前言

大模型的规模化应用正重塑人工智能产业生态，从通用智能交互到垂直领域专业决策，其技术边界持续拓展的同时，也对底层算力平台提出了严苛要求。近年来，大模型参数规模与训练数据量的双向激增，推动训练算力需求在五年内增长近千倍，而 INT8 低精度计算、大集群部署等技术趋势，进一步凸显了硬件平台在精度兼容性、算力密度与能效比上的核心价值。作为连接算法创新与产业落地的关键载体，芯片的性能表现直接决定大模型在终端场景的响应速度、部署成本与应用体验，构建针对性的基准测试体系成为行业刚需。

当前主流大模型基准测试多聚焦于服务器级算力集群，侧重训练阶段的性能评估，却难以覆盖边缘端、嵌入式等实际部署场景的核心诉求。现有测试体系在专用芯片与大模型的适配性评估上存在空白，尤其缺乏对不同参数规模、精度格式（如 INT8/FP16）大模型的综合性能量化，无法为终端产品的模型选型与硬件优化提供精准参考。而随着大模型从云端向边缘端渗透，芯片对大模型推理延迟、显存占用、算力利用率等核心指标的支撑能力，已成为决定技术落地成效的关键变量。

IQ9075 芯片面向大模型部署场景优化设计，具备对多精度格式的兼容能力与高效算力供给特性，有望成为终端大模型应用的核心硬件支撑。为填补专用芯片与大模型适配基准测试的缺口，本文构建了覆盖不同参数规模、任务类型的标准化测试方案，从推理性能、精度保留、资源占用、能效比等核心维度，系统评估 IQ9075 芯片运行主流大模型的实际表现。本基准测试结果不仅可为基于 IQ9075 的终端产品开发提供量化依据，也为大模型与硬件平台的协同优化提供技术参考，助力加速大模型在各行业的规模化落地进程。

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多模态大模型介绍

多模态大模型是能够同时接收、理解并处理文本、图像、音频、视频等多种不同类型信息，还可实现跨模态推理与生成的人工智能模型。它打破了传统单模态模型仅能处理单一数据类型的局限，通过模拟人类综合多感官认知世界的方式，实现更全面的语义理解与更自然的交互，以下先介绍其核心特性与主流方向，再聚焦千问 VL 系列模型展开详细说明：

1. 多模态大模型的核心特性与主流方向
   1. 核心优势：这类模型具备更强的世界理解能力，比如面对 “苹果” 一词，结合图像就能快速区分是水果还是科技公司；泛化能力突出，可将文本领域的知识迁移到视觉任务中，且多模态数据能相互补充，减少对单一模态数据的依赖；同时支持语音提问 + 图像输入等自然交互方式，让人机沟通更贴近人与人的交流模式。
   2. 主流技术方向：目前主流模型多采用统一编码器架构实现无缝跨模态交互，典型方向涵盖视觉 - 语言交互（如图文问答、图像描述）、跨模态生成（如图文互转、视频生成）、多模态代理（如通过视觉推理调用工具）等，代表性模型包括 OpenAI 的 GPT - 4V、CLIP，以及阿里的千问 VL 等。
2. Qwen- VL 系列模型是阿里云研发的大规模视觉语言模型，后续迭代出 Qwen - VL - plus/max、Qwen2.5 - VL 等版本，在视觉理解、跨模态交互等领域表现突出，具体特点如下：
   1. 多版本适配不同需求：千问 VL 系列覆盖多种参数规模，其中 2025 年发布的 Qwen2.5 - VL 推出了 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。旗舰版 Qwen2.5 - VL - 72B 竞争力极强，在 13 项视觉理解权威评测中斩获冠军，性能超越 GPT - 4o 与 Claude3.5。不同版本可满足从边缘端轻量部署到云端高性能计算的多样化场景需求。
   2. 全方位视觉理解能力：基础版 Qwen - VL 作为首个开源 448 分辨率的大规模视觉语言模型，相比常见的 224 分辨率，大幅提升了细粒度文字识别、文档问答的精度，还能支持中文开放域定位，通过中文指令标注图像中的物体检测框。升级版本进一步强化了图像文本、图表、图标等内容的分析能力，甚至能完成发票、表单等数据的结构化输出，适配金融、商业等专业场景。
   3. 跨模态交互与工具调用能力：该系列支持多图输入、指定图片问答、多图比较等多图交错对话模式。进阶版本不仅增强了视觉推理能力，还可作为视觉代理，初步具备使用电脑、手机等工具的能力。例如能根据用户指令完成电脑操作相关的推理与执行，适配智能办公等复杂场景。
   4. 突破视频理解局限：Qwen2.5 - VL 实现了对超 1 小时时长视频的理解，还能精准定位视频中与需求相关的片段以捕捉关键事件，解决了传统视觉模型处理长视频时难以提取核心信息的痛点。
   5. 优异的多语言与评测表现：天然支持中、英文等多语言对话，能端到端识别图片中的中英双语长文本。在 Zero - shot Captioning（零样本图像描述）、VQA（视觉问答）等四大类标准测评中，同参数规模下取得了同类通用模型中的最优效果；旗舰版本在大学水平问题、数学解题、视频理解等多类基准测试中均表现出色，且无需特定任务微调就能胜任视觉代理等复杂任务。

