什麼是適用於物聯網設備的開源大型語言模型？
適用於物聯網設備的開源大型語言模型是緊湊、高效的大型語言模型，專為部署在資源受限的邊緣設備和物聯網系統上而優化。這些模型利用先進的壓縮技術和高效的架構，提供強大的自然語言處理、推理和多模態能力，同時最大限度地減少記憶體佔用、功耗和計算要求。這項技術使開發人員能夠將AI智慧直接嵌入到物聯網設備中，從智慧感測器到工業控制器，促進邊緣計算、即時決策和分散式AI系統的創新，而無需持續的雲端連接。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大型語言模型，擁有80億個參數，專為對話用例進行優化。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。它使用監督式微調和人類回饋強化學習，在超過15兆個tokens上進行訓練，支援文本和程式碼生成，對於物聯網邊緣部署具有出色的效率。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：適用於物聯網的高效多語言智慧
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是由Meta開發的多語言大型語言模型，其指令微調的80億參數版本專為對話和文本生成而優化。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，同時保持了緊湊的佔用空間，非常適合物聯網設備。它使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術，在超過15兆個公開可用數據tokens上進行訓練，提升了實用性和安全性。Llama 3.1 8B 具有33K的上下文長度，知識截止日期為2023年12月，支援高效的文本和程式碼生成，使其成為資源受限物聯網硬體上邊緣AI應用的完美選擇。SiliconFlow的定價為輸入和輸出每百萬tokens 0.06美元。
優點
- 緊湊的80億參數，針對邊緣部署進行優化。
- 在行業基準測試中超越許多模型。
- 在15兆個tokens上進行RLHF訓練，以提高安全性。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月。
- 不具備原生多模態能力。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的80億參數實現了卓越的多語言性能和程式碼生成，使其成為需要高效設備端AI的智慧物聯網邊緣設備的理想選擇。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是GLM系列中的輕量級模型，擁有90億個參數，在程式碼生成、網頁設計和函數調用方面提供卓越的能力。儘管規模較小，它在資源受限的場景中展現出競爭力，為計算資源有限的物聯網設備部署提供了效率和有效性之間的理想平衡。
THUDM GLM-4-9B-0414：資源受限物聯網的輕量級強大模型
GLM-4-9B-0414 是GLM系列中的小型模型，擁有90億個參數，繼承了較大GLM-4-32B系列的技術特性，同時提供了更輕量級的部署選項，非常適合物聯網設備。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展現出卓越的能力。該模型支援函數調用功能，使其能夠調用外部工具和API以擴展其能力範圍——這對於物聯網設備整合至關重要。它在資源受限的場景中實現了效率和有效性之間的出色平衡，具有33K的上下文長度，並在各種基準測試中表現出競爭力。SiliconFlow的定價為輸入和輸出每百萬tokens 0.086美元，使其在邊緣部署中具有成本效益。
優點
- 僅90億參數，實現高效物聯網部署。
- 出色的程式碼生成和函數調用能力。
- 支援外部工具調用，便於物聯網整合。
缺點
- 定價略高於某些80億參數的替代方案。
- 對於非常小的物聯網設備可能需要優化。
我們為何喜愛它
- 它將輕量級的90億參數架構與強大的函數調用能力相結合，使其非常適合需要與外部系統和API互動，同時保持高效性能的物聯網設備。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個強大的視覺語言模型，擁有70億個參數，具備先進的視覺理解能力。它能夠分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解影片，並執行多模態推理。針對動態解析度和高效視覺編碼進行優化，非常適合配備攝影機感測器、需要設備端圖像和影片理解的物聯網設備。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：適用於視覺物聯網的多模態智慧
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是Qwen系列的新成員，擁有70億個參數，具備強大的視覺理解能力，將大型語言模型的智慧擴展到支援視覺的物聯網設備。該模型能夠分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片，捕捉事件，並對視覺輸入執行複雜的推理。它支援多格式物體定位並生成結構化輸出，這對於智慧攝影機、工業檢測系統和自主物聯網應用來說是無價的。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行優化，並提高了視覺編碼器的效率，以實現邊緣部署。憑藉33K的上下文長度以及SiliconFlow每百萬tokens 0.05美元的定價，它為需要視覺理解的資源受限物聯網設備提供了經濟實惠的多模態智慧。
優點
- 緊湊的70億參數，具備多模態能力。
- 分析圖像、影片、文本和圖表。
- 優化的視覺編碼器，提高效率。
缺點
- 需要攝影機/感測器硬體才能發揮全部功能。
- 視覺處理可能比純文本模型需要更多資源。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的70億參數將複雜的多模態視覺語言理解帶入物聯網設備，使智慧攝影機、工業感測器和自主系統能夠在設備端對其視覺環境進行推理。
物聯網大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的、為物聯網設備優化的開源大型語言模型，每個模型在邊緣部署方面都具有獨特的優勢。對於多語言對話和程式碼生成，Meta Llama 3.1 8B Instruct 提供行業領先的效率。對於函數調用和工具整合，THUDM GLM-4-9B-0414 在物聯網系統連接方面表現出色。對於支援視覺的物聯網應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 以緊湊的形式提供多模態智慧。這種並排比較有助於您為特定的物聯網部署場景選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 文本生成 | $0.06/百萬tokens | 邊緣AI的多語言效率 |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | 文本生成 | $0.086/百萬tokens | 函數調用與工具整合 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言模型 | $0.05/百萬tokens | 多模態視覺理解 |
常見問題
我們2025年為物聯網設備推薦的三大模型是Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-VL-7B-Instruct。這些模型都因其緊湊的尺寸、效率以及針對物聯網環境中資源受限邊緣部署而優化的獨特能力而脫穎而出。
對於支援多語言的通用物聯網對話和程式碼生成，Meta Llama 3.1 8B Instruct 是首選，因為其緊湊的80億參數和出色的基準性能。對於需要API整合和外部工具調用的物聯網設備，THUDM GLM-4-9B-0414 以其函數調用能力脫穎而出。對於智慧攝影機、工業檢測和自主系統等支援視覺的物聯網應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 以70億參數的封裝形式提供強大的多模態理解，並針對視覺處理進行了優化。