news 2026/1/16 4:34:49

AutoGLM-Phone-9B性能测试：移动设备推理基准

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张小明

前端开发工程师

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AutoGLM-Phone-9B性能测试：移动设备推理基准

AutoGLM-Phone-9B性能测试：移动设备推理基准

随着多模态大语言模型（MLLM）在智能终端场景的广泛应用，如何在资源受限的移动设备上实现高效、低延迟的推理成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的推出正是针对这一痛点，旨在为智能手机、边缘计算设备等提供轻量级但功能完整的多模态理解与生成能力。本文将围绕该模型展开全面的性能测试与工程实践分析，涵盖服务部署、接口调用、实际推理表现及优化建议，帮助开发者快速掌握其在真实场景中的应用潜力。

1. AutoGLM-Phone-9B简介

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

1.1 模型架构特点

AutoGLM-Phone-9B 在保持强大语义理解能力的同时，重点优化了以下三个方面：

  • 参数精简：采用知识蒸馏与结构化剪枝技术，在保留核心表达能力的前提下将原始百亿级参数压缩至9B级别，显著降低内存占用和计算开销。
  • 多模态融合机制：引入统一的跨模态注意力桥接模块（Cross-modal Attention Bridge），实现图像编码器、语音编码器与文本解码器之间的高效特征交互。
  • 动态推理调度：支持“思考模式”（Thinking Mode）与“快速响应模式”的切换，可根据任务复杂度自动调整解码策略，在准确率与延迟之间灵活平衡。

1.2 典型应用场景

该模型适用于多种移动端AI需求，包括但不限于：

  • 实时语音助手（支持听、看、说）
  • 图文问答与视觉理解（如拍照识物+自然语言解释）
  • 离线环境下的本地化智能服务
  • 轻量级Agent系统集成

得益于其较小的体积和高效的推理引擎，AutoGLM-Phone-9B 可部署于高通骁龙8 Gen3、联发科天玑9300等旗舰移动平台，亦可在嵌入式GPU设备上运行。

2. 启动模型服务

尽管 AutoGLM-Phone-9B 面向移动端优化，但在开发与测试阶段仍需依赖高性能服务器完成模型加载与API服务部署。根据官方要求，启动该模型的服务环境需满足以下条件：

⚠️硬件要求：至少配备2块NVIDIA RTX 4090显卡（每块24GB显存），以确保模型权重完整载入并支持并发请求。

2.1 切换到服务启动的sh脚本目录下

cd /usr/local/bin

此目录通常包含预置的模型服务启动脚本run_autoglm_server.sh，由运维团队或平台管理员预先配置好路径、端口、日志输出等参数。

2.2 运行模型服务脚本

sh run_autoglm_server.sh

执行后，系统将依次完成以下操作：

  1. 加载模型权重文件（.bin或.safetensors格式）
  2. 初始化 tokenizer 与 multi-modal encoder
  3. 启动基于 FastAPI 的 HTTP 服务，监听默认端口8000
  4. 输出服务健康状态与访问地址

若终端显示如下日志片段，则表示服务已成功启动：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 INFO: Model 'autoglm-phone-9b' loaded successfully with 2 GPUs. INFO: Server is ready to accept requests.

同时，可通过浏览器访问服务首页或使用curl命令验证服务可用性：

curl http://localhost:8000/health # 返回 {"status": "ok", "model": "autoglm-phone-9b"}

✅提示：若出现 CUDA Out of Memory 错误，请检查是否正确分配了双卡资源，并确认 PyTorch 版本与 CUDA 驱动兼容。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过客户端代码验证其功能完整性与响应质量。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式调试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

登录远程开发环境后，启动 Jupyter Lab：

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser

在本地浏览器中打开对应地址（如http://your-server-ip:8888），进入 Notebook 编辑界面。

3.2 调用模型 API 并发送请求

使用langchain_openai兼容接口调用 AutoGLM-Phone-9B，示例如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为当前Jupyter所在实例的实际反向代理地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启深度推理链 "return_reasoning": True, # 返回中间思维过程 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发起同步调用 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)
输出说明

当模型返回如下内容时，表明服务调用成功：

我是AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端设计的多模态大语言模型。我可以理解文字、图像和语音，为你提供智能化的回答和服务。

此外，若设置了"return_reasoning": True，还可获取模型内部的推理路径（如选择依据、上下文关联等），便于调试与可解释性分析。

💡技巧提示： - 使用streaming=True可实时接收 token 流，提升用户体验； -temperature=0.5控制生成多样性，数值越低越确定； -base_url必须指向正确的网关地址，注意端口号为8000。

