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冪簡大模型API試用平臺支持各個大模型API試用功能，在冪簡大模型適用平臺可以選擇不同的大模型進行實際效果對比。

一、2025全球小模型排行榜：核心模型與性能解析

1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（深度求索）

2. Qwen2.5-7B-Instruct（通義千問）

3. InternLM3-8B-Instruct（上海人工智能實驗室）

4. GLM-4-9B-Chat（智譜AI）

5. Gemma-2-9b-it（Google）

6. Mistral-7B-Instruct-v0.3（Mistral AI）

7. Yi-1.5-9B-Chat-16K（零一萬物）

  • 模型參數(shù)大小：9B
  • 技術(shù)亮點：支持16K上下文窗口，增量訓(xùn)練500B高質(zhì)量token，數(shù)學(xué)推理準(zhǔn)確率達70.3%。在GSM-8K和MATH評測中優(yōu)于Llama-3-8B，代碼能力與Mistral-8x22B持平。
  • 場景適配：金融風(fēng)控、生物醫(yī)藥文獻解析。

8. Llama-3.1-8B-Instruct（Meta）

  • 模型參數(shù)大?。?/strong>8B
  • 技術(shù)亮點：支持7種語言（含意大利語），通過RLHF優(yōu)化對話安全性，在多語言客服場景中表現(xiàn)穩(wěn)定。在計算最優(yōu)TTS策略下，3B版本性能可超越405B大模型。
  • 場景適配：跨國企業(yè)內(nèi)部協(xié)作、多語言知識圖譜構(gòu)建。

9. Qwen2.5-3b-Instruct（通義千問）

  • 模型參數(shù)大?。?/strong>3B
  • 技術(shù)亮點：30億參數(shù)實現(xiàn)指令跟隨與代碼生成的平衡，支持移動端部署，內(nèi)存占用減少58%。在數(shù)學(xué)和常識任務(wù)中保持高準(zhǔn)確率，適合資源受限環(huán)境。
  • 場景適配：智能家居語音交互、輕量級數(shù)據(jù)分析工具。

10. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B（深度求索）

  • 模型參數(shù)大?。?/strong>1.5B
  • 技術(shù)亮點：全球首個在數(shù)學(xué)任務(wù)中超越GPT-4的1.5B模型，MATH測試準(zhǔn)確率83.9%，支持PC端無顯卡運行。通過強化學(xué)習(xí)遷移大模型能力，推理效率提升2.4倍。
  • 場景適配：教育類APP題庫生成、老年健康監(jiān)測語音助手。

11. Llama-3.2-3B-Instruct（Meta）

  • 模型參數(shù)大小：3.2B
  • 技術(shù)亮點：訓(xùn)練速度提升2.4倍，內(nèi)存占用降低58%，支持多語言對話與文本生成。在TTS策略下，性能超越同系列405B模型，適合低功耗邊緣設(shè)備。
  • 場景適配：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測、農(nóng)業(yè)智能傳感器數(shù)據(jù)分析。

二、小模型基礎(chǔ)參數(shù)數(shù)據(jù)對比

在眾多小模型中我們選取了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen2.5-7B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat-16K四個模型進行比對。

DeepSeek通義千問智譜清言零一萬物
模型信息
模型版本DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BQwen2.5-7B-InstructGLM-4-9B-ChatYi-1.5-9B-Chat-16K
描述DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一款基于 Qwen 架構(gòu)的中規(guī)模蒸餾模型，參數(shù)量為 70 億。它通過知識蒸餾技術(shù)，將 DeepSeek-R1 的強大推理能力高效遷移，顯著降低計算資源需求，運算效率提升 3-5 倍。該模型在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上表現(xiàn)出色，支持多語言交互，適用于多模態(tài)內(nèi)容生成、復(fù)雜場景推理等，可廣泛應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)分析、智能客服及個人創(chuàng)意寫作等場景。Qwen2.5-7B-Instruct 是阿里云發(fā)布的 Qwen2.5 系列中的指令微調(diào)模型，參數(shù)量為 76.1 億。它采用因果語言模型架構(gòu)，融合 RoPE、SwiGLU 等技術(shù)。該模型支持 29 種以上語言，可處理 128K tokens 的輸入并生成 8K tokens 的輸出，在編程、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，適用于多種自然語言處理任務(wù)。GLM-4-9B-Chat 是一款基于 General Language Model（GLM）架構(gòu)的對話型語言模型，參數(shù)量為 90 億。它經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備強大的自然語言理解與生成能力，能夠流暢地進行多輪對話，準(zhǔn)確回答各類問題。該模型支持多種語言，可廣泛應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作、語言學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，為用戶提供高效、智能的語言交互體驗。Yi-1.5-9B-Chat-16K 是一款參數(shù)量為 90 億的對話型語言模型，支持 16K tokens 的上下文窗口。它具備強大的語言理解與生成能力，能夠處理復(fù)雜的對話場景，提供流暢且準(zhǔn)確的回復(fù)。該模型在多種任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，支持多語言交互，適用于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作、知識問答等領(lǐng)域，為用戶提供高效、智能的語言服務(wù)。
開閉源類型開源開源開源開源
價格
輸入價格（緩存命中）0.001元/千tokens0.0005 元 /千tokens0.05 元 /千tokens0.00042 元 /千tokens
輸入價格（緩存未命中）0.001元/千tokens0.0005 元 /千tokens0.05 元 /千tokens0.00042 元 /千tokens
輸出價格0.001元/千tokens0.001 元 /千tokens0.05 元 /千tokens0.00042 元 /千tokens
基礎(chǔ)技術(shù)參數(shù)
輸入方式文本文本文本文本
輸出方式文本文本文本文本
上下文長度(Token)4K128K128K16K
上下文理解是是是是

