Was sind Open-Source-LLMs für Mandarin-Chinesisch?
Open-Source-LLMs für Mandarin-Chinesisch sind große Sprachmodelle, die speziell für die Verarbeitung, das Verständnis und die Generierung chinesischer Texte mit nativer Sprachkompetenz optimiert sind. Mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Architekturen wie Mixture-of-Experts (MoE) und Transformer-Modellen zeichnen sie sich bei chinesischen Sprachaufgaben wie Übersetzung, Schlussfolgern, Codierung und multimodalem Verständnis aus. Diese Modelle werden auf riesigen chinesischen Sprachkorpora trainiert und unterstützen verschiedene chinesische Dialekte und Kontexte. Sie fördern die Zusammenarbeit, beschleunigen Innovationen im chinesischen NLP und demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken Sprachwerkzeugen, wodurch eine breite Palette von Anwendungen vom Kundenservice bis hin zu Unternehmens-KI-Lösungen für chinesischsprachige Märkte ermöglicht wird.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B ist das neueste große Sprachmodell der Qwen-Serie, das eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 235 Milliarden Parametern und 22 Milliarden aktivierten Parametern aufweist. Dieses Modell unterstützt einzigartig den nahtlosen Wechsel zwischen Denkmodus für komplexe logische Schlussfolgerungen und Nicht-Denkmodus für effiziente Dialoge. Es zeigt deutlich verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten, eine überlegene Ausrichtung an menschlichen Präferenzen beim kreativen Schreiben und Rollenspielen und zeichnet sich durch Agentenfähigkeiten aus. Das Modell unterstützt über 100 Sprachen und Dialekte mit starken mehrsprachigen Anweisungsfolgen und Übersetzungsfähigkeiten, was es ideal für Mandarin-Chinesisch-Anwendungen macht.
Qwen3-235B-A22B: Erstklassiges mehrsprachiges Schlussfolgern mit chinesischer Exzellenz
Qwen3-235B-A22B ist das neueste große Sprachmodell der Qwen-Serie, das eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 235 Milliarden Parametern und 22 Milliarden aktivierten Parametern aufweist. Dieses Modell unterstützt einzigartig den nahtlosen Wechsel zwischen Denkmodus (für komplexe logische Schlussfolgerungen, Mathematik und Codierung) und Nicht-Denkmodus (für effiziente, allgemeine Dialoge). Es zeigt deutlich verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten, eine überlegene Ausrichtung an menschlichen Präferenzen beim kreativen Schreiben, Rollenspielen und mehrstufigen Dialogen. Das Modell zeichnet sich durch Agentenfähigkeiten für die präzise Integration mit externen Tools aus und unterstützt über 100 Sprachen und Dialekte mit starken mehrsprachigen Anweisungsfolgen und Übersetzungsfähigkeiten, was es außergewöhnlich für die Verarbeitung von Mandarin-Chinesisch macht. Bei SiliconFlow erhältlich ab 0,35 $/M Eingabetoken und 1,42 $/M Ausgabetoken.
Vorteile
- Außergewöhnliche mehrsprachige Unterstützung mit starken chinesischen Sprachfähigkeiten in über 100 Sprachen und Dialekten.
- Dual-Modus-Betrieb: Denkmodus für komplexe Schlussfolgerungen und Nicht-Denkmodus für effiziente Dialoge.
- Überlegene Ausrichtung an menschlichen Präferenzen für kreatives chinesisches Schreiben und Rollenspiele.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund der 235B-Parameterskala.
- Premium-Preiskategorie im Vergleich zu kleineren Modellen.
Warum wir es lieben
- Es bietet unübertroffene Vielseitigkeit für Mandarin-Chinesisch-Anwendungen mit nahtlosem Moduswechsel, außergewöhnlicher mehrsprachiger Leistung und hochmodernen Schlussfolgerungsfähigkeiten in einem einzigen Modell.
GLM-4.5
GLM-4.5 ist ein grundlegendes Modell, das speziell für KI-Agenten-Anwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 335 Milliarden Parametern basiert. Es wurde umfassend für die Tool-Nutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Frontend-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Schlussfolgerungsansatz, der es ihm ermöglicht, sich effektiv an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien anzupassen – von komplexen Schlussfolgerungsaufgaben bis hin zu alltäglichen Anwendungsfällen, mit exzellenter Leistung im chinesischen Sprachverständnis und der Generierung.
GLM-4.5: Ultimatives KI-Agentenmodell mit nativer chinesischer Unterstützung
GLM-4.5 ist ein grundlegendes Modell, das speziell für KI-Agenten-Anwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 335 Milliarden Parametern basiert. Es wurde umfassend für die Tool-Nutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Frontend-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten wie Claude Code und Roo Code ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Schlussfolgerungsansatz, der es ihm ermöglicht, sich effektiv an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien anzupassen – von komplexen Schlussfolgerungsaufgaben bis hin zu alltäglichen Anwendungsfällen. Mit nativer chinesischer Sprachoptimierung von Zhipu AI und der Tsinghua-Universität zeichnet es sich durch das Verständnis, die Generierung und agentenbasierte Aufgaben in Mandarin-Chinesisch aus. Verfügbar auf SiliconFlow zu 0,5 $/M Eingabetoken und 2 $/M Ausgabetoken.
