Что такое LLM для больших контекстных окон?
LLM для больших контекстных окон — это большие языковые модели, специально разработанные для обработки и понимания обширных объемов текстовых данных за один сеанс. Эти модели могут обрабатывать контекст длиной от 100 тысяч до более 1 миллиона токенов, что позволяет им работать с целыми документами, кодовыми базами, научными статьями и сложными многоходовыми диалогами, не теряя при этом предыдущей информации. Эта технология позволяет разработчикам и исследователям анализировать большие наборы данных, выполнять всесторонний анализ документов и поддерживать связные рассуждения по огромным объемам текста, что делает их незаменимыми для корпоративных приложений, исследований и продвинутых рабочих процессов ИИ.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это самая агентная модель кода, выпущенная Alibaba на сегодняшний день. Это модель «Смесь экспертов» (MoE) с 480 миллиардами общих параметров и 35 миллиардами активированных параметров, что обеспечивает баланс между эффективностью и производительностью. Модель изначально поддерживает длину контекста в 256 тысяч токенов, которая может быть расширена до 1 миллиона токенов с использованием методов экстраполяции, таких как YaRN, что позволяет ей обрабатывать кодовые базы масштаба репозитория и сложные задачи программирования.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: Понимание кода в масштабе репозитория
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это самая агентная модель кода, выпущенная Alibaba на сегодняшний день. Это модель «Смесь экспертов» (MoE) с 480 миллиардами общих параметров и 35 миллиардами активированных параметров, что обеспечивает баланс между эффективностью и производительностью. Модель изначально поддерживает длину контекста в 256 тысяч токенов, которая может быть расширена до 1 миллиона токенов с использованием методов экстраполяции, таких как YaRN, что позволяет ей обрабатывать кодовые базы масштаба репозитория и сложные задачи программирования. Qwen3-Coder специально разработан для агентных рабочих процессов кодирования, где он не только генерирует код, но и автономно взаимодействует с инструментами и средами разработчика для решения сложных проблем.
Плюсы
- Массивная архитектура MoE с 480 миллиардами параметров и 35 миллиардами активных параметров.
- Нативная поддержка контекста 256K, расширяемая до 1M токенов.
- Передовая производительность в бенчмарках кодирования и агентных задач.
Минусы
- Высокие вычислительные требования из-за большого количества параметров.
- Премиальная цена на SiliconFlow: $2.28 за вывод / $1.14 за ввод за миллион токенов.
Почему нам это нравится
- Он обеспечивает непревзойденное понимание кода в масштабе репозитория с возможностью обработки целых кодовых баз и сложных задач программирования через расширенные контекстные окна.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель мышления в серии Qwen3, выпущенная командой Qwen от Alibaba. Будучи моделью «Смесь экспертов» (MoE) с 30,5 миллиардами общих параметров и 3,3 миллиардами активных параметров, она демонстрирует значительно улучшенную производительность в задачах рассуждения. Модель изначально поддерживает возможность понимания длинного контекста в 256 тысяч токенов, которая может быть расширена до 1 миллиона токенов.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Продвинутые рассуждения с большим контекстом
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это новейшая модель мышления в серии Qwen3, выпущенная командой Qwen от Alibaba. Будучи моделью «Смесь экспертов» (MoE) с 30,5 миллиардами общих параметров и 3,3 миллиардами активных параметров, она сосредоточена на расширении возможностей для сложных задач. Модель демонстрирует значительно улучшенную производительность в задачах рассуждения, включая логическое мышление, математику, науку, кодирование и академические бенчмарки, которые обычно требуют человеческого опыта. Модель изначально поддерживает возможность понимания длинного контекста в 256 тысяч токенов, которая может быть расширена до 1 миллиона токенов. Эта версия специально разработана для «режима мышления» для решения очень сложных проблем путем пошаговых рассуждений, а также превосходно справляется с агентными возможностями.
Плюсы
- Эффективный дизайн MoE с 30,5 млрд общих и 3,3 млрд активных параметров.
- Нативная поддержка контекста 256K, расширяемая до 1M токенов.
- Специализированный режим мышления для сложных задач рассуждения.
Минусы
- Меньшее количество активных параметров по сравнению с более крупными моделями.
- Сосредоточена в основном на рассуждениях, а не на общих задачах.
Почему нам это нравится
- Она сочетает исключительные возможности работы с большим контекстом с продвинутыми рассуждениями благодаря своему режиму мышления, что делает ее идеальной для сложных аналитических задач, требующих обработки расширенных входных данных.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и поддерживает контекстное окно в 164K токенов. Модель включает данные «холодного старта» для оптимизации производительности рассуждений и обеспечивает повышенную общую эффективность благодаря тщательно разработанным методам обучения.
DeepSeek-R1: Премиальный центр рассуждений с большим контекстом
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 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. С ее контекстным окном в 164K токенов и архитектурой MoE с 671 миллиардом параметров, она представляет собой одну из самых мощных доступных моделей рассуждений с большим контекстом.
Плюсы
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров для превосходной производительности.
- Контекстное окно 164K для обширной обработки документов.
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1, в задачах рассуждения.
Минусы
- Самая высокая цена на SiliconFlow: $2.18 за вывод / $0.5 за ввод за миллион токенов.
- Требует значительных вычислительных ресурсов для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает производительность рассуждений уровня OpenAI-o1 с существенным контекстным окном в 164K токенов, что делает ее премиальным выбором для сложных задач рассуждения с большим контекстом.
Сравнение LLM с большим контекстом
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM 2025 года для больших контекстных окон, каждая из которых превосходит в различных аспектах обработки расширенных входных данных. Для понимания кода в масштабе репозитория Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct предлагает непревзойденные возможности. Для продвинутых рассуждений над длинными контекстами Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 предоставляет отличные возможности режима мышления, в то время как DeepSeek-R1 обеспечивает премиальную производительность рассуждений. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в обработке большого контекста.
| Номер | Модель | Разработчик | Длина контекста | Цена (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262K токенов | $2.28/$1.14 за М токенов | Кодирование в масштабе репозитория |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262K токенов | $0.4/$0.1 за М токенов | Рассуждения с большим контекстом |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164K токенов | $2.18/$0.5 за М токенов | Премиальная производительность рассуждений |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и DeepSeek-R1. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями работы с большим контекстом, с контекстными окнами от 164K до 262K токенов и уникальными подходами к обработке расширенных входных данных.
Наш анализ показывает явных лидеров для различных потребностей. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — лучший выбор для понимания кода в масштабе репозитория с нативным контекстом 262K. Для сложных рассуждений над длинными документами Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 предлагает отличные возможности режима мышления. Для премиальной производительности рассуждений с существенным контекстом DeepSeek-R1 обеспечивает возможности уровня OpenAI-o1 с контекстным окном 164K.