总结：

多模态大模型凭借对文本、图像、音频、视频等多类型数据的融合理解与推理能力，已在金融、医疗、工业等多个领域落地，解决了传统单模态技术难以应对的复杂问题

基于高通IQ9075的大模型Benchmark

LLM系列（语言模型）

模型名称（W4A16）	首字响应	编码速度	解码速度	上下文长度	文件大小
Gemma-2-2B-it	0.1-3.05s	1380 token/s	18 token/s	4096	2.62 GB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	0.28-7.96s	528 token/s	6.6 token/s	4096	4.87 GB
Llama-2-7B-Chat	2.06s	905 token/s	22 token/s	1024	3.51 GB
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct	0.27-7.88s	586 token/s	7.5 token/s	4096	4.87 GB
Meta-Llama-3.2-1B-Instruct	0.07-1.82s	2138 token/s	35 token/s	4096	1.22 GB
MiniCPM-1B-sft	0.68s	1558 token/s	40 token/s	1024	0.93 GB
Mistral-7B-Instruct-v0.3	0.18-5.49s	758 token/s	10 token/s	4096	3.67 GB
Phi-2	0.1-0.79s	1397 token/s	20.8 token/s	1024	1.63 GB
Qwen1.5-0.5B-Chat	0.26s	4270 token/s	90 token/s	1024	0.61 GB
Qwen1.5-1.8B-Chat	0.58s	1972 token/s	35 token/s	1024	1.47 GB
Qwen1.5-7B-Chat	1.25s	858 token/s	10 token/s	1024	4.88 GB
Qwen2-0.5B-Instruct	0.26s	4788 token/s	110 token/s	1024	0.59 GB
Qwen2-1.5B-Instruct	0.40s	2700 token/s	46 token/s	1024	1.3 GB
Qwen2-7B-Instruct	1.90s	560 token/s	10.1 token/s	1024	4.74 GB
Qwen2.5-0.5B-Instruct	0.5-1.09s	3970 token/s	87 token/s	4096	0.56 GB
Qwen2.5-1.5B-Instruct	0.07-1.9s	2351 token/s	38 token/s	4096	1.28 GB
Qwen2.5-3B-Instruct	0.15-3.71s	1158 token/s	20 token/s	4096	2.19 GB
Qwen2.5-7B-Instruct	0.3.-5.9s	789 token/s	11 token/s	4096	4.6 GB

VL模型（多模态）

模型名称(W4A16)	LLM					Vit
	首字响应	编码速度	解码速度	上下文长度	文件大小	推理耗时	模型大小	图像输入分辨率
Qwen2.5-VL-3B-Instruct	0.15-1.23s	1662 token/s	26 tokens/s	2048	1.61 GB	179ms	682MB	392*392
Qwen2.5-VL-3B-Instruct	0.15-1.23s	1662 token/s	26 tokens/s	2048	1.61 GB	1.011s	735MB	672*672
Qwen2.5-VL-7B-Instruct	0.31-2.50s	820 tokens/s	13 tokens/s	2048	3.58GB	181ms	690MB	392*392
Qwen2.5-VL-7B-Instruct	0.31-2.50s	820 tokens/s	13 tokens/s	2048	3.58GB	1.02s	735MB	672*672
InternVL3-2B-Instruct	014-0.72s	2844 tokens/s	49 tokens/s	2048	0.85GB	141ms	313MB	448*448

不同尺寸大模型的应用场景

一、0.5B 模型：轻量级端侧部署首选

• 核心特性：参数规模最小（约 5 亿），推理速度极快（毫秒级响应），对硬件要求极低（手机 / 嵌入式设备即可运行），但语言理解深度有限，长文本处理能力较弱。
• 典型应用：
  1. 边缘计算场景：如智能家居设备的语音交互（控制灯光、查询天气），无需联网即可实现本地化响应。
  2. 低功耗设备：智能手表的即时问答（如汇率换算、单位转换），在电池续航敏感的场景中表现稳定。
  3. 简单文本生成：生成短文本（如短信自动补全、社交媒体话题标签），适合对实时性要求高但复杂度低的任务。
  4. 轻量级翻译：旅游场景中的即时语音翻译，可在无网络环境下完成基础沟通。

