全球小模型API排行榜：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct

在AI领域，参数规模不再是衡量模型价值的唯一标准。随着边缘计算、移动端应用和多语言场景需求的激增，小模型凭借低功耗、高便携性和垂直领域优化的特性，逐渐成为行业焦点。本文基于权威技术报告和实测数据，梳理2025年全球最具竞争力的小模型，从技术架构、性能表现到落地场景进行深度解析。

幂简集成倾力打造了一份全面的对比表格，深度剖析了全球小模型的关键性能指标、API产品特性以及价格等核心要素。本文将聚焦于API产品表格和API接口效果两大维度展开深入分析，为您呈现直观的对比视角。如果想全面了解各个AI大模型指标数据，点击查阅完整报表，以获取更全面、更深入的洞察！

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幂简大模型API试用平台支持各个大模型API试用功能，在幂简大模型适用平台可以选择不同的大模型进行实际效果对比。

一、2025全球小模型排行榜：核心模型与性能解析

1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（深度求索）

• 模型参数大小：7B参数
• 技术亮点：采用知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力压缩至7B参数，支持16GB RAM+8GB显存的中端硬件。在MATH测试中以83.9%的准确率刷新小模型纪录，AIME竞赛级任务成功率达28.9%，超越GPT-4和Claude 3.5。
• 场景适配：金融风险预测、医疗影像报告生成等需要高精度推理的专业领域。

2. Qwen2.5-7B-Instruct（通义千问）

• 模型参数大小：7B参数
• 技术亮点：训练数据扩展至18万亿tokens，上下文长度支持128K，生成长度提升至8K，数学和代码能力显著增强。在代码生成基准HumanEval中达到85.4%的通过率，跨文件代码补全表现优于CodeGeeX4-9B。
• 场景适配：企业级代码开发、多语言技术文档生成。

3. InternLM3-8B-Instruct（上海人工智能实验室）

• 模型参数大小：8B参数
• 技术亮点：基于4T tokens训练，中文理解能力超越Llama-3.1-8B和Qwen2.5-7B，支持“普通对话”与“深度思考”双模式。在SuperCLUE中文评测中位列国产模型榜首，多项指标超过GPT-4。
• 场景适配：政务咨询、法律文书自动生成等强中文场景。

4. GLM-4-9B-Chat（智谱AI）

• 模型参数大小：9B参数
• 技术亮点：多模态能力对标GPT-4V，支持1M上下文和15万词表，非英语语言编码效率提升30%。在中文学科测试中比Llama-3-8B提升50%，适合长文本分析（如125篇论文级内容处理）。
• 场景适配：学术研究、跨语言内容审核。

5. Gemma-2-9b-it（Google）

• 模型参数大小：9B参数
• 技术亮点：谷歌Gemini系列衍生模型，支持35种语言，意大利语优化显著，微调时灾难性遗忘率降低。在AlpacaEval2榜单中LC Win Rate达72.4，数值比较能力突出。
• 场景适配：欧洲市场客服、多语言社交媒体内容生成。

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

• 模型参数大小：7B参数
• 技术亮点：采用v3分词器和函数调用能力，支持100+语言，推理速度比Llama-3-8B快13%。在代码生成和逻辑推理任务中表现均衡，适合企业级本地化部署。
• 场景适配：跨境电商智能客服、多语言数据分析。

7. Yi-1.5-9B-Chat-16K（零一万物）

• 模型参数大小：9B
• 技术亮点：支持16K上下文窗口，增量训练500B高质量token，数学推理准确率达70.3%。在GSM-8K和MATH评测中优于Llama-3-8B，代码能力与Mistral-8x22B持平。
• 场景适配：金融风控、生物医药文献解析。

8. Llama-3.1-8B-Instruct（Meta）

• 模型参数大小：8B
• 技术亮点：支持7种语言（含意大利语），通过RLHF优化对话安全性，在多语言客服场景中表现稳定。在计算最优TTS策略下，3B版本性能可超越405B大模型。
• 场景适配：跨国企业内部协作、多语言知识图谱构建。

