Что такое LLM с открытым исходным кодом для RAG?
Большие языковые модели с открытым исходным кодом для генерации с дополненным поиском (RAG) — это специализированные модели ИИ, которые сочетают мощь извлечения информации с передовыми возможностями генерации текста. Эти модели превосходно понимают контекст из внешних источников знаний, обрабатывают большие документы и генерируют точные, хорошо информированные ответы на основе извлеченной информации. Они позволяют разработчикам создавать интеллектуальные системы, которые могут получать доступ к знаниям из обширных баз данных и синтезировать их, что делает их идеальными для таких приложений, как системы ответов на вопросы, помощники по исследованиям и платформы управления знаниями.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, 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 рассуждения. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждению, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Расширенное рассуждение для сложных задач RAG
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), с 671 миллиардом параметров и длиной контекста 164K, что делает ее исключительной для сложных приложений RAG. Модель решает проблемы повторения и читаемости, обеспечивая при этом производительность, сравнимую с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждению. Ее огромное контекстное окно и сложные возможности рассуждения делают ее идеальной для обработки больших коллекций документов и генерации всеобъемлющих, хорошо обоснованных ответов в системах RAG.
Плюсы
- Исключительные возможности рассуждения с оптимизацией RL.
- Огромная длина контекста 164K для обработки больших документов.
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в сложных задачах.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за 671 миллиарда параметров.
- Премиальная цена отражает расширенные возможности.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает передовую производительность рассуждения с обширным контекстным окном, что делает ее идеальной для сложных приложений RAG, требующих глубокого понимания и комплексного синтеза информации.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это обновленная версия Qwen3-30B-A3B в немыслящем режиме. Это модель Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 30,5 миллиарда и 3,3 миллиарда активных параметров. Эта версия включает ключевые улучшения, в том числе значительное повышение общих возможностей, таких как следование инструкциям, логическое рассуждение, понимание текста, математика, наука, кодирование и использование инструментов.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: Эффективная обработка RAG с длинным контекстом
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это модель Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 30,5 миллиарда и 3,3 миллиарда активных параметров, предлагающая исключительную эффективность для приложений RAG. Благодаря впечатляющей длине контекста 262K и расширенным возможностям в следовании инструкциям, логическом рассуждении и понимании текста, эта модель превосходно справляется с обработкой обширных коллекций документов. Широкий охват знаний модели на нескольких языках и превосходное соответствие предпочтениям пользователя делают ее идеальной для разнообразных сценариев использования RAG, требующих всестороннего понимания документов.
Плюсы
- Исключительная длина контекста 262K для обширной обработки документов.
- Эффективная архитектура MoE с всего 3,3 миллиарда активных параметров.
- Расширенные возможности следования инструкциям и логического рассуждения.
Минусы
- Только немыслящий режим, без цепочек рассуждений.
- Может потребоваться оптимизация для конкретных предметных знаний.
Почему мы ее любим
- Она предлагает идеальный баланс эффективности и возможностей с ультрадлинным контекстным окном, что делает ее идеальной для приложений RAG, которым необходимо обрабатывать огромные коллекции документов, сохраняя при этом экономическую эффективность.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b — это большая языковая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 117 миллиардов параметров (5,1 миллиарда активных), использующая дизайн Mixture-of-Experts (MoE) и квантование MXFP4 для работы на одной 80 ГБ GPU. Она обеспечивает производительность уровня o4-mini или выше в бенчмарках по рассуждению, кодированию, здравоохранению и математике, с полной поддержкой Chain-of-Thought (CoT), использования инструментов и коммерческого развертывания по лицензии Apache 2.0.
openai/gpt-oss-120b: Открытое превосходство для приложений RAG
openai/gpt-oss-120b — это большая языковая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 117 миллиардов параметров (5,1 миллиарда активных), специально разработанная для эффективного развертывания и исключительной производительности RAG. Используя дизайн Mixture-of-Experts (MoE) с квантованием MXFP4, она может работать на одной 80 ГБ GPU, обеспечивая при этом производительность уровня o4-mini. Благодаря полным возможностям Chain-of-Thought (CoT), поддержке использования инструментов и лицензированию Apache 2.0, эта модель идеально подходит для коммерческих развертываний RAG, требующих надежного рассуждения и всестороннего синтеза знаний.
Плюсы
- Эффективное развертывание на одной 80 ГБ GPU с дизайном MoE.
- Производительность уровня o4-mini в рассуждении и бенчмарках.
- Полные возможности Chain-of-Thought и использования инструментов.
Минусы
- Меньшая длина контекста по сравнению со специализированными моделями с длинным контекстом.
- Может потребоваться тонкая настройка для предметно-ориентированных приложений RAG.
Почему мы ее любим
- Она сочетает проверенную архитектуру OpenAI с гибкостью открытого исходного кода, предлагая отличную производительность RAG с эффективными вариантами развертывания и свободой коммерческого лицензирования.
Сравнение моделей RAG LLM
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом 2025 года для приложений RAG, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. DeepSeek-R1 предлагает непревзойденные возможности рассуждения с самым длинным контекстным окном, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 обеспечивает эффективную обработку огромных документов, а openai/gpt-oss-120b демонстрирует проверенную производительность с коммерческой гибкостью. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильную модель для ваших конкретных потребностей в реализации RAG.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждения | $2.18/$0.5 за М токенов | Контекст 164K + расширенное рассуждение |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Mixture-of-Experts | $0.4/$0.1 за М токенов | Контекст 262K + эффективность |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | Mixture-of-Experts | $0.45/$0.09 за М токенов | Коммерческая лицензия + CoT |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели для приложений RAG в 2025 году — это DeepSeek-R1, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 и openai/gpt-oss-120b. Каждая из этих моделей превосходна в различных аспектах RAG: расширенные возможности рассуждения, эффективная обработка длинного контекста и гибкость коммерческого развертывания соответственно.
Для сложных рассуждений над большими документами DeepSeek-R1 превосходен благодаря своим расширенным возможностям рассуждения и контексту 164K. Для экономичной обработки огромных коллекций документов Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 предлагает лучшую ценность с длиной контекста 262K. Для коммерческих развертываний, требующих проверенной надежности, openai/gpt-oss-120b обеспечивает идеальный баланс производительности и гибкости лицензирования.