二、1.5B-2B 模型：通用型基础服务

• 核心特性：参数规模适中（15-20 亿），在语义理解、多轮对话上有显著提升，可处理中等复杂度任务，支持本地化部署但需少量计算资源（如 8GB 内存）。
• 典型应用：
  1. 客服与支持：电商平台的自动化客服，处理订单查询、退换货等标准化流程，支持多轮对话追踪。
  2. 内容生成工具：营销文案助手（如商品描述生成）、社交媒体内容策划，可根据关键词快速生成结构化文本。
  3. 教育辅助：语言学习 APP 的智能纠错（语法检查、词汇推荐），适合个性化学习场景。
  4. 多语言支持：跨语言信息检索（如跨国公司的内部文档搜索），结合多语言训练数据实现高效跨语言处理。

三、3B 模型：专业领域深度应用

• 核心特性：参数规模进一步扩大（30 亿），逻辑推理能力显著增强，可处理复杂指令，支持长文本分析（如数千字文档），需中等计算资源（如 16GB 内存）。
• 典型应用：
  1. 代码开发辅助：IDE 插件的代码自动补全、Bug 定位建议，在 Python/JavaScript 等语言中表现接近专业开发者。
  2. 学术研究支持：论文写作助手（摘要生成、文献综述）、实验数据可视化建议，尤其在 STEM 领域（如数学推理、物理公式推导）表现突出。
  3. 法律文书处理：合同条款解析、案例对比分析，结合法律知识库实现合规性检查。
  4. 金融数据分析：财报摘要生成、市场趋势预测，通过结构化数据输入输出提升分析效率。

四、7B 模型：复杂任务与前沿探索

• 核心特性：参数规模较大（70 亿），接近主流商用模型（如 GPT-3.5），具备深度推理、多模态理解（文本 + 图像）和长上下文处理能力（数万 Token），需高性能硬件（如 NVIDIA A10 GPU）。
• 典型应用：
  1. 科学研究突破：药物分子设计（如 DiffSBDD 系统优化激酶抑制剂）、新材料发现（LLMatDesign 框架自主探索材料特性），通过多轮迭代优化实现创新。
  2. 多模态交互：医疗影像报告生成（结合 X 光 / CT 图像与患者病史）、智能教育平台的沉浸式学习（图文结合的知识讲解）。
  3. 复杂推理任务：数学竞赛级问题求解（如高考数学压轴题）、逻辑谜题解析，通过链式思维（CoT）逐步拆解问题。
  4. 长文本创作：小说续写、剧本生成，支持连贯的情节发展和人物塑造，在创意写作领域表现突出。

五、选型决策关键因素

1. 性能 - 资源权衡：
   • 端侧部署优先选择 0.5B-2B 模型，通过量化技术（如 4-bit 量化）可进一步压缩体积。
   • 云端服务或专业领域应用建议采用 3B-7B 模型，结合混合量化平衡精度与速度。
2. 领域适配性：
   • 通用场景（如客服、内容生成）可选择 1.5B-3B 模型。
   • 垂直领域（如医疗、法律）需结合微调数据（如 Med-PaLM 的医疗语料），优先选择 3B 以上模型。
3. 数据与工具支持：
   • 代码生成任务推荐使用经过代码数据训练的模型（如 StarCoder）。
   • 多模态任务需选择支持图像 / 语音输入的模型（如 GPT-4、Gemini 2.5）。

六、典型场景对比

场景	推荐模型	核心优势
智能家居语音交互	0.5B	低功耗、本地化响应快
实时翻译	1.5B-2B	轻量级部署、快速响应
售前助手	3B	经过微调和优化后
学术论文写作助手	7B	复杂逻辑推理、长文本结构优化
药物分子设计	7B	多模态理解、跨学科知识整合
法律文书分析	7B	专业术语理解、案例对比分析
电商客服机器人	7B	多轮对话支持、意图识别精准

总结

模型尺寸的选择需综合考虑任务复杂度、硬件资源、领域专业性三大维度：

• 0.5B-2B：适合轻量级、实时性要求高的通用任务。
• 3B：在专业领域（如代码、法律）实现深度应用。
• 7B：探索前沿科学、复杂推理与多模态交互的首选。
  实际应用中，可通过模型量化、领域微调等技术进一步优化性能，例如 7B 模型经量化后可在消费级 高通芯片上运行，而 3B 模型通过医疗数据微调可达到接近专业医师的诊断辅助水平。