Что такое LLM с открытым исходным кодом для построения графов знаний?
LLM с открытым исходным кодом для построения графов знаний — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для извлечения, структурирования и организации информации в взаимосвязанные представления знаний. Эти модели превосходно справляются с идентификацией сущностей, связей и семантических связей из неструктурированного текста, документов и мультимодального контента. Используя передовые архитектуры рассуждений, обучение с подкреплением и генерацию структурированных выходных данных, они преобразуют необработанные данные в графовые структуры знаний. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют интеграцию корпоративных данных и демократизируют доступ к мощным инструментам извлечения знаний, обеспечивая широкий спектр применений — от корпоративных баз знаний до научных исследований и интеллектуальных поисковых систем.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), с общим количеством параметров 671B в архитектуре Mixture-of-Experts. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям. Благодаря длине контекста 164K, она превосходно справляется со сложными рабочими процессами рассуждений, что делает ее идеальной для извлечения многошаговых связей и построения всеобъемлющих графов знаний из больших коллекций документов.
DeepSeek-R1: Первоклассные рассуждения для сложного извлечения знаний
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. Благодаря своей массивной архитектуре MoE с 671B параметрами и окну контекста 164K, DeepSeek-R1 превосходно справляется с пониманием сложных связей, выполнением многошаговых рассуждений и извлечением структурированных знаний, что делает ее золотым стандартом для построения сложных графов знаний из разнообразных источников данных.
Преимущества
- Передовые возможности рассуждений для извлечения сложных связей между сущностями.
- Длина контекста 164K позволяет обрабатывать большие документы и кодовые базы.
- Архитектура MoE с 671B параметрами обеспечивает исключительную производительность.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за размера модели.
- Премиальная цена $2.18/M выходных токенов от SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Ее беспрецедентная глубина рассуждений и огромное окно контекста делают ее идеальным выбором для построения всеобъемлющих, многоуровневых графов знаний из сложных источников данных.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B имеет архитектуру Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 235B и 22B активированных параметров. Она уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления для сложного логического рассуждения и режимом без мышления для эффективной обработки. Модель превосходно справляется с агентскими возможностями для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков, что делает ее идеальной для построения многоязычных графов знаний.
Qwen3-235B-A22B: Универсальные рассуждения с возможностями агента
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, отличающаяся архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 235B и 22B активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и режимом без мышления (для эффективного диалога общего назначения). Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждений, превосходное соответствие человеческим предпочтениям в творческом письме, ролевых играх и многоходовых диалогах. Модель превосходно справляется с агентскими возможностями для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков и диалектов с сильными возможностями многоязычного следования инструкциям и перевода. Благодаря длине контекста 131K, она идеально подходит для извлечения структурированных знаний из разнообразных многоязычных источников и интеграции с внешними базами знаний.
Преимущества
- Двухрежимная работа оптимизирует как сложные рассуждения, так и эффективную обработку.
- Превосходные агентские возможности обеспечивают бесшовную интеграцию инструментов для извлечения знаний.
- Многоязычная поддержка более чем 100 языков для построения глобальных графов знаний.
Недостатки
- Требует понимания выбора между режимом мышления и режимом без мышления.
- Контекст 131K меньше, чем у некоторых конкурентов, для очень длинных документов.
Почему мы ее любим
- Ее уникальная двухрежимная архитектура и исключительные агентские возможности делают ее идеальным выбором для построения динамичных, интегрированных с инструментами графов знаний на нескольких языках.
GLM-4.5
GLM-4.5 — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 335B. Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с кодирующими агентами. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям для сложных задач рассуждений и повседневных сценариев использования, что делает ее очень эффективной для рабочих процессов построения графов знаний.
GLM-4.5: Архитектура, ориентированная на агентов, для интеграции знаний
GLM-4.5 — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 335B. Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с кодирующими агентами, 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. Благодаря длине контекста 131K и глубокой оптимизации агентов, она превосходно справляется с оркестрацией многошаговых рабочих процессов извлечения знаний, интеграцией внешних источников данных и генерацией структурированных выходных данных для заполнения графов знаний.
Преимущества
- Специально разработан для рабочих процессов ИИ-агентов и интеграции инструментов.
- Гибридные рассуждения адаптируются к различной сложности задач извлечения знаний.
- Параметры MoE 335B обеспечивают мощную производительность.
Недостатки
- Дизайн, ориентированный на агентов, может иметь кривую обучения для традиционных задач НЛП.
- Длина контекста достаточна, но не является лидирующей для очень больших документов.
Почему мы ее любим
- Ее архитектура, ориентированная на агентов, и гибридные рассуждения делают ее идеальным выбором для создания интеллектуальных, самоуправляемых конвейеров построения графов знаний, которые могут автономно взаимодействовать с несколькими источниками данных.
Сравнение моделей LLM для построения графов знаний
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом 2025 года для построения графов знаний, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. DeepSeek-R1 предлагает непревзойденную глубину рассуждений с самым большим окном контекста. Qwen3-235B-A22B предоставляет исключительные многоязычные и агентские возможности с гибкой двухрежимной работой. GLM-4.5 предлагает специально разработанную агентскую архитектуру для автономных рабочих процессов извлечения знаний. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к построению графов знаний.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждений | $0.50 ввод / $2.18 вывод за М токенов | Первоклассные рассуждения с контекстом 164K |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Модель рассуждений MoE | $0.35 ввод / $1.42 вывод за М токенов | Многоязычные + агентские возможности |
| 3 | GLM-4.5 | zai | Модель ИИ-агента | $0.50 ввод / $2.00 вывод за М токенов | Архитектура, ориентированная на агентов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год — DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B и GLM-4.5. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями рассуждений, генерацией структурированных выходных данных и уникальными подходами к извлечению сущностей и связей — критически важными требованиями для построения всеобъемлющих графов знаний.
Наш углубленный анализ показывает нескольких лидеров для различных потребностей. DeepSeek-R1 — лучший выбор для сложного, многоуровневого извлечения знаний, требующего глубоких рассуждений и больших окон контекста. Для многоязычных графов знаний с интеграцией агентов Qwen3-235B-A22B предлагает непревзойденную универсальность. Для автономных, интегрированных с инструментами рабочих процессов извлечения, архитектура GLM-4.5, ориентированная на агентов, является наилучшим вариантом.