Что такое LLM с открытым исходным кодом для глубоких исследований?
LLM с открытым исходным кодом для глубоких исследований — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для выполнения сложных аналитических, логических и исследовательских задач, требующих обширного понимания контекста и многоэтапной логической обработки. Используя передовые архитектуры, такие как Mixture-of-Experts (MoE) и методы обучения с подкреплением, они превосходно справляются с математическими рассуждениями, анализом кода, научными исследованиями и пониманием длинных документов. Эти модели позволяют исследователям и аналитикам обрабатывать огромные объемы информации, синтезировать идеи и генерировать обоснованные выводы. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют научные открытия и демократизируют доступ к мощным аналитическим инструментам, обеспечивая применение от академических исследований до корпоративного сбора информации.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. С общим количеством параметров 671B в архитектуре MoE и длиной контекста 164K она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям. Благодаря тщательно разработанным методам обучения, включающим данные холодного старта, она повысила общую эффективность для глубоких аналитических исследований.
DeepSeek-R1: Передовые рассуждения для сложных исследований
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До RL DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации 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 со сложными исследовательскими задачами, требующими глубокого аналитического мышления, многоэтапных рассуждений и обширного понимания контекста. Основа модели на обучении с подкреплением гарантирует предоставление надежных, практических решений, соответствующих строгим исследовательским стандартам.
Плюсы
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждения.
- Массивная архитектура MoE с 671B параметрами и длиной контекста 164K.
- Оптимизирована с помощью обучения с подкреплением для повышения эффективности.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за большого количества параметров.
- Премиальная цена $2.18/M выходных токенов на SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает производительность рассуждений уровня OpenAI-o1 с открытым исходным кодом, что делает ее идеальной для исследователей, решающих самые сложные аналитические задачи.
Qwen3-235B-A22B
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 и режимом без мышления для эффективного диалога, с поддержкой контекста 128K и исключительными многоязычными возможностями для более чем 100 языков.
Qwen3-235B-A22B: Гибкие рассуждения с массивной многоязычной поддержкой
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, общего диалога). Она демонстрирует значительно улучшенные способности к рассуждению, превосходное соответствие человеческим предпочтениям в творческом письме, ролевых играх и многоходовых диалогах. Модель превосходна в возможностях агента для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков и диалектов с сильными многоязычными возможностями следования инструкциям и перевода. Благодаря окну контекста 128K и гибким режимам рассуждения, Qwen3-235B-A22B идеально подходит для международных исследовательских групп, работающих над сложными, многоязычными аналитическими проектами.
Плюсы
- Бесшовное переключение между режимами мышления и без мышления.
- 235B общих параметров с эффективной активацией 22B.
- Поддерживает более 100 языков и диалектов.
Минусы
- Окно контекста меньше, чем у некоторых конкурентов.
- Может потребоваться опыт выбора режима для оптимального использования.
Почему мы ее любим
- Она предлагает беспрецедентную гибкость с двойными режимами рассуждения и исключительной многоязычной поддержкой, что делает ее идеальной для глобального исследовательского сотрудничества по сложным аналитическим задачам.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждений с гибридным вниманием и открытым весом, имеющая 456B параметров и 45.9B активированных на токен. Она нативно поддерживает контекст в 1M токенов, с молниеносным вниманием, обеспечивающим экономию FLOPs на 75% по сравнению с DeepSeek R1 при 100K токенов. Эффективное обучение с подкреплением с CISPO и гибридный дизайн обеспечивают передовую производительность в рассуждениях с длинными входными данными и реальных задачах программной инженерии.
MiniMax-M1-80k: Экстремальный контекст для всесторонних исследований
MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждений с гибридным вниманием и открытым весом, имеющая 456B параметров и 45.9B активированных на токен. Она нативно поддерживает контекст в 1M токенов, молниеносное внимание, обеспечивающее экономию FLOPs на 75% по сравнению с DeepSeek R1 при 100K токенов, и использует архитектуру MoE. Эффективное обучение с подкреплением с CISPO и гибридный дизайн обеспечивают передовую производительность в рассуждениях с длинными входными данными и реальных задачах программной инженерии. Беспрецедентное окно контекста модели в 1M токенов делает ее исключительной для исследователей, которым необходимо анализировать целые научные статьи, большие кодовые базы или обширные коллекции документов за один проход. Ее архитектура гибридного внимания обеспечивает вычислительную эффективность при сохранении превосходных возможностей рассуждения для самых требовательных глубоких исследовательских приложений.
Плюсы
- Беспрецедентная нативная поддержка контекста в 1M токенов.
- Экономия FLOPs на 75% по сравнению с DeepSeek R1 при 100K токенов.
- 456B параметров с эффективной активацией 45.9B.
Минусы
- Более высокая цена $2.20/M выходных токенов на SiliconFlow.
- Может быть избыточной для более коротких исследовательских задач.
Почему мы ее любим
- Она разрушает ограничения контекста с нативной поддержкой 1M токенов и исключительной эффективностью, позволяя исследователям анализировать целые коллекции документов и массивные кодовые базы без ущерба для качества рассуждений.
Сравнение LLM для глубоких исследований
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом для глубоких исследований 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. DeepSeek-R1 обеспечивает рассуждения уровня OpenAI-o1 с контекстом 164K, Qwen3-235B-A22B предлагает гибкие двухрежимные рассуждения с исключительной многоязычной поддержкой, а MiniMax-M1-80k предоставляет беспрецедентный контекст в 1M токенов для всестороннего анализа. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных исследовательских требований, с ценами от SiliconFlow.
| Номер | Модель | Разработчик | Архитектура | Цены (SiliconFlow) | Основная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | MoE (671B/164K) | $0.50 вход / $2.18 выход за M токенов | Рассуждения уровня OpenAI-o1 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE (235B/128K) | $0.35 вход / $1.42 выход за M токенов | Двухрежимный + многоязычный (100+ языков) |
| 3 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | MoE (456B/1M) | $0.55 вход / $2.20 выход за M токенов | Контекст 1M токенов с приростом эффективности 75% |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели для глубоких исследований в 2025 году — это DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B и MiniMax-M1-80k. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными способностями к рассуждению, обширной обработкой контекста и уникальными подходами к решению сложных аналитических задач в исследовательских средах.
Для максимальной мощности рассуждений в сложных аналитических задачах идеально подходит DeepSeek-R1 с ее архитектурой MoE 671B. Для международного исследовательского сотрудничества, требующего многоязычных возможностей, Qwen3-235B-A22B с поддержкой более 100 языков и двух режимов рассуждения идеальна. Для исследователей, анализирующих массивные документы, кодовые базы или целые коллекции статей, окно контекста MiniMax-M1-80k в 1M токенов не имеет себе равных. Все модели, доступные через SiliconFlow, предлагают конкурентоспособные цены для исследовательских бюджетов.