blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для промпт-инжиниринга в 2025 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим LLM с открытым исходным кодом для промпт-инжиниринга в 2025 году. Мы сотрудничали с отраслевыми экспертами, тестировали модели на бенчмарках по следованию инструкциям и анализировали архитектуры, чтобы определить самые мощные инструменты для создания, оптимизации и выполнения сложных промптов. От продвинутых моделей рассуждений с расширенными контекстными окнами до эффективных архитектур MoE, которые превосходно справляются с соблюдением инструкций и многоходовым диалогом, эти модели представляют собой передовой край возможностей промпт-инжиниринга, позволяя разработчикам и инженерам ИИ создавать сложные приложения с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, zai-org/GLM-4.5-Air и Qwen/Qwen3-14B — каждая выбрана за исключительные способности следовать инструкциям, возможности рассуждений и универсальность в обработке разнообразных задач промпт-инжиниринга.



Что делает LLM идеальной для промпт-инжиниринга?

Лучшие LLM с открытым исходным кодом для промпт-инжиниринга — это большие языковые модели, специально оптимизированные для понимания, следования и точного выполнения сложных инструкций. Эти модели превосходно справляются с соблюдением инструкций, логическим рассуждением, многоходовым диалогом и интеграцией инструментов — основными возможностями для эффективного промпт-инжиниринга. Они позволяют разработчикам создавать сложные промпты, которые последовательно дают точные, контекстуально подходящие результаты. Благодаря таким функциям, как расширенные контекстные окна, режимы рассуждений и архитектуры MoE для вычислительной эффективности, эти модели позволяют инженерам по промптам создавать надежные приложения ИИ, автоматизировать сложные рабочие процессы и расширять границы возможного с помощью интерфейсов естественного языка.

Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это модель Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 30,5 млрд и 3,3 млрд активных параметров, отличающаяся значительными улучшениями в следовании инструкциям, логическом рассуждении, понимании текста, математике, науке, кодировании и использовании инструментов. Благодаря улучшенному пониманию длинного контекста до 256K токенов и превосходному соответствию предпочтениям пользователя, она обеспечивает исключительно полезные ответы и высококачественную генерацию текста для разнообразных задач промпт-инжиниринга.

Подтип:
Чат
Разработчик:Qwen
Логотип Qwen

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: Превосходное следование инструкциям

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это обновленная версия Qwen3-30B-A3B в немыслящем режиме. Это модель Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 30,5 миллиарда и 3,3 миллиарда активных параметров. Эта версия включает ключевые улучшения, в том числе значительные улучшения в общих возможностях, таких как следование инструкциям, логическое рассуждение, понимание текста, математика, наука, кодирование и использование инструментов. Она также демонстрирует существенные успехи в охвате знаний с длинным хвостом на нескольких языках и предлагает заметно лучшее соответствие предпочтениям пользователя в субъективных и открытых задачах, обеспечивая более полезные ответы и более высокое качество генерации текста. Кроме того, ее возможности понимания длинного контекста были расширены до 256K. Эта модель поддерживает только немыслящий режим и не генерирует блоки `` в своем выводе, что делает ее идеальной для рабочих процессов промпт-инжиниринга, требующих последовательных, предсказуемых ответов.

Плюсы

  • Исключительное следование инструкциям и соблюдение промптов.
  • Расширенное контекстное окно 256K для сложных промптов.
  • Превосходное соответствие предпочтениям пользователя.

Минусы

  • Не поддерживает режим мышления для пошагового рассуждения.
  • Требует тщательного проектирования промптов для максимальной эффективности.

Почему нам это нравится

  • Она обеспечивает выдающиеся возможности следования инструкциям с улучшенным пониманием контекста, что делает ее идеальной для создания и выполнения сложных промптов с последовательными, высококачественными результатами.

zai-org/GLM-4.5-Air

GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 106 млрд и 12 млрд активных параметров. Широко оптимизированная для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, она использует гибридный подход к рассуждениям, который эффективно адаптируется к разнообразным сценариям — от сложных задач рассуждений до повседневных приложений промпт-инжиниринга.

Подтип:
Чат
Разработчик:zai
Логотип Zhipu AI

GLM-4.5-Air: Гибридное рассуждение для универсального промптинга

GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 106 млрд и 12 млрд активных параметров. Она была широко оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с агентами кодирования, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям, позволяя ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев применения — от сложных задач рассуждений до повседневных случаев использования. Эта универсальность делает ее исключительной для промпт-инжиниринга, где различные задачи требуют разной глубины рассуждений. Благодаря контекстному окну 131K и оптимизации для рабочих процессов агентов, она превосходно понимает и выполняет многошаговые инструкции, встроенные в сложные промпты.

Плюсы

  • Гибридное рассуждение адаптируется к различным сложностям промптов.
  • Оптимизировано для использования инструментов и приложений агентов.
  • Большое контекстное окно 131K для всеобъемлющих промптов.

Минусы

  • Может потребоваться тонкая настройка для узкоспециализированных задач.
  • Более высокий ценовой уровень по сравнению с меньшими моделями.

