開發的多語言大型語言模型，具有經過指令微調的 80 億參數架構，針對對話用例進行了優化。該模型在常見行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型，同時提供了卓越的推論速度。該模型在超過 15 兆個公開可用數據 token 上進行了訓練，使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術來提高實用性和安全性。Llama 3.1 支援文本和程式碼生成，具有 33K 的上下文長度，知識截止日期為 2023 年 12 月。在 SiliconFlow 上每百萬 token 0.06 美元，它為需要快速響應時間的生產部署提供了卓越的價值。
優點
- 80 億參數，推論速度卓越。
- 在基準測試中超越許多大型模型。
- 支援多種語言。
缺點
- 知識截止日期限制在 2023 年 12 月。
- 可能需要針對特定領域進行微調。
我們為何喜愛它
- 它在速度、品質和多語言能力之間取得了完美平衡，使其成為高性能生產聊天機器人和 API 的首選。
THUDM/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，提供卓越的推論速度，同時保持強大的功能。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表現出色。該模型支援函數調用以擴展其功能，並在資源受限的場景中實現效率和有效性的最佳平衡，使其成為速度至關重要的快速部署的理想選擇。
THUDM/GLM-4-9B-0414：緊湊力量與極速
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一個小型模型，擁有 90 億參數。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，並針對推論速度進行了優化。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表現出色。該模型還支援函數調用功能，允許它調用外部工具以擴展其功能範圍。該模型在資源受限的場景中顯示出效率和有效性之間的良好平衡，為需要在有限計算資源下部署 AI 模型的使用者提供了一個強大的選擇。憑藉 33K 的上下文長度以及在 SiliconFlow 上每百萬 token 0.086 美元的價格，它在基準測試中提供了具有競爭力的性能，同時保持了快速的推論速度。
優點
- 僅 90 億參數，推論速度快。
- 卓越的程式碼生成和技術任務能力。
- 支援函數調用，便於工具整合。
缺點
- 成本略高於某些替代方案。
- 在複雜推理方面可能無法與大型模型匹敵。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊、速度優化的套件提供企業級功能，非常適合需要在技術和創意應用程式中進行快速推論的開發人員。
大型語言模型速度比較
在此表格中，我們比較了 2025 年最快的大型語言模型，每個都針對不同的速度關鍵用例進行了優化。對於多模態應用程式，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 提供了最有效的視覺語言處理。對於大規模多語言對話，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 提供了業界領先的速度和廣泛的語言支援。對於技術任務和程式碼生成，GLM-4-9B-0414 透過函數調用功能提供快速推論。這種並排視圖可幫助您為特定的部署需求選擇合適的速度優化模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言 | $0.05/M Tokens | 最快的多模態推論 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多語言聊天 | $0.06/M Tokens | 頂級速度與基準表現 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 輕量級聊天 | $0.086/M Tokens | 快速程式碼生成 |
常見問題
我們 2025 年最快推論速度的前三名是 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 和 THUDM/GLM-4-9B-0414。這些模型都因其卓越的速度、效率以及在各自領域中保持高品質輸出的同時提供快速響應的能力而脫穎而出。
我們的分析顯示，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在 SiliconFlow 上以每百萬 token 0.05 美元的價格提供最佳成本效益，使其成為高容量多模態應用程式的理想選擇。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 以每百萬 token 0.06 美元的價格為多語言聊天部署提供了卓越的價值。對於需要函數調用的技術任務，GLM-4-9B-0414 以每百萬 token 0.086 美元的價格提供強勁性能，同時保持快速的推論速度。