什麼是100億參數以下的小型大型語言模型？
100億參數以下的小型大型語言模型是精簡而強大的人工智慧模型，專為高效部署同時保持高性能而設計。這些模型在計算需求和功能之間提供了最佳平衡，使其成為資源受限環境、邊緣運算和具成本效益的生產部署的理想選擇。儘管尺寸較小，這些模型仍能處理複雜任務，包括推理、多模態理解、程式碼生成和多語言處理，為計算資源有限的開發者和組織普及了先進人工智慧能力的使用。
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的82億參數模型，具有獨特的雙模式運作：用於複雜邏輯推理的思考模式和用於高效對話的非思考模式。它在數學、程式設計、創意寫作方面表現出色，並支援超過100種語言，上下文長度達131K。
Qwen3-8B：卓越的雙模式推理能力
Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，擁有82億參數。該模型獨特地支援在用於複雜邏輯推理、數學和程式設計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。它展現出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 instruct 模型。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話的人類偏好對齊方面表現出色，同時支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。
優點
- 創新的雙模式運作以優化性能
- 跨多個領域的增強推理能力
- 高達131K的上下文長度，適用於複雜任務
缺點
- 參數數量略高，為82億
- 模式切換可能需要理解最佳使用案例
我們喜愛它的原因
- 其創新的雙模式架構提供了高效對話和深度推理兩種能力，使其成為適用於多樣化應用的最多功能性的100億參數以下模型。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一款專門的70億參數推理模型，使用80萬個精選樣本從 DeepSeek-R1 蒸餾而來。它在數學和程式設計方面取得了卓越的性能，在 MATH-500 上的準確率為92.8%，在 AIME 2024 上的通過率為55.5%，CodeForces 評分達到1189——對於其精簡的尺寸而言，表現非凡。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：數學推理專家
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一款基於 Qwen2.5-Math-7B 的蒸餾模型，使用由 DeepSeek-R1 生成的80萬個精選樣本進行微調。這款70億參數的模型展現出非凡的推理能力，在 MATH-500 上的準確率達到92.8%，在 AIME 2024 上的通過率為55.5%，並在 CodeForces 上獲得了令人印象深刻的1189評分。這些成果展示了可與更大型模型相媲美的卓越數學和程式設計能力，使其成為在精簡套件中需要強大分析和計算推理應用的理想選擇。
優點
- 卓越的數學推理能力，MATH-500 準確率達92.8%
- 強大的程式設計能力（CodeForces 評分1189）
- 高效的70億參數規模，上下文長度達33K
缺點
- 專為數學和推理任務設計
- 在一般對話或創意應用方面可能表現不佳
我們喜愛它的原因
- 它僅用70億參數就提供了世界級的數學和程式設計推理能力，證明了專門的蒸餾技術可以在不犧牲性能的情況下實現卓越的效率。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一款功能強大的70億參數多模態模型，具有卓越的視覺理解能力。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。該模型在推理、工具操作、多格式物件定位以及生成具有動態解析度優化的結構化輸出方面表現出色。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：卓越的多模態視覺語言能力
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一款70億參數的多模態模型，具備強大的視覺理解能力。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解長影片並以卓越的準確性捕捉事件。該模型支援推理、工具操作、多格式物件定位和結構化輸出生成。在影片理解方面，它針對動態解析度和幀率訓練進行了優化，提高了視覺編碼器的效率，同時保持了70億參數的精簡規模和33K的上下文長度。
優點
- 僅用70億參數即具備卓越的多模態能力
- 支援影片理解和長篇內容分析
- 針對視覺任務的動態解析度優化
缺點
- 專為視覺任務設計，不適用於純文字應用
- 視覺處理可能需要更多計算資源
我們喜愛它的原因
- 它在一個精簡的70億參數套件中提供了最先進的多模態理解能力，使注重資源的部署也能夠使用先進的視覺語言人工智慧。
小型大型語言模型比較
在此表中，我們比較了2025年領先的100億參數以下小型大型語言模型，每個模型都各具獨特優勢。對於多模態應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 提供了無與倫比的視覺語言能力。對於多功能推理和對話，Qwen3-8B 提供了創新的雙模式運作。對於專門的數學和程式設計任務，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 則提供了卓越的性能。此比較可幫助您根據具體需求選擇最佳的精簡模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 參數 | SiliconFlow 價格 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 80億 | $0.06/百萬 Tokens | 雙模式推理與對話 |
| 2 | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | DeepSeek | 70億 | $0.05/百萬 Tokens | 數學與程式設計推理 |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 70億 | $0.05/百萬 Tokens | 多模態視覺語言能力 |
常見問題
我們2025年的前三名是 Qwen/Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct。每個模型都因其卓越的性能與參數比、專業能力以及在資源受限環境中的效率而脫穎而出。
對於需要視覺和文字理解的多模態應用，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 以其影片和圖像分析能力脫穎而出。對於一般推理和多語言對話，Qwen3-8B 以其雙模式運作提供了最佳平衡。對於數學和程式設計任務，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 則提供了卓越的專業性能。