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三、大模型API效果對比

冪簡大模型API試用平臺提供了各個大模型在線試用功能，我們選取DeepSeek和通義千問相應(yīng)模型使用同一提示詞模板進行效果比較。

提示詞

規(guī)劃一次北京旅游的行程

DeepSeek R1

點擊試用大模型API文本生成效果

通義千問 Plus

點擊試用大模型API文本生成效果

DeepSeek R1

  • 優(yōu)點：
  1. 規(guī)劃細(xì)致：行程按5天劃分，每天的活動安排詳細(xì)（如“9:00-11:00天安門廣場”），時間分配合理。
  2. 內(nèi)容多樣：不僅包含經(jīng)典景點（如天安門、頤和園），還推薦了小眾體驗（如南鑼鼓巷的文藝咖啡館），豐富了行程。
  3. 實用建議多：提供了交通工具選擇（地鐵、打車）、門票預(yù)訂建議（如“提前網(wǎng)上購票”）和注意事項（如“避開節(jié)假日高峰”），實用性高。
  • 缺點：
  1. 冗長：部分描述過于詳細(xì)（如“天安門廣場的升旗儀式”），可能讓讀者感到信息過載。
  2. 美食推薦不足：僅提到“北京烤鴨”，對其他地方特色美食提及較少。

通義千問 Plus

  • 優(yōu)點：
  1. 結(jié)構(gòu)清晰：行程規(guī)劃按天數(shù)（3天）劃分，包含具體景點、餐飲和住宿建議，邏輯清晰。
  2. 內(nèi)容豐富：涵蓋了北京的經(jīng)典景點（如故宮、天壇）、美食推薦（烤鴨、豆汁兒）和交通建議，信息全面。
  3. 實用性強：提供了時間安排（如“上午9:00-12:00游覽故宮”）和注意事項（如“提前預(yù)約故宮門票”），對旅行者有實際幫助。
  • 缺點：
  1. 細(xì)節(jié)不足：部分建議較籠統(tǒng)，如“體驗老北京胡同文化”，未具體說明推薦胡同或活動。
  2. 個性化不足：未考慮不同人群（如家庭、情侶）的需求，行程較為通用。

總體對比

  • 通義千問 Plus適合需要簡潔、快速規(guī)劃的用戶，行程緊湊且覆蓋主流景點，但細(xì)節(jié)和個性化不足。
  • DeepSeek R1更適合追求深度和多樣化體驗的用戶，規(guī)劃更細(xì)致且考慮周全，但內(nèi)容稍顯冗長，美食推薦不足。

四、總結(jié)

2025年的小模型競爭已從參數(shù)競賽轉(zhuǎn)向技術(shù)深度與場景廣度的雙重博弈。無論是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的數(shù)學(xué)推理突破，還是Qwen2.5系列的多語言優(yōu)化，都標(biāo)志著小模型正以更高效、更智能的姿態(tài)重塑AI應(yīng)用格局。開發(fā)者需結(jié)合硬件資源、場景需求和技術(shù)特性，選擇最適配的模型，在邊緣計算、垂直領(lǐng)域和全球化服務(wù)中搶占先機。如果想查看各個AI大模型詳細(xì)參數(shù)對比數(shù)據(jù)，可以點擊查看冪簡集成提供的大模型對比指標(biāo)數(shù)據(jù)。

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