什麼是最便宜的LLM模型？
最便宜的LLM模型是具有成本效益的大型語言模型，它們以最低的費用提供強大的自然語言處理能力。這些模型的參數範圍從7B到9B，並經過優化以提高效率而不犧牲性能。在SiliconFlow等平台上，其定價低至每百萬個token0.05美元，使預算有限的開發人員、初創公司和企業也能使用先進的AI。這些經濟實惠的模型支援多種應用，包括多語言對話、程式碼生成、視覺理解和推理任務，使尖端AI技術的普及化成為可能。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一個強大的視覺語言模型，擁有70億個參數，具備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。該模型擅長推理、工具操作、多格式物件定位和生成結構化輸出。在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.05美元，為多模態AI應用提供了無與倫比的價值。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：經濟實惠的多模態卓越表現
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是Qwen系列中一個強大的視覺語言模型，擁有70億個參數，具備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。該模型能夠進行推理、操作工具、支援多格式物件定位和生成結構化輸出。它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。在SiliconFlow上，輸入和輸出每百萬個token的定價均為0.05美元，對於尋求先進多模態AI能力的開發人員來說，它是最經濟實惠的選擇。
優點
- 在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.05美元，價格最低。
- 具備文字、圖表和佈局分析的先進視覺理解能力。
- 長影片理解和事件捕捉能力。
缺點
- 與大型模型相比，參數數量較少。
- 上下文長度限制為33K個token。
我們為何喜愛它
- 它以絕對最低的價格提供尖端的視覺語言能力，在SiliconFlow上每百萬個token僅需0.05美元，使多模態AI人人可及。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一個擁有80億個參數的多語言模型，專為對話應用場景優化。它透過監督式微調和人類回饋強化學習，在超過15兆個token上進行訓練，在行業基準測試中超越了許多開源和閉源聊天模型。在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.06美元，為多語言應用和通用聊天提供了卓越的價值。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：預算友好的多語言強者
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是Meta多語言大型語言模型家族的一部分，擁有80億個參數，專為對話應用場景優化。這個經過指令微調的模型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。該模型在超過15兆個公開可用數據token上進行訓練，採用了監督式微調和人類回饋強化學習等先進技術，以提高實用性和安全性。Llama 3.1支援文字和程式碼生成，知識截止日期為2023年12月。在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.06美元，它以令人難以置信的實惠價格為多語言應用提供了卓越的性能。
優點
- 在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.06美元，極具競爭力。
- 在超過15兆個token上進行訓練，性能強勁。
- 在基準測試中超越了許多閉源模型。
缺點
- 知識截止日期限制為2023年12月。
- 不專門用於視覺或多模態任務。
我們為何喜愛它
- 它結合了Meta世界一流的訓練方法和在SiliconFlow上每百萬個token僅需0.06美元的卓越實惠性，使其成為多語言對話和通用AI應用的完美選擇。
THUDM/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圖形生成和基於搜尋的寫作方面提供卓越的能力。儘管體積緊湊，它繼承了較大型GLM-4-32B系列的技術特性並支援函數調用。在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.086美元，為資源受限的部署提供了卓越的價值。
THUDM/GLM-4-9B-0414：輕量級開發者之選
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一個緊湊的90億參數模型，提供更輕量級的部署選項，同時保持卓越的性能。該模型繼承了GLM-4-32B系列的技術特性，但顯著降低了資源需求。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展現出色的能力。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功能範圍。在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.086美元，它在資源受限的場景中展現了效率和有效性之間的出色平衡，並在各種基準測試中表現出競爭力。
優點
- 在SiliconFlow上，每百萬個token僅需0.086美元，價格實惠。
- 卓越的程式碼生成和網頁設計能力。
- 支援函數調用，便於工具整合。
缺點
- 成本略高於前兩個最便宜的選項。
- 上下文長度限制為33K個token。
我們為何喜愛它
- 它在SiliconFlow上以每百萬個token不到0.09美元的價格提供企業級的程式碼生成和創意能力，非常適合預算有限但需要強大AI工具的開發人員。
最便宜的LLM模型比較
在此表格中，我們比較了2025年最經濟實惠的LLM模型，每個模型都為不同的使用場景提供了卓越的價值。對於多模態應用，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct提供了無與倫比的定價。對於多語言對話，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了出色的性能。對於程式碼生成和創意任務，THUDM/GLM-4-9B-0414提供了卓越的能力。所有顯示的定價均來自SiliconFlow。這種並排比較有助於您為特定需求選擇最具成本效益的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言 | $0.05/M tokens | 最低價多模態AI |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多語言聊天 | $0.06/M tokens | 最佳多語言價值 |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 程式碼與創意 | $0.086/M tokens | 經濟實惠的程式碼生成 |
常見問題
我們2025年最經濟實惠的三大推薦是：在SiliconFlow上，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct每百萬個token0.05美元，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct每百萬個token0.06美元，以及THUDM/GLM-4-9B-0414每百萬個token0.086美元。這些模型都因其卓越的性價比而脫穎而出，以最低的費用提供了先進的AI能力。
對於以最低成本實現視覺和影片理解，請選擇Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct，每百萬個token0.05美元。對於需要廣泛語言支援的多語言聊天應用，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct，每百萬個token0.06美元，是理想選擇。對於程式碼生成、網頁設計和創意任務，THUDM/GLM-4-9B-0414，每百萬個token0.086美元，提供了最佳價值。所有價格均來自SiliconFlow。