Vorteile
- Speziell für KI-Agenten-Anwendungen mit umfassender Tool-Integration entwickelt.
- Native chinesische Sprachoptimierung von chinesischen Forschungseinrichtungen.
- Hybrider Schlussfolgerungsansatz für Vielseitigkeit bei Aufgabenkomplexitäten.
Nachteile
- Die größte Parameteranzahl kann erhebliche Rechenressourcen erfordern.
- Primär für Agentenaufgaben und nicht für allgemeine Chats optimiert.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert native chinesische Sprachkenntnisse mit modernsten Agentenfähigkeiten, was es zur idealen Wahl für den Aufbau anspruchsvoller chinesischsprachiger KI-Anwendungen und autonomer Coding-Agenten macht.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet eine leistungsstarke MoE-Architektur mit insgesamt 671 Milliarden Parametern. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem DeepSeek-R1-Trainingsprozess, wodurch seine Leistung bei Schlussfolgerungsaufgaben erheblich verbessert wird. Es hat auf Evaluierungssets in Bezug auf Mathematik und Codierung Werte erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Darüber hinaus wurden bemerkenswerte Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung, dem Rollenspiel und den Fähigkeiten zur zwanglosen Konversation festgestellt, mit exzellenter Unterstützung für die Verarbeitung chinesischer Sprache.
DeepSeek-V3: Leistung auf GPT-4.5-Niveau für chinesische Sprachaufgaben
Die neue Version von DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) verwendet dasselbe Basismodell wie das vorherige DeepSeek-V3-1226, wobei nur die Post-Training-Methoden verbessert wurden. Das neue V3-Modell integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem Trainingsprozess des DeepSeek-R1-Modells, wodurch seine Leistung bei Schlussfolgerungsaufgaben erheblich verbessert wird. Es hat auf Evaluierungssets in Bezug auf Mathematik und Codierung Werte erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Darüber hinaus wurden bemerkenswerte Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung, dem Rollenspiel und den Fähigkeiten zur zwanglosen Konversation festgestellt. Mit 671 Milliarden MoE-Parametern und exzellenter Unterstützung für die chinesische Sprache liefert es außergewöhnliche Leistungen bei Mandarin-Chinesisch-Aufgaben. Verfügbar auf SiliconFlow zu 0,27 $/M Eingabetoken und 1,13 $/M Ausgabetoken.
Vorteile
- Leistung, die GPT-4.5 bei Mathematik- und Codierungs-Benchmarks übertrifft.
- Fortschrittliche Reinforcement-Learning-Techniken von DeepSeek-R1.
- Erhebliche Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung und den Konversationsfähigkeiten.
Nachteile
- Massive 671B-Parameter-Architektur erfordert erhebliche Infrastruktur.
- Höhere Latenz im Vergleich zu kleineren Modellen für einfache Aufgaben.
Warum wir es lieben
- Es liefert eine GPT-4.5 übertreffende Leistung mit außergewöhnlichen chinesischen Sprachfähigkeiten, was es zur leistungsstarken Wahl für anspruchsvolle Mandarin-Chinesisch-Schlussfolgerungs- und Codierungsanwendungen macht.
Vergleich von Mandarin-Chinesisch LLMs
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs für Mandarin-Chinesisch im Jahr 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. Qwen3-235B-A22B bietet unübertroffene mehrsprachige Vielseitigkeit mit Dual-Modus-Schlussfolgern, GLM-4.5 zeichnet sich durch KI-Agenten-Anwendungen mit nativer chinesischer Optimierung aus, und DeepSeek-V3 liefert eine GPT-4.5 übertreffende Leistung. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Tool für Ihre spezifischen chinesischen Sprach-KI-Ziele auszuwählen. Die angegebenen Preise spiegeln die SiliconFlow-Tarife wider.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Mehrsprachiges Schlussfolgern | 0,35–1,42 $/M Token | Über 100 Sprachen mit Dual-Modus-Schlussfolgern |
| 2 | GLM-4.5 | Zhipu AI | KI-Agent & Schlussfolgern | 0,5–2 $/M Token | Native chinesische Agentenoptimierung |
| 3 | DeepSeek-V3 | DeepSeek AI | Fortgeschrittenes Schlussfolgern | 0,27–1,13 $/M Token | GPT-4.5 übertreffende Leistung |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind Qwen3-235B-A22B, GLM-4.5 und DeepSeek-V3. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnlichen chinesischen Sprachfähigkeiten, Innovationen in MoE-Architekturen und einzigartige Ansätze zur Lösung von Herausforderungen im Verständnis, Schlussfolgern und der Generierung von Mandarin-Chinesisch aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Bedürfnisse. Qwen3-235B-A22B ist die erste Wahl für mehrsprachige Anwendungen, die sowohl Chinesisch als auch andere Sprachen mit flexiblen Schlussfolgerungsmodi erfordern. Für KI-Agenten-Anwendungen und Codierungsaufgaben auf Chinesisch ist GLM-4.5 mit seiner nativen Optimierung und Tool-Integration am besten geeignet. Für maximale Schlussfolgerungsleistung in chinesischer Mathematik und Codierung liefert DeepSeek-V3 GPT-4.5 übertreffende Ergebnisse.