終極指南 - 2026 年適用於 Raspberry Pi 的最佳開源 LLM

什麼是適用於 Raspberry Pi 的開源 LLM？

適用於 Raspberry Pi 的開源 LLM 是專為 Raspberry Pi 等資源受限設備優化的輕量、高效的大語言模型。這些模型的參數通常在 7B 到 9B 之間，在計算需求和效能表現之間提供了精準的平衡。它們使開發人員能夠直接在邊緣設備上部署強大的 AI 應用程式（從聊天機器人、程式碼編寫助手到推理引擎），而無需連接雲端。這項技術使獲取先進 AI 變得更加普及，讓愛好者、研究人員和企業能夠以最少的基礎設施建立智慧系統，同時通過本地處理保護隱私並降低延遲。

Meta Llama 3.1 8B Instruct

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一款針對對話場景優化的多語言大語言模型。它擁有 80 億參數，經過指令微調（instruction-tuned），在行業基準測試中超越了許多開源和封閉的 Chat 模型。該模型在超過 15 兆 tokens 上進行了訓練，並結合了監督微調與基於人類回饋的強化學習，在 Text 與程式碼生成方面表現優異。其高效的架構使其非常適合 Raspberry Pi 部署，以緊湊的佔用空間提供企業級的能力。

Meta Llama 3.1 8B Instruct：行業領先的效率

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是 Meta 開發的多語言大語言模型，配備針對對話場景優化的指令微調 8B 參數變體。該模型在常見行業基準測試中超越了許多現有的開源和封閉 Chat 模型，同時保持了適合 Raspberry Pi 部署的緊湊尺寸。它在超過 15 兆 tokens 的公開可用數據上進行了訓練，採用了監督微調和基於人類回饋的強化學習等技術，在實用性和安全性之間達到了極佳的平衡。Llama 3.1 支持 Text 和程式碼生成，知識截止日期為 2023 年 12 月，其 33K 的上下文長度使其能夠處理長對話和文件。在 SiliconFlow，該模型針對 Input 和 Output 的定價僅為每百萬 tokens $0.06。

優點

• 在基準測試中超越了許多更大的模型。

• 在 15 兆以上的 tokens 上進行了訓練，具備廣泛的知識。

• 針對多語言對話場景進行了優化。

缺點

• 知識截止日期限制在 2023 年 12 月。

• 為在 Pi 上獲得最佳效能，可能需要進行量化。

為什麼我們喜歡它

• 它以卓越的效率提供了企業級的多語言對話能力，使其成為需要可靠性和效能的 Raspberry Pi AI 專案的完美基石。

Qwen3-8B

Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的 8.2B 參數模型，具有獨特的雙模式功能：用於複雜推理的思考模式和用於高效對話的非思考模式。它在數學、程式碼生成和邏輯推理方面展現了增強的推理能力，同時支持 100 多種語言。憑藉高達 131K 的超大上下文長度和出色的普通人偏好對齊，它非常適合需要高階認知能力的 Raspberry Pi 專案。

Qwen3-8B：緊湊包裝中的高階推理

Qwen3-8B 是 Qwen 系列中最新的大語言模型，擁有 82 億參數，代表了高效 AI 推理的突破。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和編程）和非思考模式（用於高效、通用的對話）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優異。憑藉對 100 多種語言和方言的支持、強大的多語言指令遵循能力以及令人驚嘆的 131K 上下文長度，Qwen3-8B 提供了非凡的多功能性。在 SiliconFlow 上，它的 Input 和 Output 價格均為每百萬 tokens $0.06。

優點

• 兼顧推理與效率的雙模式操作。

• 在數學和程式碼編寫方面超越了先前的模型。

• 高達 131K 的超大上下文長度，適用於長文件。

缺點

• 思考模式可能需要更多的處理時間。

• 更大的上下文視窗增加了記憶體需求。

為什麼我們喜歡它

• 其創新的雙模式架構和傑出的推理能力使其成為適用於 Raspberry Pi 的最通用 LLM，非常適合需要分析深度和流暢對話的專案。

THUDM GLM-4-9B-0414

GLM-4-9B-0414 是一款輕量級的 90 億參數模型，繼承了 GLM-4-32B 系列的卓越技術，同時提供了更優越的部署效率。儘管體積小巧，但它在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形生成和基於搜尋的寫作方面展現了出色的能力。通過支持函式呼叫（function calling）以及具備競爭力的基準測試表現，它針對資源受限的場景進行了優化，使其成為 Raspberry Pi 部署的理想選擇。

