Что такое LLM с открытым исходным кодом для рассуждений?
LLM с открытым исходным кодом для рассуждений — это специализированные большие языковые модели, разработанные для превосходства в логическом мышлении, решении проблем и задачах многошагового вывода. Эти модели используют передовые архитектуры, такие как обучение с подкреплением и смесь экспертов, для выполнения сложных математических вычислений, анализа кода и структурированных рассуждений. Они позволяют разработчикам и исследователям создавать приложения, требующие сложных логических возможностей, от автоматического доказательства теорем до передовых решений в области программной инженерии, обеспечивая при этом прозрачность и доступность, которые не могут предложить закрытые альтернативы.
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: Передовая производительность в рассуждениях
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. С 671 миллиардом параметров, использующих архитектуру MoE, и длиной контекста 164K, она представляет собой вершину возможностей рассуждений с открытым исходным кодом.
Плюсы
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1, по бенчмаркам рассуждений.
- Продвинутая оптимизация с помощью обучения с подкреплением.
- 671 миллиард параметров с эффективной архитектурой MoE.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за размера модели.
- Премиальная цена $2.18/M токенов вывода на SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает производительность уровня OpenAI-o1 в пакете с открытым исходным кодом, делая рассуждения мирового класса доступными для исследователей и разработчиков по всему миру.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждений с гибридным вниманием и открытым весом, имеющая 456 миллиардов параметров и 45.9 миллиардов активированных на токен. Она нативно поддерживает контекст в 1 миллион токенов, использует lightning attention, обеспечивающее экономию 75% FLOPs по сравнению с DeepSeek R1 при 100K токенов, и задействует архитектуру MoE. Эффективное обучение с подкреплением с CISPO и гибридный дизайн обеспечивают передовую производительность в рассуждениях с длинными входными данными и в реальных задачах программной инженерии.
MiniMax-M1-80k: Эффективные крупномасштабные рассуждения
MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждений с гибридным вниманием и открытым весом, имеющая 456 миллиардов параметров и 45.9 миллиардов активированных на токен. Она нативно поддерживает контекст в 1 миллион токенов, использует lightning attention, обеспечивающее экономию 75% FLOPs по сравнению с DeepSeek R1 при 100K токенов, и задействует архитектуру MoE. Эффективное обучение с подкреплением с CISPO и гибридный дизайн обеспечивают передовую производительность в рассуждениях с длинными входными данными и в реальных задачах программной инженерии, что делает ее идеальной для сложных, расширенных сценариев рассуждений.
Плюсы
- 456 миллиардов параметров с эффективной активацией 45.9 миллиардов на токен.
- Нативная поддержка контекста в 1 миллион токенов для обширных рассуждений.
- Экономия 75% FLOPs по сравнению с DeepSeek R1.
Минусы
- Сложная гибридная архитектура может потребовать специализированных знаний.
- Самый высокий ценовой уровень — $2.2/M токенов вывода на SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Она сочетает в себе огромный масштаб с невероятной эффективностью, обеспечивая исключительную производительность в рассуждениях при значительно меньшем использовании вычислительных ресурсов по сравнению с конкурентами.
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B — это новая большая языковая модель для кодирования с открытым исходным кодом, достигшая 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. Это гарантирует, что модель предоставляет правильные, надежные и практичные решения, соответствующие реальным стандартам программной инженерии.
Kimi-Dev-72B: Эксперт по рассуждениям в кодировании и инженерии
Kimi-Dev-72B — это новая большая языковая модель для кодирования с открытым исходным кодом, достигшая 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. Это гарантирует, что модель предоставляет правильные, надежные и практичные решения, соответствующие реальным стандартам программной инженерии. С 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K, она предлагает отличные возможности рассуждений по конкурентоспособной цене на SiliconFlow.
Плюсы
- Передовой результат 60.4% на SWE-bench Verified.
- Специализируется на рассуждениях в реальной программной инженерии.
- Наиболее экономичная по цене $1.15/M токенов вывода на SiliconFlow.
Минусы
- Меньшее количество параметров по сравнению с другими топовыми моделями.
- В основном оптимизирована для кодирования, а не для общих рассуждений.
Почему мы ее любим
- Она превосходна в практических рассуждениях в программной инженерии, предлагая при этом лучшее соотношение цены и качества, делая передовой интеллект кодирования доступным для всех разработчиков.
Сравнение моделей рассуждений
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели рассуждений с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Для общих задач рассуждений DeepSeek-R1 предлагает производительность, сравнимую с OpenAI-o1. Для эффективности и рассуждений с длинным контекстом MiniMax-M1-80k обеспечивает исключительную экономию вычислительных ресурсов. Для программной инженерии и рассуждений в кодировании Kimi-Dev-72B демонстрирует передовые результаты по лучшей цене. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к рассуждениям и бюджета на SiliconFlow.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Рассуждения | $2.18/M токенов вывода | Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | Рассуждения | $2.2/M токенов вывода | Экономия 75% FLOPs, контекст 1M |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Рассуждения | $1.15/M токенов вывода | Лучшее соотношение цены и качества для рассуждений в кодировании |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год — DeepSeek-R1, MiniMax-M1-80k и Kimi-Dev-72B. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными способностями к рассуждению, инновационными архитектурами и уникальными подходами к решению сложных логических и математических задач.
Наш анализ показывает специализированные сильные стороны: DeepSeek-R1 превосходна в общих математических и логических рассуждениях, сравнимых с моделями с закрытым исходным кодом. MiniMax-M1-80k идеальна для задач рассуждений с длинным контекстом, требующих обширной обработки информации. Kimi-Dev-72B не имеет себе равных в рассуждениях в кодировании и программной инженерии с ее результатом 60.4% на SWE-bench Verified.