什麼是裝置端小型LLM聊天機器人？
裝置端小型LLM聊天機器人是緊湊、高效的大型語言模型，經過優化，無需雲端連接即可直接在智慧型手機、平板電腦和物聯網設備等邊緣裝置上運行。這些模型通常具有7B到9B的參數，在對話能力和計算效率之間取得了最佳平衡。它們能夠實現即時對話、多語言支援和特定任務推理，同時保護用戶隱私並減少延遲。透過本地運行，這些模型使AI驅動的對話介面普及化，使開發人員能夠在各種設備和使用場景中構建響應迅速、保護隱私的聊天機器人應用程式。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta開發的多語言大型語言模型系列，具有8B、70B和405B參數大小的預訓練和指令微調變體。這款8B指令微調模型針對多語言對話用例進行了優化，在常見行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。該模型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標記上進行訓練，以提高實用性和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：裝置端聊天的多語言卓越表現
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個功能強大的多語言大型語言模型，針對對話用例進行了優化。憑藉80億個參數，這個指令微調變體專為高效的裝置端部署而設計，同時保持與大型模型競爭的性能。它使用包括監督式微調和人類回饋強化學習在內的先進技術，在超過15兆個標記上進行訓練，提供了增強的實用性和安全性。該模型支援33K的上下文長度，並在文本和程式碼生成任務中表現出色，使其成為構建在邊緣裝置上本地運行的響應式多語言聊天機器人的理想選擇。其知識截止日期為2023年12月，提供最新的對話能力。
優點
- 針對8B參數的多語言對話進行優化。
- 在15兆個標記上進行RLHF訓練以確保安全性。
- 在基準測試中超越許多開源聊天模型。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月。
- 可能需要針對最小的邊緣裝置進行優化。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的8B套件提供業界領先的多語言聊天性能，使其成為裝置端對話式AI應用的完美基礎。
Qwen3-8B
Qwen3-8B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有8.2B參數。該模型獨特地支援在思維模式（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：智慧裝置端助理的雙模式智能
Qwen3-8B是Qwen系列的最新創新，擁有8.2B參數和突破性的雙模式能力。該模型可以在用於複雜邏輯推理、數學和編碼任務的思維模式與用於高效通用對話的非思維模式之間無縫切換。它在數學推理、程式碼生成和常識邏輯方面顯著超越了前幾代模型。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話方面的人類偏好對齊表現出色。憑藉對100多種語言和方言的支援、強大的多語言指令遵循能力以及令人印象深刻的131K上下文長度，Qwen3-8B非常適合需要對話流暢性和深度推理能力的複雜裝置端聊天機器人應用程式。
優點
- 獨特的雙模式切換，用於推理和對話。
- 增強的數學、程式碼和邏輯推理能力。
- 支援100多種語言和方言。
缺點
- 參數數量略大，可能需要更多資源。
- 雙模式複雜性可能需要特定的實施。
我們為何喜愛它
- 其創新的雙模式架構使其成為最通用的裝置端LLM，在單一緊湊模型中無縫處理從休閒聊天到複雜問題解決的一切。
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，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中仍然表現出色。該模型還支援函數調用功能，使其能夠調用外部工具以擴展其能力範圍。
THUDM/GLM-4-9B-0414：輕量級強者，具備工具整合能力
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一個緊湊而強大的模型，擁有90億參數。它繼承了較大型GLM-4-32B系列的技術特性，這個輕量級變體提供了卓越的部署效率，而不會犧牲能力。該模型在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形創建和基於搜尋的寫作任務中表現出色。其突出特點是支援函數調用，使其能夠調用外部工具並將其能力擴展到原生功能之外。憑藉33K的上下文長度和在基準測試中的競爭性能，GLM-4-9B-0414在效率和有效性之間實現了最佳平衡，使其成為在資源受限且工具整合有價值的場景中裝置端聊天機器人應用的理想選擇。
優點
- 繼承了較大型GLM-4模型的先進功能。
- 出色的程式碼生成和創意設計能力。
- 支援函數調用以整合外部工具。
缺點
- 在SiliconFlow上的定價略高，為$0.086/百萬標記。
- 在純數學任務中可能無法與專業推理模型匹敵。
我們為何喜愛它
- 它將企業級函數調用和工具整合帶到裝置端部署，使聊天機器人能夠在保持效率的同時與外部系統互動。
小型LLM模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的、針對裝置端聊天機器人部署進行優化的小型LLM。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct憑藉業界領先的訓練在多語言對話方面表現出色。Qwen3-8B提供創新的雙模式功能和最長的上下文窗口。THUDM/GLM-4-9B-0414提供獨特的函數調用功能以實現工具整合。這份並排比較有助於您根據特定的裝置端聊天機器人需求選擇合適的模型，平衡性能、效率和專業能力。
| 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-llama | 聊天 | $0.06/百萬標記 | 多語言對話卓越表現 |
| 2 | Qwen3-8B | Qwen3 | 聊天 | $0.06/百萬標記 | 雙模式推理與131K上下文 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/百萬標記 | 函數調用與工具整合 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B和THUDM/GLM-4-9B-0414。這些模型都因其在對話能力、資源效率和適用於聊天機器人應用裝置端部署方面的出色平衡而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先者。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct憑藉其15兆標記訓練和RLHF優化，是多語言對話應用的首選。對於需要高級推理和高效對話的應用，Qwen3-8B的雙模式能力和131K上下文使其成為理想選擇。對於需要與外部工具和服務整合的聊天機器人，THUDM/GLM-4-9B-0414的函數調用支援是最佳選項。