Что такое LLM с открытым исходным кодом для задач планирования?
LLM с открытым исходным кодом для задач планирования — это специализированные большие языковые модели, разработанные для превосходного выполнения сложных рассуждений, декомпозиции задач, последовательного планирования и рабочих процессов на основе агентов. Используя передовые архитектуры, включая обучение с подкреплением и конструкции Mixture-of-Experts, они могут разбивать сложные цели на действенные шаги, рассуждать о многоэтапных процессах и интегрироваться с внешними инструментами для выполнения планов. Эти модели способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации в автономных системах и демократизируют доступ к мощным возможностям планирования, позволяя создавать приложения от агентов по разработке программного обеспечения до стратегического бизнес-планирования и автономной оркестровки рабочих процессов.
DeepSeek-R1
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 в рассуждениях. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Элитный центр рассуждений и планирования
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), с общим количеством параметров 671B, использующая архитектуру Mixture-of-Experts и длину контекста 164K. Она решает проблемы повторения и читаемости, одновременно включая данные холодного старта для оптимизации производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, что делает ее исключительной для сложных сценариев планирования, требующих глубоких многошаговых рассуждений, логической декомпозиции и стратегической оркестровки задач. Благодаря тщательно разработанным методам обучения RL, она повысила общую эффективность в рабочих процессах планирования, задачах разработки программного обеспечения и приложениях автономных агентов.
Преимущества
- Элитные возможности рассуждений, сравнимые с OpenAI-o1.
- Массивные 671B параметров с эффективностью MoE.
- Длина контекста 164K для сложных сценариев планирования.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за размера модели.
- Премиальный ценовой уровень по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает передовые возможности рассуждений и планирования благодаря обучению с подкреплением, что делает ее идеальной моделью для сложных автономных рабочих процессов и стратегического планирования задач.
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 миллиарда и 3,3 миллиарда активных параметров, она сосредоточена на расширении возможностей для сложных задач.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Эффективное планирование с режимом мышления
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель мышления в серии Qwen3 с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), включающей 30,5 миллиарда общих параметров и 3,3 миллиарда активных параметров. Модель демонстрирует значительно улучшенную производительность в задачах рассуждений, включая логические рассуждения, математику, науку, кодирование и академические бенчмарки, которые обычно требуют человеческого опыта. Она превосходно справляется с задачами планирования благодаря своему специализированному «режиму мышления», который решает очень сложные проблемы посредством пошаговых рассуждений и агентских возможностей. С нативной поддержкой контекста 256K (расширяемой до 1M токенов), она идеально подходит для долгосрочного планирования, интеграции инструментов и последовательного выполнения задач.
Преимущества
- Специализированный режим мышления для пошагового планирования.
- Эффективная архитектура MoE всего с 3,3B активных параметров.
- Расширенный контекст 256K (до 1M токенов).
Недостатки
- Меньшее количество параметров, чем у флагманских моделей.
- Режим мышления может увеличить задержку вывода.
Почему нам это нравится
- Она предлагает оптимальный баланс эффективности и возможностей планирования благодаря выделенному режиму мышления, что делает ее идеальной для сложных многошаговых задач планирования без вычислительных затрат более крупных моделей.
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 кодирующими агентами, такими как Claude Code и Roo Code.
GLM-4.5-Air: Модель планирования, оптимизированная для агентов
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов и задач планирования, 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, что делает ее исключительной для рабочих процессов планирования, требующих автономного поведения агентов. Модель использует гибридный подход к рассуждениям, позволяя ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев планирования — от сложных задач рассуждений до повседневной автоматизации рабочих процессов. Ее нативная длина контекста 131K поддерживает комплексные документы планирования и долгосрочные последовательности задач.
Преимущества
- Создана специально для ИИ-агентов и рабочих процессов планирования.
- Обширная оптимизация для использования и интеграции инструментов.
- Гибридные рассуждения для гибких подходов к планированию.
Недостатки
- Не такая большая, как флагманские модели рассуждений.
- Может потребовать тонкой настройки для узкоспециализированных областей планирования.
Почему нам это нравится
- Она специально разработана для планирования на основе агентов с исключительными возможностями интеграции инструментов, что делает ее идеальным выбором для оркестровки автономных рабочих процессов и задач планирования разработки программного обеспечения.
Сравнение LLM для планирования
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом для задач планирования 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для максимальной глубины рассуждений и сложного стратегического планирования DeepSeek-R1 лидирует с элитными возможностями, обученными RL. Для эффективного пошагового планирования с режимом мышления Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 предлагает оптимальный баланс. Для рабочих процессов на основе агентов с интеграцией инструментов GLM-4.5-Air превосходно справляется с автономным планированием. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к планированию и рассуждениям.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основная сила планирования |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Рассуждение | $2.18/M Output | $0.5/M Input | Элитные многошаговые рассуждения |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Рассуждение | $0.4/M Output | $0.1/M Input | Эффективное планирование в режиме мышления |
| 3 | GLM-4.5-Air | zai | Рассуждение и Агент | $0.86/M Output | $0.14/M Input | Рабочие процессы, оптимизированные для агентов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это DeepSeek-R1, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и GLM-4.5-Air. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями рассуждений, оптимизацией планирования и уникальными подходами к решению сложных многошаговых задач планирования, от стратегической декомпозиции задач до рабочих процессов автономных агентов.
Наш углубленный анализ показывает нескольких лидеров для различных потребностей в планировании. DeepSeek-R1 — лучший выбор для сложного стратегического планирования, требующего глубоких рассуждений и долгосрочных последовательностей задач. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 превосходно справляется с пошаговым планированием благодаря эффективной архитектуре MoE и режиму мышления. GLM-4.5-Air идеально подходит для рабочих процессов автономных агентов, требующих обширной интеграции инструментов и планирования разработки программного обеспечения.