什麼是快速推理小型 LLM？
快速推理小型 LLM 是輕量級大型語言模型，經過優化以實現快速響應時間和高效資源利用。這些模型通常介於 7B 到 9B 參數之間，在性能和速度之間取得了最佳平衡。它們專為低延遲至關重要的即時應用程式而設計，例如聊天機器人、內容生成和互動式 AI 系統。這些模型使開發人員能夠部署強大的 AI 功能，而無需大量的計算資源，使先進的 AI 可用於邊緣計算、行動應用程式和經濟高效的雲端部署。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL 是 Qwen 系列的新成員，擁有 7B 參數，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，理解長影片並捕捉事件。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：高效多模態性能
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個緊湊的 7B 參數模型，為多模態任務提供卓越的速度。它結合了視覺理解能力和文本處理，使其成為需要速度和多功能性的應用程式的理想選擇。該模型已針對動態解析度處理進行了優化，並具有改進的視覺編碼器效率，從而實現更快的推理時間，同時在文本、圖像和影片理解任務中保持高品質輸出。
優點
- 緊湊的 7B 參數，實現快速推理
- 優化的視覺編碼器，提高效率
- 支援多模態推理和工具操作
缺點
- 較小的參數數量可能會限制複雜推理
- 主要專注於視覺任務而非純文本
我們為何喜愛它
- 它在速度和多模態能力之間取得了完美平衡，使其成為需要文本和視覺理解的即時應用程式的理想選擇。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B 是一個 8B 參數的多語言大型語言模型，針對對話用例進行了優化。這個經過指令微調的模型在行業基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型，經過超過 15 兆個 token 的訓練，並採用了先進的微調技術，以提高速度和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：業界領先的效率
Meta Llama 3.1-8B-Instruct 代表了 8B 參數類別中快速推理的黃金標準。該模型經過超過 15 兆個 token 的訓練，並採用了複雜的優化技術，在不影響品質的情況下提供了卓越的速度。它在多語言對話、文本和程式碼生成方面表現出色，並在各種用例中保持一致的性能。該模型的架構已專門針對推理速度進行了優化，使其非常適合需要快速響應時間的生產環境。
優點
- 經過 15 兆個 token 訓練，性能強勁
- 優化的架構，實現快速推理
- 強大的多語言能力
缺點
- 知識截止日期限制在 2023 年 12 月
- 主要專注於文本，不具備視覺能力
我們為何喜愛它
- 它以其優化的 8B 架構和廣泛的訓練，為快速、可靠的推理樹立了基準，非常適合高吞吐量應用程式。
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的 8.2B 參數模型，具有在複雜推理的思考模式和高效對話的非思考模式之間無縫切換的功能。它展示了增強的推理能力，支援超過 100 種語言並優化了快速推理。
Qwen3-8B：自適應速度與智慧
Qwen3-8B 以其創新的雙模式架構代表了快速推理技術的尖端。該模型可以在複雜任務的思考模式和快速高效對話的非思考模式之間無縫切換，根據任務複雜性優化速度。憑藉 8.2B 參數和對 131K 上下文長度的支援，它在數學、編碼和多語言任務中提供了卓越的性能，同時通過其自適應處理方法保持了卓越的推理速度。
優點
- 雙模式架構優化速度和品質
- 擴展的 131K 上下文長度，適用於複雜任務
- 增強的推理能力，快速切換
缺點
- 參數數量略大可能會影響純粹的速度
- 雙模式系統的複雜性需要優化
我們為何喜愛它
- 它通過智能模式切換徹底改變了推理速度，在需要時提供快速響應和深度推理，所有這些都在一個緊湊的 8B 模型中實現。
快速小型 LLM 比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的快速推理小型 LLM，每個都針對不同的速度和效率要求進行了優化。對於多模態速度，Qwen2.5-VL-7B 在視覺處理方面表現出色。對於通用快速推理，Meta-Llama-3.1-8B 提供業界領先的性能，而 Qwen3-8B 則通過雙模式處理提供自適應速度優化。這種並排視圖可幫助您為特定的推理速度和性能要求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 參數 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 7B | $0.05/百萬 token | 最快的多模態推理 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 8B | $0.06/百萬 token | 優化的推理架構 |
| 3 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 8B | $0.06/百萬 token | 自適應雙模式速度 |
常見問題
我們 2025 年最快小型 LLM 的前三名是 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 和 Qwen/Qwen3-8B。每個模型都因其卓越的推理速度、效率優化以及在性能與計算資源之間取得平衡的獨特方法而被選中。
對於需要速度和視覺理解的多模態應用程式，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是最佳選擇。對於通用快速文本處理和對話，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 以其優化的架構表現出色。對於需要根據任務複雜性調整速度的應用程式，Qwen3-8B 提供了最智能的推理優化。