Что такое большие языковые модели с открытым исходным кодом?
Большие языковые модели с открытым исходным кодом (LLM) — это передовые системы ИИ, обученные на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации человеческого языка. Эти модели используют архитектуры трансформеров и глубокое обучение для обработки запросов на естественном языке и создания связных, контекстуально релевантных ответов. LLM с открытым исходным кодом демократизируют доступ к мощным возможностям ИИ, позволяя разработчикам, исследователям и предприятиям развертывать, настраивать и внедрять инновации без проприетарных ограничений. Они поддерживают широкий спектр приложений, от помощи в кодировании и задач рассуждения до многоязычной коммуникации и создания творческого контента.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторяемости и читаемости. До внедрения RL, DeepSeek-R1 использовала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности в рассуждениях. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Передовая мощь рассуждений
DeepSeek-R1 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторяемости и читаемости. С 671 миллиардом общих параметров в архитектуре MoE и длиной контекста 164K, она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждениям. Благодаря тщательно разработанным методам обучения, включающим оптимизацию данных холодного старта, она повысила общую эффективность в сложных сценариях рассуждений.
Преимущества
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждений.
- Продвинутая оптимизация с помощью обучения с подкреплением.
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров.
Недостатки
- Высокие вычислительные требования для развертывания.
- Более высокие затраты на инференс из-за большого количества параметров.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает передовую производительность в рассуждениях, сравнимую с ведущими закрытыми моделями, оставаясь при этом открытым исходным кодом и доступной для исследователей и разработчиков.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, отличающаяся архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с 235 миллиардами общих параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и немыслящим режимом (для эффективного, общего диалога).
Qwen3-235B-A22B: Универсальное превосходство в рассуждениях
Qwen3-235B-A22B отличается сложной архитектурой MoE с 235 миллиардами общих параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Она уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления для сложного логического рассуждения, математики и кодирования, и немыслящим режимом для эффективного диалога. Модель демонстрирует превосходное соответствие человеческим предпочтениям в творческом письме и ролевых играх, обладает отличными агентскими возможностями для интеграции инструментов и поддерживает более 100 языков.
Преимущества
- Двухрежимная работа для гибкости и эффективности.
- Превосходная многоязычная поддержка (более 100 языков).
- Отличные агентские возможности для интеграции инструментов.
Недостатки
- Сложная архитектура требует тщательного планирования развертывания.
- Более высокие требования к ресурсам по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Она предлагает беспрецедентную гибкость благодаря двухрежимной работе, сочетая эффективные диалоговые возможности с продвинутыми рассуждениями, что делает ее идеальной для разнообразных приложений ИИ.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B — это новая большая языковая модель с открытым исходным кодом для кодирования, достигающая 60,4% на SWE-bench Verified, что является передовым результатом среди моделей с открытым исходным кодом. Оптимизированная с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением, она автономно исправляет реальные кодовые базы в Docker и получает вознаграждение только при прохождении всех тестовых наборов.
Kimi-Dev-72B: Передовое превосходство в кодировании
Kimi-Dev-72B — это специализированная модель кодирования с 72 миллиардами параметров, которая достигает 60,4% на SWE-bench Verified, устанавливая передовой результат среди моделей с открытым исходным кодом. Оптимизированная с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением, она автономно исправляет реальные кодовые базы в средах Docker и получает вознаграждение только при прохождении всех тестовых наборов. Это гарантирует, что модель предоставляет правильные, надежные и практичные решения, соответствующие реальным стандартам разработки программного обеспечения.
Преимущества
- Передовая производительность 60,4% на SWE-bench Verified.
- Возможности исправления реальных кодовых баз.
- Оптимизация с помощью обучения с подкреплением для практических решений.
Недостатки
- Специализируется в основном на задачах кодирования.
- Требует среды Docker для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она устанавливает новые стандарты для моделей кодирования с открытым исходным кодом, достигая передовой производительности в реальных задачах разработки программного обеспечения с помощью практичных, развертываемых решений.
Сравнение LLM с открытым исходным кодом
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для сложных задач рассуждений DeepSeek-R1 предлагает непревзойденную производительность, сравнимую с OpenAI-o1. Для универсальных приложений, требующих как рассуждений, так и диалога, Qwen3-235B-A22B обеспечивает двухрежимную гибкость. Для специализированных задач кодирования Kimi-Dev-72B предоставляет передовые возможности в области разработки программного обеспечения. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в разработке ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждений | Input: $0.50/M | Output: $2.18/M | Продвинутые возможности рассуждений |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Модель рассуждений MoE | Input: $0.35/M | Output: $1.42/M | Двухрежимная гибкость |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Модель кодирования | Input: $0.29/M | Output: $1.15/M | Передовая производительность в кодировании |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B и moonshotai/Kimi-Dev-72B. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области рассуждений, диалога и кодирования соответственно.
Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей. DeepSeek-R1 превосходит в сложных задачах рассуждений, сравнимых с OpenAI-o1. Qwen3-235B-A22B идеально подходит для приложений, требующих как рассуждений, так и эффективного диалога с многоязычной поддержкой. Kimi-Dev-72B — лучший выбор для задач разработки программного обеспечения и кодирования с передовой производительностью на SWE-bench.