什麼是智慧物聯網的開源大型語言模型？
智慧物聯網的開源大型語言模型是專門設計用於在邊緣設備、嵌入式系統和資源受限硬體上高效運行的AI系統。這些模型直接在物聯網設備上實現智慧自動化、自然語言介面、預測性維護和即時決策。它們針對低延遲、最小記憶體佔用和能源效率進行了優化，使開發人員能夠在智慧家庭、工業感測器、穿戴式設備和連接設備上部署複雜的AI功能，而無需依賴持續的雲端連接。它們促進了邊緣運算領域的創新，使物聯網應用程式能夠普及強大的AI，並實現從語音控制家電到自主製造系統的廣泛用例。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級開源模型，擁有約21B參數（3.6B活躍），基於MoE架構和MXFP4量化構建，可在16 GB VRAM設備上本地運行。它在推理、數學和健康任務方面與o3-mini相匹配，支援CoT、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等框架部署——使其成為邊緣物聯網部署的理想選擇。
openai/gpt-oss-20b：物聯網的高效邊緣智慧
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級開源模型，擁有約21B參數（3.6B活躍），基於混合專家（MoE）架構和MXFP4量化構建，可在16 GB VRAM設備上本地運行。它在推理、數學和健康任務方面與o3-mini相匹配，支援思維鏈（CoT）、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等框架部署。憑藉131K的上下文長度，該模型非常適合需要設備上智慧、即時處理和最小計算開銷的智慧物聯網應用程式。其高效的架構使其能夠部署在邊緣設備上，同時為複雜的物聯網場景保持卓越的推理能力。
優點
- 僅需16 GB VRAM即可運行，非常適合邊緣設備。
- MoE架構，僅3.6B活躍參數，效率高。
- 支援CoT推理和工具使用，用於物聯網自動化。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制某些複雜任務。
- 需要量化感知才能實現最佳部署。
我們為何喜愛它
- 它在資源受限的物聯網硬體上提供強大的AI功能，以SiliconFlow的實惠價格（輸入令牌每百萬0.04美元，輸出令牌每百萬0.18美元）實現真正的邊緣智慧，且基礎設施要求極低。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B是一個多語言指令微調模型，針對對話用例進行了優化，在超過15萬億個令牌上進行了訓練。憑藉8B參數和33K上下文長度，它在行業基準上提供了卓越的性能，同時保持了物聯網閘道、邊緣伺服器和智慧設備控制器所需的效率。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：智慧設備的平衡性能
Meta Llama 3.1是Meta開發的一系列多語言大型語言模型，具有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，在常見行業基準上超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。該模型在超過15萬億個公開數據令牌上進行了訓練，使用監督微調和人類回饋強化學習等技術來增強實用性和安全性。憑藉對文本和程式碼生成的支援、33K上下文長度以及2023年12月的知識截止日期，該模型在智慧物聯網應用程式（從語音助手到智慧家庭自動化系統）的能力和效率之間取得了最佳平衡。
優點
- 8B參數，針對效率和性能進行了優化。
- 支援多語言，適用於全球物聯網部署。
- 透過RLHF訓練，提供安全、有用的回應。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月。
- 可能需要針對專業物聯網領域進行微調。
我們為何喜愛它
- 它以物聯網友好的規模提供生產級對話功能和多語言支援，並得到Meta強大訓練方法的支持，在SiliconFlow上以每百萬令牌0.06美元的競爭價格提供。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是一個輕量級的90億參數模型，在程式碼生成、函數調用和工具調用方面表現出色。儘管規模較小，但在基準測試中顯示出競爭力，同時保持了適用於資源受限的物聯網場景、邊緣運算和嵌入式智慧系統的效率。
THUDM/GLM-4-9B-0414：代理式物聯網智慧
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一個小型模型，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。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。憑藉33K上下文長度，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模型的用戶提供了強大的選擇。它特別適合需要工具整合、API調用和自主設備管理的智慧物聯網應用程式。
優點
- 函數調用，用於物聯網設備控制和自動化。
- 9B參數，用於高效邊緣部署。
- 程式碼生成，用於設備上腳本和邏輯。
缺點
- 比系列中的旗艦模型小。
- 可能需要針對特定物聯網協議進行優化。
我們為何喜愛它
- 它將代理功能帶入物聯網環境，使設備能夠自主與工具和服務互動，同時以SiliconFlow每百萬令牌0.086美元的實惠價格保持卓越效率。
智慧物聯網AI模型比較
在此表中，我們比較了2025年領先的、針對智慧物聯網應用程式優化的開源大型語言模型。openai/gpt-oss-20b以其超輕量級MoE架構在邊緣設備上表現出色，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供平衡的多語言對話功能，而THUDM/GLM-4-9B-0414則為代理式物聯網自動化提供函數調用。這種並排比較有助於您根據設備限制、處理要求和物聯網用例選擇最佳模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-20b | openai | 輕量級MoE | 每百萬令牌0.04美元/0.18美元 | 可在16GB VRAM邊緣設備上運行 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 高效對話 | 每百萬令牌0.06美元 | 多語言RLHF訓練 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 函數調用 | 每百萬令牌0.086美元 | 代理式工具調用 |
常見問題
我們2025年智慧物聯網應用程式的三大推薦模型是openai/gpt-oss-20b、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和THUDM/GLM-4-9B-0414。這些模型都因其效率、緊湊的參數數量以及適用於資源受限邊緣設備和智慧自動化系統的專業能力而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定的物聯網需求有不同的領導者。對於VRAM極少（16GB）的超輕量級邊緣設備，openai/gpt-oss-20b憑藉其高效的MoE架構是首選。對於需要多語言語音介面和對話的物聯網系統，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct憑藉RLHF訓練表現出色。對於需要函數調用和工具整合的代理式物聯網應用程式，THUDM/GLM-4-9B-0414在能力和效率之間提供了最佳平衡。