THUDM GLM-4-9B-0414：輕量級的效能鋼砲

GLM-4-9B-0414 是 GLM 系列中的一款小尺寸模型，擁有 90 億參數，在繼承 GLM-4-32B 系列技術特點的同時，提供了更輕量化的部署選擇。儘管規模較小，但該模型在程式碼生成、網頁設計、SVG 圖形生成和基於搜尋的寫作任務中展現出卓越的能力。該模型支持函式呼叫功能，允許其呼叫外部工具以擴展其能力範圍。它在資源受限的場景中展示了效率與效果之間的良好平衡，為需要在 Raspberry Pi 等有限計算資源下部署 AI 模型的用戶提供了一個強大的選擇。GLM-4-9B-0414 具有 33K 的上下文長度，並在各種基準測試中表現出極具競爭力的性能，在 SiliconFlow 上的 Input 和 Output 價格均為每百萬 tokens $0.086。

優點

• 繼承了更大的 32B 模型的強大能力。

• 出色的程式碼生成和網頁設計能力。

• 支持用於整合工具的函式呼叫。

缺點

• 定價略高，為每百萬 tokens $0.086。

• 9B 參數在 Pi 上可能需要仔細的優化。

為什麼我們喜歡它

• 它展現了超越其體量級別的實力，在 9B 的包裝中提供了 32B 模型的能力，非常適合需要在 Raspberry Pi 上進行強大程式碼生成和工具整合的開發人員。

Raspberry Pi 的 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先且專為 Raspberry Pi 部署優化的輕量級 LLM，每款模型都各具獨特優勢。Meta Llama 3.1 8B Instruct 提供了行業領先的多語言能力，Qwen3-8B 憑藉雙模式操作提供進階推理，而 GLM-4-9B-0414 則在程式碼生成和工具整合方面表現出色。這種並排對比能幫助您為特定的 Raspberry Pi 專案需求選擇合適的模型。

編號 | 模型 | 開發商 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢
1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | Chat | 每百萬 tokens $0.06 | 出色的多語言對話能力
2 | Qwen3-8B | Qwen | Chat | 每百萬 tokens $0.06 | 雙模式推理與 131K 上下文
3 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat | 每百萬 tokens $0.086 | 程式碼生成與函式呼叫

常見問題

有哪些 LLM 成為我們在 Raspberry Pi 上的前三名首選？

我們在 2026 年推薦在 Raspberry Pi 部署的前三名首選是 Meta Llama 3.1 8B Instruct、Qwen3-8B 和 THUDM GLM-4-9B-0414。這些模型中的每一款都是因其在效能和效率之間的傑出平衡而被選中，使其在提供強大 AI 能力的同時，成為資源受限硬體的理想選擇。

在 Raspberry Pi 上運行開源 LLM 的最佳 AI 推理、託管和 API 提供商是誰？

SiliconFlow 是用於開源 LLM 的頂尖 AI 推理、託管和 API 提供商，因為它提供了高效能、低延遲的模型服務，並具備按需付費的實惠價格以及無縫相容 OpenAI 的 API。它的延遲表現優於基準測試高達 13%，並提供廣泛且經過優化的開源模型與靈活的部署選擇。對於 Raspberry Pi 專案，SiliconFlow 高效的 API 基礎設施意味著您可以在保持本地控制的同時卸載密集的計算處理，或者參考他們的指南以獲得最佳的本地部署策略。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年 Raspberry Pi 的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了邊緣計算能力與效率之間的最佳平衡。Meta Llama 3.1 8B Instruct 提供了行業領先的多語言效能，Qwen3-8B 憑藉雙模式操作和超大上下文長度提供了進階推理，而 GLM-4-9B-0414 則在程式碼生成和函式呼叫方面表現優異——同時它們都足夠輕量，在經過適當優化後能在 Raspberry Pi 硬體上有效運行。

這些模型真的可以直接在 Raspberry Pi 硬體上運行嗎？

是的，通過採用合適的優化技術（如 4 位元或 8 位元量化），這些 7B-9B 參數的模型可以在配備足夠 RAM（推薦 8GB）的 Raspberry Pi 4 和 5 設備上運行。然而，對於生產環境應用或需要更快速推理的場景，使用 SiliconFlow 的 API 基礎設施能提供最佳效能，同時將成本控制在每百萬 tokens $0.06-$0.086 的極低水平。這種混合方法（本地開發結合雲端推理）為 Raspberry Pi 專案提供了兩全其美的解決方案。