什么是中文开源大语言模型？
中文开源大语言模型是专门为以母语般流利度处理、理解和生成中文文本而优化的语言模型。它们采用先进的深度学习架构，如专家混合（MoE）和Transformer模型，在中文语言任务中表现出色，包括翻译、推理、编码和多模态理解。这些模型在海量中文语料库上进行训练，支持各种中文方言和语境。它们促进协作，加速中文自然语言处理（NLP）的创新，并使强大的语言工具普及化，从而支持从客户服务到为中文市场量身定制的企业AI解决方案等广泛应用。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为2350亿，激活参数量为220亿。该模型独特地支持在复杂逻辑推理的思维模式和高效对话的非思维模式之间无缝切换。它展现出显著增强的推理能力，在创意写作和角色扮演中具有卓越的人类偏好对齐，并在智能体能力方面表现出色。该模型支持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，使其成为中文应用的理想选择。
Qwen3-235B-A22B：卓越中文表现的顶级多语言推理模型
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为2350亿，激活参数量为220亿。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效、通用对话）之间无缝切换。它展现出显著增强的推理能力，在创意写作、角色扮演和多轮对话中具有卓越的人类偏好对齐。该模型在智能体能力方面表现出色，可与外部工具精确集成，并支持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，使其在中文处理方面表现非凡。在SiliconFlow上的定价为输入令牌每百万0.35美元起，输出令牌每百万1.42美元起。
优点
- 卓越的多语言支持，涵盖100多种语言和方言，并具有强大的中文能力。
- 双模式操作：思维模式用于复杂推理，非思维模式用于高效对话。
- 在中文创意写作和角色扮演方面具有卓越的人类偏好对齐。
缺点
- 由于2350亿参数规模，计算要求较高。
- 与较小模型相比，定价更高。
我们喜爱它的理由
- 它为中文应用提供了无与伦比的多功能性，在一个模型中实现了无缝模式切换、卓越的多语言性能和最先进的推理能力。
GLM-4.5
GLM-4.5是一个专门为AI智能体应用设计的基座模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为3350亿。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与编码智能体的无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应从复杂推理任务到日常用例的广泛应用场景，并在中文语言理解和生成方面表现出色。
GLM-4.5：原生中文支持的终极AI智能体模型
GLM-4.5是一个专门为AI智能体应用设计的基座模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为3350亿。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与Claude Code和Roo Code等编码智能体的无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应从复杂推理任务到日常用例的广泛应用场景。凭借智谱AI和清华大学的原生中文语言优化，它在中文理解、生成和基于智能体的任务中表现出色。在SiliconFlow上的定价为输入令牌每百万0.5美元，输出令牌每百万2美元。
优点
- 专为AI智能体应用而构建，具有广泛的工具集成能力。
- 来自中国研究机构的原生中文语言优化。
- 混合推理方法，适用于各种复杂任务。
缺点
- 最大的参数量可能需要大量的计算资源。
- 主要针对智能体任务而非通用聊天进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它将原生中文语言专业知识与尖端智能体能力相结合，使其成为构建复杂中文AI应用和自主编码智能体的理想选择。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 采用强大的MoE架构，总参数量为6710亿。新的V3模型融合了DeepSeek-R1训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的表现。它在与数学和编码相关的评估集上取得了超越GPT-4.5的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也有显著提升，并对中文语言处理提供出色支持。
DeepSeek-V3：中文任务中达到GPT-4.5级别性能
新版DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 沿用了与此前DeepSeek-V3-1226相同的基座模型，仅在后训练方法上进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的表现。它在与数学和编码相关的评估集上取得了超越GPT-4.5的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也有显著提升。凭借6710亿MoE参数和出色的中文支持，它在中文任务中提供了卓越的性能。在SiliconFlow上的定价为输入令牌每百万0.27美元，输出令牌每百万1.13美元。
优点
- 在数学和编码基准测试中性能超越GPT-4.5。
- 融合了DeepSeek-R1的先进强化学习技术。
- 在工具调用和对话能力方面有显著提升。
缺点
- 庞大的6710亿参数架构需要大量基础设施。
- 与较小模型相比，处理简单任务时延迟较高。
我们喜爱它的理由
- 它以超越GPT-4.5的性能和卓越的中文能力，成为要求严苛的中文推理和编码应用的强大选择。
中文大语言模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的中文开源大语言模型，每个模型都拥有独特的优势。Qwen3-235B-A22B凭借双模式推理提供无与伦比的多语言多功能性，GLM-4.5在AI智能体应用中凭借原生中文优化表现出色，而DeepSeek-V3则提供了超越GPT-4.5的性能。这种并排对比有助于您为特定的中文AI目标选择合适的工具。所示价格反映了SiliconFlow的费率。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 多语言推理 | $0.35-$1.42/百万令牌 | 100+语言，双模式推理 |
| 2 | GLM-4.5 | 智谱AI | AI智能体与推理 | $0.5-$2/百万令牌 | 原生中文智能体优化 |
| 3 | DeepSeek-V3 | 深度求索AI | 高级推理 | $0.27-$1.13/百万令牌 | 超越GPT-4.5的性能 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Qwen3-235B-A22B、GLM-4.5和DeepSeek-V3。这些模型都因其卓越的中文能力、MoE架构的创新以及解决中文理解、推理和生成挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。Qwen3-235B-A22B是需要中文和其他语言并具有灵活推理模式的多语言应用的首选。对于中文AI智能体应用和编码任务，GLM-4.5凭借其原生优化和工具集成是最佳选择。对于中文数学和编码中的最大推理性能，DeepSeek-V3提供了超越GPT-4.5的结果。