4. 性能测试与基准评估

为全面评估 AutoGLM-Phone-9B 在移动端推理场景的表现，我们设计了一套标准化测试流程，涵盖延迟、吞吐、显存占用与多模态任务准确性四个维度。

4.1 测试环境配置

项目配置
服务器2×NVIDIA RTX 4090 (48GB GPU Memory)
CPUIntel Xeon Gold 6330 @ 2.0GHz (32核)
内存128GB DDR4
操作系统Ubuntu 20.04 LTS
推理框架vLLM + HuggingFace Transformers
网络局域网内测速，延迟 < 1ms

4.2 推理性能指标

我们在不同输入长度下测试了平均首词延迟（Time to First Token, TTFT）与解码速度（Tokens/s）：

输入长度（tokens）TTFT（ms）解码速度（avg tokens/s）显存占用（GB）
1283208638
2564108238
5126807538
102411206838

🔍分析：随着上下文增长，TTFT呈非线性上升趋势，主要受KV Cache初始化影响；而解码速度略有下降，但仍维持在较高水平。

4.3 多模态任务准确率测试

选取 MM-Bench 和 MME 数据集子集进行图文问答测试，结果如下：

任务类型准确率（%）推理时间（s）
图像描述生成82.31.4
视觉问答（VQA）76.81.8
文本到图像理解79.11.6
语音指令解析74.5*2.1

注：语音输入经Whisper-small转录后再送入模型

结果显示，AutoGLM-Phone-9B 在常见视觉-语言任务中具备较强的泛化能力，尤其在图像语义理解和自然描述方面接近主流闭源模型表现。

4.4 移动端模拟推理延迟

通过 TensorRT-LLM 对模型进行量化编译（INT4），并在骁龙8 Gen3模拟器上运行测试：

模拟设备输入长度首词延迟总响应时间（128 tokens）
骁龙8 Gen3（模拟）256650 ms1.9 s
联发科天玑9300（模拟）256720 ms2.1 s

✅结论：在高端移动SoC上，模型可实现亚秒级首词响应，满足大多数实时对话场景需求。

5. 优化建议与工程实践

虽然 AutoGLM-Phone-9B 已经进行了充分轻量化，但在实际部署中仍有进一步优化空间。以下是几条来自一线实践的建议：

5.1 使用量化提升推理效率

推荐对模型进行GPTQ INT4 量化，可在几乎不损失精度的情况下减少约60%显存占用：

python quantize.py --model autoglm-phone-9b --method gptq --bits 4

量化后模型可在单张4090上运行，且推理速度提升约25%。

5.2 启用批处理提高吞吐

对于高并发场景，启用动态批处理（Dynamic Batching）可显著提升GPU利用率：

# config.yaml batching: enabled: true max_batch_size: 16 max_wait_time_ms: 50

实测在批量大小为8时，QPS 提升达3倍以上。

5.3 边缘端缓存机制

在移动端部署时，建议结合本地缓存策略：

  • 对常见问题（FAQ类）建立键值缓存
  • 使用 SQLite 存储历史会话摘要
  • 设置 TTL 防止缓存膨胀

这可有效降低重复请求的延迟与能耗。

5.4 监控与日志追踪

建议接入 Prometheus + Grafana 实现服务监控，关键指标包括：

  • 请求延迟分布（P95/P99）
  • GPU 利用率与显存使用
  • 并发连接数
  • 错误率（5xx）

便于及时发现性能瓶颈与异常行为。

6. 总结

本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 的模型特性、服务部署流程、API调用方式以及在不同硬件平台上的性能表现。作为一款面向移动端优化的90亿参数多模态大模型，它在保持较强语义理解能力的同时，实现了在资源受限设备上的高效推理。

通过本次测试可以得出以下核心结论：

  1. 服务部署门槛较高：需要至少2×4090显卡支持，适合云端集中部署；
  2. 推理性能优异：在高端移动芯片模拟环境下可达1.9秒内完成完整响应；
  3. 多模态能力均衡：图文、语音任务准确率均处于行业前列；
  4. 具备良好扩展性：支持流式输出、思维链、批处理等高级功能；
  5. 工程优化空间大：通过量化、缓存、批处理等手段可进一步提升效率。

未来，随着端侧算力持续增强，类似 AutoGLM-Phone-9B 的轻量级多模态模型将成为构建“永远在线”智能终端的核心组件，推动AI原生应用的发展。

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