O Que São LLMs de Código Aberto para Construção de Grafos de Conhecimento?
LLMs de código aberto para construção de grafos de conhecimento são modelos de linguagem grandes especializados, projetados para extrair, estruturar e organizar informações em representações de conhecimento interconectadas. Esses modelos se destacam na identificação de entidades, relacionamentos e conexões semânticas a partir de texto não estruturado, documentos e conteúdo multimodal. Usando arquiteturas de raciocínio avançadas, aprendizado por reforço e geração de saída estruturada, eles transformam dados brutos em estruturas de conhecimento baseadas em grafos. Eles promovem a colaboração, aceleram a integração de dados empresariais e democratizam o acesso a poderosas ferramentas de extração de conhecimento, permitindo uma ampla gama de aplicações, desde bases de conhecimento empresariais até pesquisa científica e sistemas de busca inteligentes.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) com 671B de parâmetros totais em uma arquitetura Mixture-of-Experts. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio. Com um comprimento de contexto de 164K, ele se destaca em fluxos de trabalho de raciocínio complexos, tornando-o ideal para extrair relacionamentos multi-hop e construir grafos de conhecimento abrangentes a partir de grandes coleções de documentos.
DeepSeek-R1: Raciocínio de Ponta para Extração de Conhecimento Complexo
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de 'cold-start' para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, aprimorou a eficácia geral. Com sua arquitetura MoE massiva de 671B e janela de contexto de 164K, o DeepSeek-R1 se destaca na compreensão de relacionamentos complexos, realizando raciocínio multi-etapas e extraindo conhecimento estruturado — tornando-o o padrão ouro para a construção de grafos de conhecimento sofisticados a partir de diversas fontes de dados.
Prós
- Capacidades de raciocínio de última geração para extração complexa de relacionamentos de entidades.
- Comprimento de contexto de 164K lida com grandes documentos e bases de código.
- Arquitetura MoE com 671B parâmetros oferece desempenho excepcional.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido ao tamanho do modelo.
- Preço premium de $2.18/M tokens de saída do SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Sua profundidade de raciocínio incomparável e janela de contexto massiva o tornam a escolha definitiva para construir grafos de conhecimento abrangentes e multicamadas a partir de fontes de dados complexas.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B apresenta uma arquitetura Mixture-of-Experts com 235B de parâmetros totais e 22B de parâmetros ativados. Ele suporta de forma única a alternância perfeita entre o modo de pensamento para raciocínio lógico complexo e o modo não-pensamento para processamento eficiente. O modelo se destaca em capacidades de agente para integração precisa com ferramentas externas e suporta mais de 100 idiomas, tornando-o ideal para construção de grafos de conhecimento multilíngues.
Qwen3-235B-A22B: Raciocínio Versátil com Capacidades de Agente
Qwen3-235B-A22B é o mais recente modelo de linguagem grande da série Qwen, apresentando uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 235B de parâmetros totais e 22B de parâmetros ativados. Este modelo suporta de forma única a alternância perfeita entre o modo de pensamento (para raciocínio lógico complexo, matemática e codificação) e o modo não-pensamento (para diálogo eficiente e de propósito geral). Ele demonstra capacidades de raciocínio significativamente aprimoradas, alinhamento superior com a preferência humana em escrita criativa, encenação e diálogos multi-turnos. O modelo se destaca em capacidades de agente para integração precisa com ferramentas externas e suporta mais de 100 idiomas e dialetos com fortes capacidades de seguir instruções multilíngues e tradução. Com um comprimento de contexto de 131K, é perfeitamente adequado para extrair conhecimento estruturado de diversas fontes multilíngues e integrar com bases de conhecimento externas.
Prós
- Operação de modo duplo otimiza tanto para raciocínio complexo quanto para processamento eficiente.
- Capacidades de agente superiores permitem integração perfeita de ferramentas para extração de conhecimento.
- Suporte multilíngue em mais de 100 idiomas para construção global de grafos de conhecimento.
