2025 年 15 大小型语言模型

[mostakimvip06]

小型语言模型 (SLM)紧凑、高效，并且不需要庞大的服务器 — 与大型语言模型 (LLM) 不同。它们专为速度和实时性能而打造，可以在我们的智能手机、平板电脑或智能手表上运行。

在本文中，我们将研究2025 年排名前 15 位的 SLM ，并探讨它们的优势、劣势以及每种模型的独特之处。

SLM 时间线

来源：Lu 等人，2024 年

我将直接讨论模型，但如果您需要小语言模型的入门知识，我在这里写了一篇单独的文章：小语言模型：带有示例的指南。

1. Qwen2：0.5B、1B 和 7B
Qwen2 是一个模型系列，其参数大小从 5 亿到 70 亿不等。如果您正在开发一款需要超轻量级模型的应用程序，那么 50 亿版本是完美的选择。

但是，如果您需要更强大的功能来完成摘要或文本生成等任务，那么 7B 模型将是您获得最佳性能的最佳选择。它具有可扩展性，可以根据您的特定需求进行定制。

Qwen2 模型在复杂思维方面的能力可能不如大型 AI 模型，但它们在许多速度和效率至关重要的实际用途中非常有用。它们对于需要快速响应或资源有限的应用程序特别有用。

开源：是的，有开源许可证
2. 米斯特拉尔尼莫 12B
Mistral Nemo 12B 模型拥有 120 亿个参数，非常适合语言翻译和实时对话系统等复杂的 NLP 任务。它与 Falcon 40B 和 Chinchilla 70B 等模型竞争，但它仍可以在本地运行，而无需大规模的基础设施设置。它是那些在复杂性和实用性之间取得平衡的模型之一。


开源：是的，使用 Apache 2.0 许可证
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3. 致电 3.1 8B
接下来是 Llama 3.1 8B，该模型有 80 亿个参数，在功率和 法国赌博数据 效率之间实现了惊人的平衡。它非常适合问答和情感分析等任务。

如果您需要快速获得结果而又不需要强大的计算能力，Llama 3.1 8B 可提供相当不错的性能。它非常适合那些想要速度而又不牺牲准确性的人。

要获得此模型的实践经验，请阅读有关使用 Llama 3.1 8B、Ollama 和 Langchain 的 RAG教程。

参数：80亿
访问：https：//ollama.com/library/llama3
开源：是的，但有使用限制
4. 皮提亚
让我们来谈谈 Pythia 系列，这是一组包含 1.6 亿到 28 亿个参数的模型，专为推理和编码技能任务而设计。如果您从事软件开发，Pythia 非常适合处理结构化、基于逻辑的任务，其中准确性和逻辑是关键。它非常适合需要模型以结构化、逻辑的方式思考的编码环境。

现在，与 GPT-Neo 等其他模型相比，Pythia 在编码和推理等任务上表现更好，因为它是为这些重点应用而构建的。然而，当你把它投入到更一般的语言任务中时，情况可能会变得有点不稳定——Phi 3.5 和 Llama 3.1 8B 在这些更广泛的领域可能会表现得更一致。需要注意的一点是，Pythia 公共训练透明度和定制选项相当令人印象深刻。你可以根据自己的特定需求进行调整，这使它成为一个非常灵活的工具。


开源：是
5. Cerebras-GPT
Cerebras-GPT 是一种高效快速的模型。其参数范围从 1.11 亿到 27 亿，专为计算资源有限但仍需要出色性能的环境而设计。Cerebras-GPT 无需消耗所有资源即可带来出色的结果。

现在，与 GPT-3 或 LLaMA 13B 等大型模型相比，Cerebras-GPT 可能没有同样广泛的训练，但它遵循 Chinchilla 缩放定律，这意味着它具有极高的计算效率。GPT-J 和 GPT-NeoX 等模型可能体积较大，但 Cerebras-GPT 可在保持较低资源使用率的同时最大限度地提高性能。如果您需要可扩展性和效率，此模型经过优化，可为您提供两全其美的效果。


6.Phi-3.5
该模型有 38 亿个参数，但它的独特之处在于：上下文长度为 128K 个标记。这意味着什么？它可以处理长文档或涉及多轮对话的任务而不会丢失上下文。它也是多语言的，这使它成为 Llama 13B 和 GPT-3.5 等模型的强大竞争对手，但计算需求要低得多。该模型非常适合文档摘要、多语言任务和逻辑推理。


开源：是的，仅用于研究目的。
7. StableLM-zephyr
StableLM-Zephyr 是一个小型语言模型，拥有 30 亿个参数，非常适合需要准确度和速度的模型。该模型可以快速推理，在需要快速决策的环境（如边缘系统或低资源设备）中表现非常出色。如果您需要快速而敏锐的模型，StableLM-Zephyr 是一个不错的选择。

StableLM-Zephyr 在涉及推理甚至角色扮演的任务中表现出色。虽然它更轻巧、速度更快，但它可能无法像更大的模型那样处理更复杂的任务，如写作或编码，但就其规模而言，它的表现非常出色。如果速度和效率是您的优先考虑因素，那么 StableLM-Zephyr 是一个不错的选择。


开源：是
8.TinyLlama
让我们来谈谈 TinyLlama，这是一个拥有 11 亿个参数的紧凑模型，就其规模而言，它的表现非常出色。它的设计注重效率，非常适合无法处理较大模型繁重计算负荷的设备。

对于实际任务，TinyLlama 实际上比 Pythia-1.4B 等模型表现更好，尤其是在常识推理方面。它没有 LLaMA 13B 等模型的原始能力，但它在性能和资源效率之间取得了很好的平衡。这使得它非常适合需要强大 AI 功能而又不让系统过载的场景，尤其是在移动和边缘设备上。


开源：是
9. 移动LLaMA
MobileLLaMA 是 LLaMA 的一个专门版本，专为在移动设备和低功耗设备上表现出色而打造。它拥有 14 亿个参数，旨在让您在性能和效率之间取得平衡，尤其是在资源有限的设备上。

MobileLLaMA 针对移动速度和低延迟 AI 应用进行了优化。借助 MobileLLaMA-1.4B 和 MobileLLaMA-2.7B 等版本，它轻松超越了 TinyLLaMA 1.1B 等较小模型，并与 OpenLLaMA 3B 展开激烈竞争 - 同时速度提高了约 40%。如果您需要在设备上实时使用 AI，MobileLLaMA 是完美的选择。此模型旨在将高性能 AI 直接引入您的移动或边缘系统，而无需繁重的基础设施。

参数：1.4B