什麼是離線小型LLM？
離線小型LLM是緊湊型大型語言模型，經過優化可在本地硬體上高效運行，無需網路連接。這些模型通常參數範圍在7B到9B之間，在能力和資源需求之間取得了理想的平衡。它們利用先進的訓練技術和高效的架構，提供強大的自然語言理解、程式碼生成、推理和多語言支援，同時足夠輕量化，可部署在邊緣設備、個人電腦和資源受限的環境中。它們透過實現獨立於雲端基礎設施運行的保護隱私、低延遲應用程式，使AI普及化，使其成為敏感數據處理、偏遠地區和成本效益高的AI解決方案的理想選擇。
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80億參數，專為對話用例進行優化。它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。該指令微調模型經過超過15兆個token的訓練，採用監督式微調和人類回饋強化學習，在文本和程式碼生成方面表現出色。其緊湊的尺寸使其成為離線部署的理想選擇，同時在多語言任務中保持卓越性能。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：行業領先的緊湊型性能
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大型語言模型，擁有80億參數，專為對話用例進行優化。這個指令微調模型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。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token上進行訓練，以提高實用性和安全性，在文本和程式碼生成方面表現出色。該模型具有33K的上下文長度，知識截止日期為2023年12月，在消費級硬體上保持效率的同時，提供卓越的離線性能。
優點
- 在基準測試中超越許多開源和閉源模型。
- 經過超過15兆個token的訓練，知識儲備豐富。
- 針對多語言對話和程式碼生成進行優化。
缺點
- 知識截止日期限制在2023年12月。
- 與某些替代方案相比，上下文窗口較小。
我們為何喜愛它
- 它以80億參數的封裝提供行業領先的性能，使其成為離線部署的黃金標準，具有卓越的多語言和編碼能力。
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是一個輕量級模型，擁有90億參數，繼承了GLM-4-32B系列的技術特性。儘管規模緊湊，它在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜索的寫作任務中展現出卓越的能力。該模型支援函數調用功能以調用外部工具，在資源受限的場景中實現了效率和效果之間的最佳平衡——非常適合離線部署。
THUDM GLM-4-9B-0414：高效輕量級強者
GLM-4-9B-0414 是GLM系列中的一個小型模型，擁有90億參數，提供輕量級部署選項，同時不犧牲能力。該模型繼承了GLM-4-32B系列的技術特性，同時在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜索的寫作任務中提供卓越的性能。它支援函數調用功能，允許調用外部工具以擴展其能力範圍。該模型在各種基準測試中取得了競爭性性能，同時在資源受限的場景中保持效率，使其成為在離線環境中計算資源有限的用戶部署AI模型的理想選擇。
優點
- 卓越的程式碼生成和網頁設計能力。
- 支援函數調用，實現擴展工具整合。
- 效率和效果之間的最佳平衡。
缺點
- 在SiliconFlow上價格略高，每百萬token為$0.086。
- 可能需要技術專業知識才能最佳化函數調用。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的90億參數封裝提供了函數調用等企業級功能，表現超乎預期，非常適合需要工具整合的離線應用。
Qwen3-8B
Qwen3-8B 是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有82億參數，採用獨特的雙模式架構。它可以在用於複雜邏輯推理、數學和編碼的「思考模式」與用於高效通用對話的「非思考模式」之間無縫切換。憑藉超越先前模型的增強推理能力、對100多種語言的支援以及令人印象深刻的131K上下文長度，它在離線部署方面具有卓越的多功能性。
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82億參數，透過其雙模式架構提供了開創性的多功能性。該模型獨特地支援在「思考模式」（針對複雜邏輯推理、數學和編碼進行優化）和「非思考模式」（用於高效、通用對話）之間無縫切換。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先前的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高度一致。此外，它支援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，所有這些都在一個卓越的131K上下文窗口內實現——這是同類模型中離線部署最長的上下文窗口。
優點
- 獨特的雙模式架構，適用於推理和對話。
- 卓越的131K上下文長度，適用於全面任務。
- 在數學和程式碼生成方面具有卓越的推理能力。
缺點
- 雙模式切換可能需要學習曲線。
- 131K上下文利用率需要更高的記憶體需求。
我們為何喜愛它
- 它以雙模式操作和行業領先的131K上下文窗口重新定義了多功能性，使其成為最適合複雜離線推理任務的小型LLM。
小型LLM比較
在此表中，我們比較了2026年領先的、針對離線使用進行優化的小型LLM，每個都具有獨特的優勢。Meta Llama 3.1 8B Instruct 提供行業基準性能和卓越的多語言能力。THUDM GLM-4-9B-0414 提供函數調用和工具整合功能。Qwen3-8B 則以最長的上下文窗口提供雙模式推理。這種並排比較有助於您為特定的離線部署需求選擇合適的緊湊型模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 參數 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B，33K上下文 | $0.06/百萬token | 基準領先性能 |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B，33K上下文 | $0.086/百萬token | 函數調用與工具 |
| 3 | Qwen3-8B | Qwen | 8B，131K上下文 | $0.06/百萬token | 雙模式推理 |
常見問題
我們2026年最佳離線小型LLM的三大推薦是Meta Llama 3.1 8B Instruct、THUDM GLM-4-9B-0414和Qwen3-8B。這些模型在緊湊效率、離線部署能力以及在沒有持續雲端連接的環境中平衡性能與資源限制的獨特方法方面都表現出色。
對於多語言對話和通用離線應用，Meta Llama 3.1 8B Instruct 以其行業基準性能成為首選。對於需要在離線環境中進行程式碼生成、網頁設計和工具整合的開發人員，THUDM GLM-4-9B-0414 憑藉其函數調用能力表現出色。對於複雜的推理任務、數學以及需要離線長上下文理解的應用，Qwen3-8B 以其雙模式架構和131K上下文窗口脫穎而出——這是緊湊型模型中最長的可用上下文窗口。