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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）

模型參數大小：7B參數
技術亮點：采用知識蒸餾技術，將DeepSeek-R1的推理能力壓縮至7B參數，支持16GB RAM+8GB顯存的中端硬件。在MATH測試中以83.9%的準確率刷新小模型紀錄，AIME競賽級任務成功率達28.9%，超越GPT-4和Claude 3.5。
場景適配：金融風險預測、醫療影像報告生成等需要高精度推理的專業領域。

2. Qwen2.5-7B-Instruct（通義千問）

模型參數大小：7B參數
技術亮點：訓練數據擴展至18萬億tokens，上下文長度支持128K，生成長度提升至8K，數學和代碼能力顯著增強。在代碼生成基準HumanEval中達到85.4%的通過率，跨文件代碼補全表現優于CodeGeeX4-9B。
場景適配：企業級代碼開發、多語言技術文檔生成。

3. InternLM3-8B-Instruct（上海人工智能實驗室）

模型參數大小：8B參數
技術亮點：基于4T tokens訓練，中文理解能力超越Llama-3.1-8B和Qwen2.5-7B，支持“普通對話”與“深度思考”雙模式。在SuperCLUE中文評測中位列國產模型榜首，多項指標超過GPT-4。
場景適配：政務咨詢、法律文書自動生成等強中文場景。

4. GLM-4-9B-Chat（智譜AI）

模型參數大小：9B參數
技術亮點：多模態能力對標GPT-4V，支持1M上下文和15萬詞表，非英語語言編碼效率提升30%。在中文學科測試中比Llama-3-8B提升50%，適合長文本分析（如125篇論文級內容處理）。
場景適配：學術研究、跨語言內容審核。

5. Gemma-2-9b-it（Google）

模型參數大小：9B參數
技術亮點：谷歌Gemini系列衍生模型，支持35種語言，意大利語優化顯著，微調時災難性遺忘率降低。在AlpacaEval2榜單中LC Win Rate達72.4，數值比較能力突出。
場景適配：歐洲市場客服、多語言社交媒體內容生成。

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

模型參數大小：7B參數
技術亮點：采用v3分詞器和函數調用能力，支持100+語言，推理速度比Llama-3-8B快13%。在代碼生成和邏輯推理任務中表現均衡，適合企業級本地化部署。
場景適配：跨境電商智能客服、多語言數據分析。

7. Yi-1.5-9B-Chat-16K（零一萬物）

模型參數大小：9B
技術亮點：支持16K上下文窗口，增量訓練500B高質量token，數學推理準確率達70.3%。在GSM-8K和MATH評測中優于Llama-3-8B，代碼能力與Mistral-8x22B持平。
場景適配：金融風控、生物醫藥文獻解析。

8. Llama-3.1-8B-Instruct（Meta）

模型參數大小：8B
技術亮點：支持7種語言（含意大利語），通過RLHF優化對話安全性，在多語言客服場景中表現穩定。在計算最優TTS策略下，3B版本性能可超越405B大模型。
場景適配：跨國企業內部協作、多語言知識圖譜構建。

9. Qwen2.5-3b-Instruct（通義千問）

模型參數大小：3B
技術亮點：30億參數實現指令跟隨與代碼生成的平衡，支持移動端部署，內存占用減少58%。在數學和常識任務中保持高準確率，適合資源受限環境。
場景適配：智能家居語音交互、輕量級數據分析工具。

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

模型參數大小：1.5B
技術亮點：全球首個在數學任務中超越GPT-4的1.5B模型，MATH測試準確率83.9%，支持PC端無顯卡運行。通過強化學習遷移大模型能力，推理效率提升2.4倍。
場景適配：教育類APP題庫生成、老年健康監測語音助手。

11. Llama-3.2-3B-Instruct（Meta）

模型參數大小：3.2B
技術亮點：訓練速度提升2.4倍，內存占用降低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，適合低功耗邊緣設備。
場景適配：工業物聯網設備狀態預測、農業智能傳感器數據分析。

二、小模型基礎參數數據對比

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-7B	Qwen2.5-7B-Instruct	GLM-4-9B-Chat	Yi-1.5-9B-Chat-16K
描述	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一款基于 Qwen 架構的中規模蒸餾模型，參數量為 70 億。它通過知識蒸餾技術，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。該模型在數學、編程等任務上表現出色，支持多語言交互，適用于多模態內容生成、復雜場景推理等，可廣泛應用于企業數據分析、智能客服及個人創意寫作等場景。	Qwen2.5-7B-Instruct 是阿里云發布的 Qwen2.5 系列中的指令微調模型，參數量為 76.1 億。它采用因果語言模型架構，融合 RoPE、SwiGLU 等技術。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、數學等領域表現優異，適用于多種自然語言處理任務。	GLM-4-9B-Chat 是一款基于 General Language Model（GLM）架構的對話型語言模型，參數量為 90 億。它經過大量文本數據訓練，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，準確回答各類問題。該模型支持多種語言，可廣泛應用于智能客服、內容創作、語言學習等領域，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，能夠處理復雜的對話場景，提供流暢且準確的回復。該模型在多種任務中表現優異，支持多語言交互，適用于智能客服、內容創作、知識問答等領域，為用戶提供高效、智能的語言服務。
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tokens	0.0005 元 /千tokens	0.05 元 /千tokens	0.00042 元 /千tokens
輸入價格（緩存未命中）	0.001元/千tokens	0.0005 元 /千tokens	0.05 元 /千tokens	0.00042 元 /千tokens
輸出價格	0.001元/千tokens	0.001 元 /千tokens	0.05 元 /千tokens	0.00042 元 /千tokens
基礎技術參數
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)	4K	128K	128K	16K
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和通義千問相應模型使用同一提示詞模板進行效果比較。

提示詞

規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

優點：

規劃細致：行程按5天劃分，每天的活動安排詳細（如“9:00-11:00天安門廣場”），時間分配合理。
內容多樣：不僅包含經典景點（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。
實用建議多：提供了交通工具選擇（地鐵、打車）、門票預訂建議（如“提前網上購票”）和注意事項（如“避開節假日高峰”），實用性高。

缺點：

冗長：部分描述過于詳細（如“天安門廣場的升旗儀式”），可能讓讀者感到信息過載。
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

優點：

結構清晰：行程規劃按天數（3天）劃分，包含具體景點、餐飲和住宿建議，邏輯清晰。
內容豐富：涵蓋了北京的經典景點（如故宮、天壇）、美食推薦（烤鴨、豆汁兒）和交通建議，信息全面。
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“提前預約故宮門票”），對旅行者有實際幫助。

缺點：

細節不足：部分建議較籠統，如“體驗老北京胡同文化”，未具體說明推薦胡同或活動。
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、快速規劃的用戶，行程緊湊且覆蓋主流景點，但細節和個性化不足。
DeepSeek R1更適合追求深度和多樣化體驗的用戶，規劃更細致且考慮周全，但內容稍顯冗長，美食推薦不足。

四、總結

2025年的小模型競爭已從參數競賽轉向技術深度與場景廣度的雙重博弈。無論是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的數學推理突破，還是Qwen2.5系列的多語言優化，都標志著小模型正以更高效、更智能的姿態重塑AI應用格局。開發者需結合硬件資源、場景需求和技術特性，選擇最適配的模型，在邊緣計算、垂直領域和全球化服務中搶占先機。如果想查看各個AI大模型詳細參數對比數據，可以點擊查看冪簡集成提供的大模型對比指標數據。