Почему нам это нравится

  • Его гибридный подход к рассуждениям и оптимизированный для агентов дизайн делают его невероятно универсальным для промпт-инжиниринга в различных приложениях, от простых запросов до сложных многоинструментальных рабочих процессов.

Qwen/Qwen3-14B

Qwen3-14B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen с 14,8 млрд параметров, уникально поддерживающая бесшовное переключение между режимом мышления для сложного логического рассуждения и немыслящим режимом для эффективного диалога. Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждения, превосходно справляется с согласованием человеческих предпочтений для творческого письма и многоходовых диалогов, а также поддерживает более 100 языков с сильным многоязычным следованием инструкциям.

Подтип:
Чат
Разработчик:Qwen3
Баннер Qwen

Qwen3-14B: Гибкое рассуждение для динамических промптов

Qwen3-14B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen с 14,8 млрд параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и немыслящим режимом (для эффективного, общего диалога). Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждения, превосходя предыдущие модели QwQ и Qwen2.5 instruct в математике, генерации кода и логическом рассуждении на основе здравого смысла. Модель превосходно справляется с согласованием человеческих предпочтений для творческого письма, ролевых игр и многоходовых диалогов. Кроме того, она поддерживает более 100 языков и диалектов с сильным многоязычным следованием инструкциям и возможностями перевода. Для промпт-инжиниринга эта двухрежимная возможность бесценна — инженеры могут создавать промпты, которые при необходимости запускают глубокое рассуждение, или получать быстрые ответы для более простых задач, все в рамках единой модели с контекстным окном 131K.

Плюсы

  • Двухрежимная работа для гибкого промпт-инжиниринга.
  • Сильные возможности рассуждения в обоих режимах.
  • Отличная многоязычная поддержка (более 100 языков).

Минусы

  • Меньшее количество параметров, чем у флагманских моделей.
  • Переключение режимов требует явного проектирования промптов.

Почему нам это нравится

  • Его уникальная способность переключаться между режимами мышления и немыслящим режимом обеспечивает беспрецедентную гибкость для инженеров по промптам, которым нужны как глубокие рассуждения, так и быстрые ответы в их рабочих процессах.

Сравнение LLM для промпт-инжиниринга

В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом 2025 года, оптимизированные для промпт-инжиниринга. Каждая модель обладает уникальными сильными сторонами: Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 превосходно справляется с следованием инструкциям и пониманием длинного контекста, GLM-4.5-Air предлагает гибридное рассуждение для приложений агентов, а Qwen3-14B обеспечивает гибкую двухрежимную работу. Это параллельное сравнение поможет вам выбрать правильную модель на основе ваших конкретных требований к промпт-инжинирингу, потребностей в контексте и бюджетных соображений.

Номер Модель Разработчик Подтип Цены (SiliconFlow)Основная сила
1Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507QwenЧат$0.4/$0.1 за М токеновПревосходное следование инструкциям
2GLM-4.5-AirzaiЧат$0.86/$0.14 за М токеновГибридное рассуждение для агентов
3Qwen3-14BQwen3Чат$0.28/$0.07 за М токеновГибкая двухрежимная работа

Часто задаваемые вопросы

Наши три лучшие модели на 2025 год: Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, zai-org/GLM-4.5-Air и Qwen/Qwen3-14B. Каждая из этих моделей превосходно справляется с следованием инструкциям, возможностями рассуждений и обработкой контекста — основными качествами для эффективных рабочих процессов промпт-инжиниринга.

Для промпт-инжиниринга большие контекстные окна дают значительные преимущества. Наши лучшие модели предлагают длины контекста от 131K до 262K токенов, что позволяет инженерам создавать всеобъемлющие системные промпты, включать обширные примеры и поддерживать историю разговоров. Модели, такие как Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 с контекстом 256K, особенно ценны для понимания масштаба репозитория и сложных многоходовых взаимодействий.

Похожие темы

Полное руководство – Лучшие легковесные модели TTS для чат-ботов в 2025 году Полное руководство – Лучшие легковесные чат-модели для мобильных приложений в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели генерации изображений для IoT-устройств в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для IoT-устройств в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для биотехнологических исследований в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для корпоративных приложений в 2025 году Полное руководство — Лучший открытый исходный код ИИ для перевода в реальном времени в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для умного IoT в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для прототипирования в 2025 году Полное руководство — Лучшие LLM с открытым исходным кодом для извлечения информации и семантического поиска в 2025 году Полное руководство – Лучший легковесный ИИ для рендеринга в реальном времени в 2025 году Лучшие открытые LLM для литературы в 2025 году Полное руководство — Самые дешевые модели преобразования речи в текст в 2025 году Полное руководство – Лучшие легковесные модели для генерации видео в 2025 году Полное руководство — Лучшие легковесные модели преобразования текста в речь в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для стратегического планирования в 2025 году Полное руководство – Лучшие аудиомодели с открытым исходным кодом для мобильных приложений в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для анализа данных в 2025 году Самые дешевые модели генерации изображений в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для образования и репетиторства в 2025 году