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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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。

快速接入：用「API 交互代码生成」一键拿到带鉴权的可运行示例。

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。

补全脚本：把半成品贴到「代码片段补全」即可生成完整调用逻辑。

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。

提升可维护性：用「代码可读性优化」一键重命名变量、规整结构，CR 通过率更高。

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。

加速推理：把核心循环贴进「代码性能优化」可自动给出 batch、缓存等提速方案。

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。

上线前：用「单元测试生成」一键导出 pytest，覆盖长上下文溢出与重试逻辑。

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

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三、大模型 API 效果对比

使用幂简大模型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

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通义千问 Plus

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✅ DeepSeek R1 优点：

1. 规划细致：按天划分，时间分配合理；
2. 内容多样：涵盖小众体验；
3. 实用建议多：交通、门票、注意事项详尽。

❌ DeepSeek R1 缺点：

1. 冗长：部分描述信息过载；
2. 美食推荐不足：仅提到烤鸭。

✅ 通义千问 Plus 优点：

1. 结构清晰：按天划分，逻辑清楚；
2. 内容丰富：涵盖景点、美食、交通；
3. 实用性强：时间安排与预约建议具体。

❌ 通义千问 Plus 缺点：

1. 细节不足：如“胡同文化”未具体说明；
2. 个性化不足：未区分人群需求。

📊 总体对比：

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。

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