什麼是邊緣設備的小型 LLM？
邊緣設備的小型 LLM 是緊湊型大型語言模型，專為在資源受限的硬體（例如行動設備、物聯網設備、嵌入式系統和邊緣伺服器）上高效運行而設計。這些模型通常範圍從 7B 到 9B 參數，使用先進的優化技術來提供強大的 AI 功能，同時最大限度地減少計算要求、記憶體佔用和能源消耗。它們實現了即時推斷，通過設備上處理維護用戶隱私，並消除了對雲端連接的依賴——使其成為需要低延遲、離線功能和大規模經濟高效部署的應用程式的理想選擇。
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言指令微調模型，針對對話用例進行了優化。憑藉 80 億個參數，它在行業基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型。它使用監督微調和人類回饋強化學習在超過 15 兆個 token 上進行訓練，在文本和程式碼生成方面表現出色。其緊湊的尺寸和卓越的性能使其成為計算資源有限的邊緣部署的理想選擇。
Meta Llama 3.1 8B Instruct：行業領先的邊緣效率
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是 Meta 開發的多語言大型語言模型，具有 80 億參數的指令微調變體。該模型針對多語言對話用例進行了優化，並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。它使用監督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，提高了實用性和安全性。Llama 3.1 支持文本和程式碼生成，知識截止日期為 2023 年 12 月，使其成為需要強大對話式 AI 功能的邊緣設備的絕佳選擇。在 SiliconFlow 上，此模型的輸入和輸出價格僅為 $0.06/M token。
優點
- 優化後的 8B 參數，實現高效邊緣部署。
- 在行業基準測試中超越許多大型模型。
- 多語言支持，適用於全球應用。
缺點
- 知識截止日期為 2023 年 12 月。
- 主要專注於文本和程式碼，非多模態。
我們為何喜愛它
- 它在緊湊的 8B 套件中提供了卓越的基準性能，使其成為效率和能力必須並存的邊緣部署的黃金標準。
Qwen3-8B
Qwen3-8B 是 Qwen 系列的最新模型，擁有 8.2B 參數，具有獨特的雙模式操作：用於複雜推理的思考模式和用於高效對話的非思考模式。它支持 100 多種語言，擅長數學、程式碼生成、創意寫作和角色扮演。憑藉令人印象深刻的 131K 上下文長度和先進的推理能力，它非常適合需要多功能、高性能 AI 的邊緣設備。
Qwen3-8B：邊緣智慧的雙模式推理
Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，擁有 82 億個參數。這個創新模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和程式碼編寫）和非思考模式（用於高效的通用對話）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。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話方面表現出色，符合人類偏好。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。憑藉巨大的 131K 上下文長度，它非常適合需要長篇內容處理的邊緣應用程式。在 SiliconFlow 上，此模型的輸入和輸出價格為 $0.06/M token。
優點
- 雙模式操作，靈活處理任務。
- 在數學、程式碼和邏輯方面增強推理能力。
- 巨大的 131K 上下文長度，適用於長篇文檔。
缺點
- 較大的上下文窗口可能需要更多記憶體。
- 僅限文本模型，不具備視覺能力。
我們為何喜愛它
- 其獨特的雙模式架構和擴展的上下文使其成為邊緣設備最多功能的小型 LLM，能夠處理快速響應和深度推理任務。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一個輕量級的 90 億參數模型，在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形和基於搜索的寫作方面提供卓越的能力。儘管尺寸緊湊，它繼承了較大型 GLM-4-32B 系列的技術特性，並支持函數調用以擴展功能。它在效率和有效性之間實現了最佳平衡，使其成為資源受限場景中邊緣部署的理想選擇。
GLM-4-9B-0414：資源受限邊緣的平衡性能
GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中一個小型模型，擁有 90 億個參數。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 圖形生成和基於搜索的寫作任務方面仍然表現出卓越的能力。該模型支持函數調用功能，允許它調用外部工具來擴展其功能範圍。它在資源受限的場景中，在效率和有效性之間取得了良好的平衡，為需要在有限計算資源下部署 AI 模型的使用者提供了一個強大的選擇。憑藉 33K 的上下文長度和在各種基準測試中的競爭性能，它在 SiliconFlow 上的輸入和輸出價格為 $0.086/M token。
優點
- 繼承自較大型 32B 模型的能力。
- 在程式碼、網頁設計和 SVG 生成方面表現出色。
- 支持函數調用，實現工具整合。
缺點
- 價格略高，每百萬 token 需 $0.086。
- 與 Qwen3-8B 相比，上下文窗口較小 (33K)。
我們為何喜愛它
- 它超越了同級別模型，在 9B 套件中提供了接近旗艦級的性能，非常適合具有函數調用功能的邊緣部署。
邊緣設備小型 LLM 比較
在此表中，我們比較了 2025 年針對邊緣部署優化的領先小型 LLM，每個模型都具有獨特的優勢。Meta Llama 3.1 8B Instruct 提供行業領先的基準性能和多語言支持。Qwen3-8B 提供雙模式推理和廣泛的 131K 上下文。GLM-4-9B-0414 在程式碼生成和函數調用等專業任務中表現出色。這種並排比較有助於您為特定的邊緣計算需求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 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 聊天 | $0.06/M Token | 基準性能和多語言 |
| 2 | Qwen3-8B | Qwen | 聊天 | $0.06/M Token | 雙模式推理和 131K 上下文 |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/M Token | 程式碼生成和函數調用 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 Meta Llama 3.1 8B Instruct、Qwen3-8B 和 GLM-4-9B-0414。這些模型都因其緊湊的尺寸（7B-9B 參數）、在基準測試中的強勁性能以及針對資源受限邊緣部署場景的優化而脫穎而出。
邊緣設備的理想小型 LLM 結合了幾個關鍵特性：緊湊的參數數量（通常為 7B-9B）以減少記憶體佔用，優化的推理速度以實現即時響應，低能耗以適用於電池供電設備，儘管尺寸較小但在相關基準測試中表現強勁，以及在 CPU 或邊緣優化加速器上高效運行的能力。本指南中介紹的模型——Meta Llama 3.1 8B、Qwen3-8B 和 GLM-4-9B-0414——都符合這些標準，同時在 SiliconFlow 上提供具有競爭力的價格。