什么让LLM成为提示工程的理想选择？
最适合提示工程的开源LLM是经过专门优化的大型语言模型，能够精确理解、遵循和执行复杂指令。这些模型在指令遵循、逻辑推理、多轮对话和工具集成方面表现出色——这些都是有效提示工程的关键能力。它们使开发者能够制作复杂的提示，持续产生准确、上下文适当的输出。凭借扩展上下文窗口、推理模式和用于计算效率的MoE架构等功能，这些模型赋能提示工程师构建可靠的AI应用程序，自动化复杂工作流程，并突破自然语言接口的界限。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个专家混合模型（MoE），总参数量为30.5B，激活参数量为3.3B，在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用方面有显著改进。凭借高达256K token的增强长上下文理解能力和与用户偏好的卓越对齐，它为各种提示工程任务提供极其有用的响应和高质量的文本生成。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：卓越的指令遵循能力
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思考模式的更新版本。它是一个专家混合（MoE）模型，总参数量为305亿，激活参数量为33亿。此版本具有关键增强功能，包括在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用等通用能力方面的显著改进。它还在多种语言的长尾知识覆盖方面取得了显著进展，并在主观和开放式任务中提供了明显更好的用户偏好对齐，从而实现更有帮助的响应和更高质量的文本生成。此外，其长上下文理解能力已增强至256K。该模型仅支持非思考模式，不会在其输出中生成`
优点
- 卓越的指令遵循和提示依从性。
- 增强的256K上下文窗口，适用于复杂提示。
- 与用户偏好卓越对齐。
缺点
- 不支持用于逐步推理的思考模式。
- 需要仔细的提示设计以最大化效果。
我们喜爱它的理由
- 它提供出色的指令遵循能力和增强的上下文理解，使其非常适合制作和执行复杂提示，并获得一致、高质量的结果。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一个基础模型，专为AI代理应用设计，基于专家混合（MoE）架构，总参数量为106B，激活参数量为12B。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，采用混合推理方法，能够有效适应各种场景——从复杂的推理任务到日常提示工程应用。
GLM-4.5-Air：混合推理实现多功能提示
GLM-4.5-Air是一个基础模型，专为AI代理应用设计，基于专家混合（MoE）架构，总参数量为106B，激活参数量为12B。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，能够与Claude Code和Roo Code等编码代理无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应各种应用场景——从复杂的推理任务到日常用例。这种多功能性使其在提示工程中表现出色，因为不同的任务需要不同深度的推理。凭借其131K上下文窗口和对代理工作流程的优化，它擅长理解和执行复杂提示中嵌入的多步骤指令。
优点
- 混合推理适应各种提示复杂性。
- 针对工具使用和代理应用进行优化。
- 131K大上下文窗口，适用于全面提示。
缺点
- 对于高度专业化的任务可能需要微调。
- 与较小模型相比，定价更高。
我们喜爱它的理由
- 其混合推理方法和代理优化设计使其在各种应用场景中都非常适合提示工程，从简单查询到复杂的多工具工作流程。
Qwen/Qwen3-14B
Qwen3-14B是通义千问系列中最新的大型语言模型，拥有14.8B参数，独特地支持在用于复杂逻辑推理的思考模式和用于高效对话的非思考模式之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在创意写作和多轮对话中擅长与人类偏好对齐，并支持100多种语言，具有强大的多语言指令遵循能力。
Qwen3-14B：动态提示的灵活推理
Qwen3-14B是通义千问系列中最新的大型语言模型，拥有14.8B参数。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效、通用对话）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了之前的QwQ和Qwen2.5指令模型。该模型在创意写作、角色扮演和多轮对话中擅长与人类偏好对齐。此外，它支持100多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。对于提示工程而言，这种双模式能力是无价的——工程师可以在需要时制作触发深度推理的提示，或在单个模型框架内（具有131K上下文窗口）为简单任务获取快速响应。
优点
- 双模式操作，实现灵活的提示工程。
- 两种模式下均具有强大的推理能力。
- 出色的多语言支持（100多种语言）。
缺点
- 参数量小于旗舰模型。
- 模式切换需要明确的提示设计。
我们喜爱它的理由
- 其在思考模式和非思考模式之间切换的独特能力，为需要在工作流程中兼顾深度推理和快速响应的提示工程师提供了无与伦比的灵活性。
提示工程LLM对比
在此表格中，我们比较了2025年为提示工程优化的领先开源LLM。每个模型都具有独特的优势：Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在指令遵循和长上下文理解方面表现出色，GLM-4.5-Air为代理应用提供混合推理，而Qwen3-14B则提供灵活的双模式操作。这种并排比较有助于您根据特定的提示工程要求、上下文需求和预算考量选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 聊天 | $0.4/$0.1 per M tokens | 卓越的指令遵循能力 |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | 聊天 | $0.86/$0.14 per M tokens | 适用于代理的混合推理 |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | 聊天 | $0.28/$0.07 per M tokens | 灵活的双模式操作 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、zai-org/GLM-4.5-Air和Qwen/Qwen3-14B。这些模型在指令遵循、推理能力和上下文处理方面均表现出色——这些都是有效提示工程工作流程的关键品质。
对于提示工程，更大的上下文窗口提供了显著优势。我们的首选模型提供131K到262K token的上下文长度，使工程师能够制作全面的系统提示，包含大量示例，并维护对话历史。像Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507这样具有256K上下文的模型对于仓库级理解和复杂的多轮交互尤其有价值。