9. Qwen2.5-3b-Instruct（通义千问）

• 模型参数大小：3B
• 技术亮点：30亿参数实现指令跟随与代码生成的平衡，支持移动端部署，内存占用减少58%。在数学和常识任务中保持高准确率，适合资源受限环境。
• 场景适配：智能家居语音交互、轻量级数据分析工具。

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

• 模型参数大小：1.5B
• 技术亮点：全球首个在数学任务中超越GPT-4的1.5B模型，MATH测试准确率83.9%，支持PC端无显卡运行。通过强化学习迁移大模型能力，推理效率提升2.4倍。
• 场景适配：教育类APP题库生成、老年健康监测语音助手。

11. Llama-3.2-3B-Instruct（Meta）

• 模型参数大小：3.2B
• 技术亮点：训练速度提升2.4倍，内存占用降低58%，支持多语言对话与文本生成。在TTS策略下，性能超越同系列405B模型，适合低功耗边缘设备。
• 场景适配：工业物联网设备状态预测、农业智能传感器数据分析。

二、小模型基础参数数据对比

在众多小模型中我们选取了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen2.5-7B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat-16K四个模型进行比对。

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三、大模型API效果对比

幂简大模型API试用平台提供了各个大模型在线试用功能，我们选取DeepSeek和通义千问相应模型使用同一提示词模板进行效果比较。

提示词

规划一次北京旅游的行程

DeepSeek R1

点击试用大模型API文本生成效果

通义千问 Plus

点击试用大模型API文本生成效果

DeepSeek R1

• 优点：

1. 规划细致：行程按5天划分，每天的活动安排详细（如“9:00-11:00天安门广场”），时间分配合理。
2. 内容多样：不仅包含经典景点（如天安门、颐和园），还推荐了小众体验（如南锣鼓巷的文艺咖啡馆），丰富了行程。
3. 实用建议多：提供了交通工具选择（地铁、打车）、门票预订建议（如“提前网上购票”）和注意事项（如“避开节假日高峰”），实用性高。

• 缺点：

1. 冗长：部分描述过于详细（如“天安门广场的升旗仪式”），可能让读者感到信息过载。
2. 美食推荐不足：仅提到“北京烤鸭”，对其他地方特色美食提及较少。

通义千问 Plus

• 优点：

1. 结构清晰：行程规划按天数（3天）划分，包含具体景点、餐饮和住宿建议，逻辑清晰。
2. 内容丰富：涵盖了北京的经典景点（如故宫、天坛）、美食推荐（烤鸭、豆汁儿）和交通建议，信息全面。
3. 实用性强：提供了时间安排（如“上午9:00-12:00游览故宫”）和注意事项（如“提前预约故宫门票”），对旅行者有实际帮助。

• 缺点：

1. 细节不足：部分建议较笼统，如“体验老北京胡同文化”，未具体说明推荐胡同或活动。
2. 个性化不足：未考虑不同人群（如家庭、情侣）的需求，行程较为通用。

总体对比

• 通义千问 Plus适合需要简洁、快速规划的用户，行程紧凑且覆盖主流景点，但细节和个性化不足。
• DeepSeek R1更适合追求深度和多样化体验的用户，规划更细致且考虑周全，但内容稍显冗长，美食推荐不足。

四、总结

2025年的小模型竞争已从参数竞赛转向技术深度与场景广度的双重博弈。无论是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的数学推理突破，还是Qwen2.5系列的多语言优化，都标志着小模型正以更高效、更智能的姿态重塑AI应用格局。开发者需结合硬件资源、场景需求和技术特性，选择最适配的模型，在边缘计算、垂直领域和全球化服务中抢占先机。如果想查看各个AI大模型详细参数对比数据，可以点击查看幂简集成提供的大模型对比指标数据。

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