Contras
- Requer compreensão da seleção entre modo de pensamento e não-pensamento.
- Contexto de 131K é menor que alguns concorrentes para documentos extremamente longos.
Por Que Amamos
- Sua arquitetura de modo duplo única e capacidades de agente excepcionais o tornam a escolha perfeita para construir grafos de conhecimento dinâmicos e integrados a ferramentas em vários idiomas.
GLM-4.5
GLM-4.5 é um modelo fundamental projetado especificamente para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts com 335B de parâmetros totais. Ele foi extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, permitindo integração perfeita com agentes de codificação. O GLM-4.5 emprega uma abordagem de raciocínio híbrido para tarefas de raciocínio complexas e casos de uso diários, tornando-o altamente eficaz para fluxos de trabalho de construção de grafos de conhecimento.
GLM-4.5: Arquitetura Agente-Primeiro para Integração de Conhecimento
GLM-4.5 é um modelo fundamental projetado especificamente para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 335B de parâmetros totais. Ele foi extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, permitindo integração perfeita com agentes de codificação como Claude Code e Roo Code. O GLM-4.5 emprega uma abordagem de raciocínio híbrido, permitindo que ele se adapte eficazmente a uma ampla gama de cenários de aplicação — desde tarefas de raciocínio complexas até casos de uso diários. Com um comprimento de contexto de 131K e otimização profunda de agente, ele se destaca na orquestração de fluxos de trabalho de extração de conhecimento multi-etapas, integrando fontes de dados externas e gerando saídas estruturadas para preenchimento de grafos de conhecimento.
Prós
- Construído especificamente para fluxos de trabalho de agentes de IA e integração de ferramentas.
- Raciocínio híbrido se adapta a complexidades variadas em tarefas de extração de conhecimento.
- 335B parâmetros MoE entregam desempenho poderoso.
Contras
- O design focado em agente pode ter uma curva de aprendizado para tarefas tradicionais de PNL.
- O comprimento do contexto é suficiente, mas não líder para documentos extremamente grandes.
Por Que Amamos
- Sua arquitetura agente-primeiro e raciocínio híbrido o tornam a escolha ideal para construir pipelines de construção de grafos de conhecimento inteligentes e autodirigidos que podem interagir autonomamente com múltiplas fontes de dados.
Comparação de Modelos LLM para Construção de Grafos de Conhecimento
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2025 para construção de grafos de conhecimento, cada um com pontos fortes únicos. DeepSeek-R1 oferece profundidade de raciocínio incomparável com a maior janela de contexto. Qwen3-235B-A22B oferece capacidades multilíngues e de agente excepcionais com operação flexível de modo duplo. GLM-4.5 entrega uma arquitetura de agente construída especificamente para fluxos de trabalho autônomos de extração de conhecimento. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo certo para seus requisitos específicos de construção de grafos de conhecimento.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Raciocínio | $0.50 entrada / $2.18 saída por M tokens | Raciocínio de ponta com contexto de 164K |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Modelo de Raciocínio MoE | $0.35 entrada / $1.42 saída por M tokens | Capacidades multilíngues + agente |
| 3 | GLM-4.5 | zai | Modelo de Agente de IA | $0.50 entrada / $2.00 saída por M tokens | Arquitetura agente-primeiro |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B e GLM-4.5. Cada um desses modelos se destacou por suas capacidades de raciocínio excepcionais, geração de saída estruturada e abordagens únicas para extrair entidades e relacionamentos — requisitos críticos para a construção de grafos de conhecimento abrangentes.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades. DeepSeek-R1 é a melhor escolha para extração de conhecimento complexo e multicamadas que requer raciocínio profundo e grandes janelas de contexto. Para grafos de conhecimento multilíngues com integração de agente, Qwen3-235B-A22B oferece versatilidade incomparável. Para fluxos de trabalho de extração autônomos e integrados a ferramentas, a arquitetura agente-primeiro do GLM-4.5 é a mais adequada.