什麼是20B參數以下的開源LLM？
20B參數以下的開源LLM是輕量級大型語言模型，它們在保持計算效率的同時提供強大的AI能力。這些模型——通常範圍從7B到9B參數——旨在在更易於訪問的硬體上運行，同時不犧牲推理、編碼、多語言理解和對話等關鍵領域的性能。透過利用先進的訓練技術和架構創新，它們使最先進的AI民主化，使開發人員和企業能夠在資源受限的環境中部署複雜的語言模型。這些模型促進協作，加速創新，並為從聊天機器人到企業自動化等廣泛應用提供經濟高效的解決方案。
Qwen3-8B
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有82億參數。該模型獨特地支持思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間的無縫切換。它展示了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。
Qwen3-8B：雙模式推理強者
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有82億參數。該模型獨特地支持思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間的無縫切換。它展示了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表現出出色的人類偏好對齊。此外，它支持100多種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉其龐大的131K上下文長度，Qwen3-8B可以輕鬆處理長文件和擴展對話，使其成為複雜推理任務和多語言應用的理想選擇。
優點
- 雙模式操作：思維模式用於複雜推理，非思維模式用於效率。
- 在數學、編碼和邏輯推理方面表現卓越。
- 支持100多種語言和方言。
缺點
- 僅限文本模型，不具備原生視覺能力。
- 可能需要針對特定用例進行模式切換優化。
我們為何喜愛它
- 它透過無縫模式切換提供尖端推理能力，使其成為最通用的8B模型，適用於跨100多種語言的複雜問題解決和高效日常對話。
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414是GLM系列中的小型模型，僅有90億參數，它保持了開源傳統，同時展示了令人驚訝的能力。儘管規模較小，GLM-Z1-9B-0414在數學推理和一般任務中仍然表現出色。其整體性能在同尺寸開源模型中已處於領先水平。
GLM-Z1-9B-0414：緊湊型數學推理專家
GLM-Z1-9B-0414是GLM系列中的小型模型，僅有90億參數，它保持了開源傳統，同時展示了令人驚訝的能力。儘管規模較小，GLM-Z1-9B-0414在數學推理和一般任務中仍然表現出色。其整體性能在同尺寸開源模型中已處於領先水平。研究團隊採用了與大型模型相同的系列技術來訓練這個9B模型。尤其是在資源受限的場景中，該模型在效率和有效性之間取得了出色的平衡，為尋求輕量級部署的用戶提供了強大的選擇。該模型具有深度思維能力，並可透過YaRN技術處理長上下文，使其特別適用於計算資源有限且需要數學推理能力的應用。憑藉33K的上下文長度以及在SiliconFlow上$0.086/百萬代幣的競爭性定價，它提供了卓越的價值。
優點
- 對於9B模型而言，具有卓越的數學推理能力。
- 透過YaRN技術實現深度思維能力。
- 在同尺寸開源模型中表現領先。
缺點
- 在SiliconFlow上$0.086/百萬代幣的定價略高於某些替代方案。
- 更專注於推理而非通用對話。
我們為何喜愛它
- 它以其數學推理能力超越了其體積，可與更大的模型媲美，使其成為資源受限環境中計算任務的首選。
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，在常見行業基準上超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：行業基準領導者
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15萬億個公開可用數據代幣上進行了訓練，使用監督微調和帶有人類回饋的強化學習等技術來增強實用性和安全性。Llama 3.1支持文本和程式碼生成，知識截止日期為2023年12月。憑藉其33K上下文長度以及在SiliconFlow上$0.06/百萬代幣的競爭性定價，該模型代表了Meta對開源AI卓越的承諾。它在多語言對話、程式碼生成和指令遵循任務中表現出色，使其成為聊天機器人、內容生成和多語言應用的理想選擇。
優點
- 在基準測試中超越許多開源和閉源模型。
- 在超過15萬億個代幣上進行訓練，性能強勁。
- 針對多語言對話和指令遵循進行優化。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月，可能限制最新資訊。
- 33K上下文長度小於某些競爭對手。
我們為何喜愛它
- 它由Meta的豐富資源支持，並在龐大的數據集上進行訓練，以無與倫比的價格點為多語言對話和指令遵循任務提供基準領先的性能。
LLM模型比較
在此表格中，我們比較了2025年20B參數以下領先的開源LLM，每個模型都具有獨特的優勢。對於具有雙模式能力的高級推理，Qwen3-8B提供了無與倫比的多功能性。對於資源受限環境中的數學推理，GLM-Z1-9B-0414提供了專業的深度思維能力，而Meta-Llama-3.1-8B-Instruct則在多語言對話方面表現出色，並具有行業領先的基準。這種並排視圖可幫助您為特定的開發或部署目標選擇合適的輕量級模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | Qwen3 | 聊天 | $0.06/百萬代幣 | 雙模式推理，131K上下文 |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 帶推理的聊天 | $0.086/百萬代幣 | 數學推理專家 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/百萬代幣 | 基準領先的多語言能力 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Qwen3-8B、GLM-Z1-9B-0414和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。這些模型在推理、多語言對話和資源高效部署方面都表現出創新、性能和獨特的問題解決方法，同時保持在20B參數以下。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領導者。Qwen3-8B是多功能推理的首選，具有雙模式能力和131K上下文長度，非常適合複雜問題解決和長篇內容。GLM-Z1-9B-0414擅長數學推理和深度思維任務。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是多語言對話和指令遵循的基準領導者，使其成為聊天機器人、內容生成和對話式AI應用的完美選擇。