Что такое LLM с открытым исходным кодом для рабочих процессов агентов?
LLM с открытым исходным кодом для рабочих процессов агентов — это специализированные большие языковые модели, разработанные для автономного выполнения сложных задач посредством рассуждений, планирования, использования инструментов и взаимодействия с внешними средами. В отличие от традиционных чат-моделей, эти LLM, способные к агентам, могут разбивать сложные цели, принимать решения, вызывать функции, просматривать веб-страницы, писать и выполнять код, а также итеративно решать проблемы. Они превосходно справляются с вызовом функций, интеграцией API и многоэтапным выполнением задач. Эта технология позволяет разработчикам создавать автономных ИИ-агентов, которые могут справляться со всем: от разработки программного обеспечения и анализа данных до веб-автоматизации и оркестрации корпоративных рабочих процессов, при этом сохраняя прозрачность, возможность настройки и экономическую эффективность благодаря доступности с открытым исходным кодом.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с агентами для кодирования, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям, что позволяет ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев применения — от сложных задач рассуждений до повседневных случаев использования.
GLM-4.5-Air: Целенаправленно созданная фундаментальная модель для агентов
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров. Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с агентами для кодирования, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям, что позволяет ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев применения — от сложных задач рассуждений до повседневных случаев использования. С окном контекста 131K и конкурентоспособными ценами SiliconFlow в $0.86/M выходных токенов и $0.14/M входных токенов, она обеспечивает исключительную ценность для рабочих процессов агентов.
Плюсы
- Целенаправленно создана для приложений ИИ-агентов с эффективностью MoE.
- Тщательно оптимизирована для использования инструментов и веб-серфинга.
- Бесшовная интеграция с агентами для кодирования, такими как Claude Code.
Минусы
- Меньшее количество активных параметров, чем у флагманских моделей.
- Может потребовать тонкой настройки для узкоспециализированных областей.
Почему мы ее любим
- Это единственная модель с открытым исходным кодом, разработанная с нуля специально для рабочих процессов ИИ-агентов, обеспечивающая оптимизированное использование инструментов, веб-серфинг и бесшовную интеграцию с агентами для кодирования — все это с исключительной эффективностью и стоимостью.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — это модель для кодирования из серии Qwen3, разработанная командой Qwen от Alibaba. Будучи оптимизированной и упрощенной моделью, она сохраняет впечатляющую производительность и эффективность, сосредоточившись на улучшенных возможностях кодирования. Она демонстрирует значительные преимущества в производительности среди моделей с открытым исходным кодом в сложных задачах, таких как агентное кодирование, использование браузера агентами и другие фундаментальные задачи кодирования.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct: Специализированный центр агентного кодирования
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — это специализированная модель для кодирования из серии Qwen3 с общим количеством параметров 30.5B и 3.3B активированных параметров. Она демонстрирует значительные преимущества в производительности среди моделей с открытым исходным кодом в сложных задачах, таких как агентное кодирование, использование браузера агентами и фундаментальные задачи кодирования. Модель нативно поддерживает длинный контекст в 256K токенов (262K), который может быть расширен до 1M токенов, что обеспечивает лучшее понимание и обработку на уровне репозитория. Она предоставляет надежную поддержку агентного кодирования для платформ, таких как Qwen Code и CLINE, с специально разработанным форматом вызова функций. С ценами SiliconFlow в $0.4/M выходных токенов и $0.1/M входных токенов, она предлагает исключительную ценность для рабочих процессов агентного кодирования.
Плюсы
- Передовая производительность в задачах агентного кодирования.
- Превосходно справляется с использованием браузера агентами и интеграцией инструментов.
- Нативный контекст 256K, расширяемый до 1M токенов.
Минусы
- Специализирована для кодирования; менее универсальна, чем флагманские модели.
- Требует интеграции агентной структуры для достижения наилучших результатов.
Почему мы ее любим
- Это определенный специалист для рабочих процессов агентного кодирования, обеспечивающий передовую производительность в автономной генерации кода, понимании репозиториев и кодировании на основе инструментов — с огромным контекстом и специально разработанными функциями агентов.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель мышления в серии Qwen3, выпущенная командой Qwen от Alibaba. Будучи моделью Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 30.5 миллиардов и 3.3 миллиарда активных параметров, она сосредоточена на улучшении возможностей для сложных задач. Модель демонстрирует значительно улучшенную производительность в задачах рассуждений и превосходно справляется с агентными возможностями.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Расширенные рассуждения для сложных агентов
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель мышления в серии Qwen3 с общим количеством параметров 30.5B и 3.3B активных параметров. Она демонстрирует значительно улучшенную производительность в задачах рассуждений, включая логические рассуждения, математику, науку, кодирование и академические бенчмарки, которые обычно требуют человеческого опыта. Модель показывает заметно лучшие общие возможности, такие как следование инструкциям, использование инструментов, генерация текста и соответствие человеческим предпочтениям. Она нативно поддерживает возможность понимания длинного контекста в 256K, который может быть расширен до 1 миллиона токенов. Эта версия специально разработана для «режима мышления» для решения очень сложных проблем посредством пошаговых рассуждений и превосходно справляется с агентными возможностями. Цены SiliconFlow составляют $0.4/M выходных токенов и $0.1/M входных токенов.
Плюсы
- Специализированный «режим мышления» для сложных задач рассуждений.
- Выдающаяся производительность в математических и логических рассуждениях.
- Отличные агентные возможности с использованием инструментов.
Минусы
- Режим мышления может приводить к более длительному времени ответа.
- Требует тщательной разработки промптов для оптимального поведения агента.
Почему мы ее любим
- Она сочетает расширенные рассуждения с агентными возможностями, позволяя ИИ-агентам решать очень сложные, многоэтапные проблемы посредством глубокого, пошагового мышления — при этом сохраняя использование инструментов, огромный контекст и исключительную эффективность.
Сравнение LLM, способных к агентам
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом 2025 года для рабочих процессов агентов, каждая из которых обладает уникальной силой. Для целенаправленно созданных агентных приложений GLM-4.5-Air обеспечивает оптимизированное использование инструментов и веб-серфинг. Для специализированного агентного кодирования Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct демонстрирует передовую производительность. Для сложных агентов рассуждений Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 предлагает расширенные возможности мышления. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильную модель для ваших конкретных потребностей в рабочем процессе агента.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow (выход) | Основная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Рассуждения, MoE, 106B | $0.86/M токенов | Целенаправленная основа для агентов |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Кодер, MoE, 30B | $0.4/M токенов | Передовое агентное кодирование |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Рассуждения, MoE, 30B | $0.4/M токенов | Расширенные рассуждения для агентов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это GLM-4.5-Air, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Каждая из этих моделей выделяется своими возможностями агентов, включая использование инструментов, вызов функций, рассуждения и автономное выполнение задач в реальных агентных приложениях.
Наш углубленный анализ показывает нескольких лидеров для различных потребностей агентов. GLM-4.5-Air — лучший выбор для универсальных агентных приложений с обширной оптимизацией использования инструментов и веб-серфинга. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct лучше всего подходит для рабочих процессов агентного кодирования, превосходно справляясь с автономной генерацией кода и пониманием репозиториев. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 идеально подходит для агентов, требующих расширенных рассуждений и пошагового решения проблем. Для максимального масштаба такие модели, как Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct или moonshotai/Kimi-K2-Instruct, предлагают возможности агентов корпоративного уровня.