Was sind Open-Source-LLMs für Agenten-Workflows?
Open-Source-LLMs für Agenten-Workflows sind spezialisierte große Sprachmodelle, die darauf ausgelegt sind, komplexe Aufgaben autonom durch Schlussfolgern, Planen, Werkzeugnutzung und Interaktion mit externen Umgebungen auszuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chat-Modellen können diese agentenfähigen LLMs komplexe Ziele aufschlüsseln, Entscheidungen treffen, Funktionen aufrufen, im Internet surfen, Code schreiben und ausführen sowie Probleme iterativ lösen. Sie zeichnen sich durch Funktionsaufrufe, API-Integration und die Ausführung mehrstufiger Aufgaben aus. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern, autonome KI-Agenten zu erstellen, die alles von der Softwareentwicklung und Datenanalyse bis hin zur Web-Automatisierung und der Orchestrierung von Unternehmens-Workflows bewältigen können, während Transparenz, Anpassbarkeit und Kosteneffizienz durch die Open-Source-Verfügbarkeit gewahrt bleiben.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air ist ein Grundlagenmodell, das speziell für KI-Agentenanwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur basiert. Es wurde umfassend für die Werkzeugnutzung, das Surfen im Internet, die Softwareentwicklung und die Front-End-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten wie Claude Code und Roo Code ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Reasoning-Ansatz, der es ihm ermöglicht, sich effektiv an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien anzupassen – von komplexen Schlussfolgerungsaufgaben bis hin zu alltäglichen Anwendungsfällen.
GLM-4.5-Air: Zweckgebundenes Grundlagenmodell für Agenten
GLM-4.5-Air ist ein Grundlagenmodell, das speziell für KI-Agentenanwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 106 Mrd. Gesamtparametern und 12 Mrd. aktiven Parametern basiert. Es wurde umfassend für die Werkzeugnutzung, das Surfen im Internet, die Softwareentwicklung und die Front-End-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten wie Claude Code und Roo Code ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Reasoning-Ansatz, der es ihm ermöglicht, sich effektiv an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien anzupassen – von komplexen Schlussfolgerungsaufgaben bis hin zu alltäglichen Anwendungsfällen. Mit einem Kontextfenster von 131K und wettbewerbsfähigen Preisen bei SiliconFlow von 0,86 $/Mio. Output-Token und 0,14 $/Mio. Input-Token bietet es einen außergewöhnlichen Wert für Agenten-Workflows.
Vorteile
- Zweckgebunden für KI-Agentenanwendungen mit MoE-Effizienz.
- Umfassend optimiert für Werkzeugnutzung und das Surfen im Internet.
- Nahtlose Integration mit Coding-Agenten wie Claude Code.
Nachteile
- Geringere Anzahl aktiver Parameter als bei Flaggschiff-Modellen.
- Erfordert möglicherweise Feinabstimmung für hochspezialisierte Bereiche.
Warum wir es lieben
- Es ist das einzige Open-Source-Modell, das von Grund auf explizit für KI-Agenten-Workflows entwickelt wurde und eine optimierte Werkzeugnutzung, das Surfen im Internet und eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten bietet – und das alles bei außergewöhnlicher Effizienz und Kosten.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist ein Code-Modell aus der Qwen3-Serie, das vom Qwen-Team von Alibaba entwickelt wurde. Als schlankes und optimiertes Modell behält es eine beeindruckende Leistung und Effizienz bei, während es sich auf erweiterte Programmierfähigkeiten konzentriert. Es zeigt signifikante Leistungsvorteile unter den Open-Source-Modellen bei komplexen Aufgaben wie Agentic Coding, Agentic Browser-Use und anderen grundlegenden Programmieraufgaben.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct: Spezialisiertes Kraftpaket für Agentic Coding
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist ein spezialisiertes Code-Modell aus der Qwen3-Serie mit 30,5 Mrd. Gesamtparametern und 3,3 Mrd. aktivierten Parametern. Es zeigt signifikante Leistungsvorteile unter den Open-Source-Modellen bei komplexen Aufgaben wie Agentic Coding, Agentic Browser-Use und grundlegenden Programmieraufgaben. Das Modell unterstützt nativ einen langen Kontext von 256K Token (262K), der auf bis zu 1 Mio. Token erweitert werden kann, was ein besseres Verständnis und eine bessere Verarbeitung auf Repository-Ebene ermöglicht. Es bietet eine robuste Unterstützung für Agentic Coding auf Plattformen wie Qwen Code und CLINE und verfügt über ein speziell entwickeltes Funktionsaufrufformat. Mit Preisen bei SiliconFlow von 0,4 $/Mio. Output-Token und 0,1 $/Mio. Input-Token bietet es einen außergewöhnlichen Wert für Agentic-Coding-Workflows.
Vorteile
- Hochmoderne Leistung bei Agentic-Coding-Aufgaben.
- Hervorragend bei Agentic Browser-Use und Werkzeugintegration.
- Nativer 256K-Kontext, erweiterbar auf 1 Mio. Token.
Nachteile
- Spezialisiert auf Programmierung; weniger vielseitig als Flaggschiff-Modelle.
- Erfordert die Integration eines agentenbasierten Frameworks für beste Ergebnisse.
Warum wir es lieben
- Es ist der definitive Spezialist für Agentic-Coding-Workflows und liefert hochmoderne Leistung bei der autonomen Code-Generierung, dem Verständnis von Repositories und dem werkzeugbasierten Programmieren – mit massivem Kontext und zweckgebundenen Agentenfunktionen.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ist das neueste Denkmodell der Qwen3-Serie, das vom Qwen-Team von Alibaba veröffentlicht wurde. Als Mixture-of-Experts (MoE)-Modell mit 30,5 Milliarden Gesamtparametern und 3,3 Milliarden aktiven Parametern konzentriert es sich auf die Verbesserung der Fähigkeiten für komplexe Aufgaben. Das Modell zeigt eine deutlich verbesserte Leistung bei Schlussfolgerungsaufgaben und zeichnet sich durch seine agentenbasierten Fähigkeiten aus.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Fortgeschrittenes Reasoning für komplexe Agenten
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ist das neueste Denkmodell der Qwen3-Serie mit 30,5 Mrd. Gesamtparametern und 3,3 Mrd. aktiven Parametern. Es zeigt eine deutlich verbesserte Leistung bei Schlussfolgerungsaufgaben, einschließlich logischem Denken, Mathematik, Wissenschaft, Programmierung und akademischen Benchmarks, die typischerweise menschliches Fachwissen erfordern. Das Modell zeigt deutlich bessere allgemeine Fähigkeiten wie das Befolgen von Anweisungen, die Werkzeugnutzung, die Textgenerierung und die Übereinstimmung mit menschlichen Präferenzen. Es unterstützt nativ ein langes Kontextverständnis von 256K, das auf 1 Million Token erweitert werden kann. Diese Version ist speziell für den 'Denkmodus' konzipiert, um hochkomplexe Probleme durch schrittweises Schlussfolgern zu bewältigen, und zeichnet sich durch agentenbasierte Fähigkeiten aus. Die Preise bei SiliconFlow betragen 0,4 $/Mio. Output-Token und 0,1 $/Mio. Input-Token.
Vorteile
- Spezialisierter 'Denkmodus' für komplexe Schlussfolgerungsaufgaben.
- Herausragende Leistung bei mathematischem und logischem Schlussfolgern.
- Exzellente agentenbasierte Fähigkeiten mit Werkzeugnutzung.
Nachteile
- Der Denkmodus kann zu längeren Antwortzeiten führen.
- Erfordert sorgfältiges Prompt-Engineering für optimales Agentenverhalten.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert fortgeschrittenes Schlussfolgern mit agentenbasierten Fähigkeiten und ermöglicht es KI-Agenten, hochkomplexe, mehrstufige Probleme durch tiefes, schrittweises Denken zu bewältigen – und das alles bei gleichbleibender Werkzeugnutzung, massivem Kontext und außergewöhnlicher Effizienz.
Vergleich agentenfähiger LLMs
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs für Agenten-Workflows des Jahres 2025, jedes mit einer einzigartigen Stärke. Für zweckgebundene Agentenanwendungen bietet GLM-4.5-Air eine optimierte Werkzeugnutzung und das Surfen im Internet. Für spezialisiertes Agentic Coding liefert Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct hochmoderne Leistung. Für komplexe Reasoning-Agenten bietet Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 fortgeschrittene Denkfähigkeiten. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen Anforderungen an Agenten-Workflows auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Subtyp | SiliconFlow-Preis (Output) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Reasoning, MoE, 106B | $0.86/M tokens | Zweckgebundene Agenten-Grundlage |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Coder, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Hochmodernes Agentic Coding |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Reasoning, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Fortgeschrittenes Reasoning für Agenten |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind GLM-4.5-Air, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct und Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine Agentenfähigkeiten aus, einschließlich Werkzeugnutzung, Funktionsaufrufe, Schlussfolgern und autonome Aufgabenausführung in realen agentenbasierten Anwendungen.
Unsere tiefgehende Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Agentenanforderungen. GLM-4.5-Air ist die erste Wahl für allgemeine Agentenanwendungen mit umfassender Werkzeugnutzung und Optimierung für das Surfen im Internet. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct eignet sich am besten für Agentic-Coding-Workflows und zeichnet sich durch autonome Code-Generierung und das Verständnis von Repositories aus. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ist ideal für Agenten, die fortgeschrittenes Schlussfolgern und schrittweise Problemlösung erfordern. Für maximale Skalierung bieten Modelle wie Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct oder moonshotai/Kimi-K2-Instruct agentenbasierte Fähigkeiten auf Unternehmensebene.