什么是用于规划任务的开源LLM？
用于规划任务的开源LLM是专门设计的大型语言模型，擅长复杂推理、任务分解、顺序规划和基于代理的工作流程。它们采用包括强化学习和专家混合（Mixture-of-Experts）设计在内的先进架构，能够将复杂目标分解为可操作的步骤，通过多阶段过程进行推理，并与外部工具集成以执行计划。这些模型促进协作，加速自主系统创新，并使强大的规划能力普及化，从而实现从软件工程代理到战略业务规划和自主工作流程编排等应用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
DeepSeek-R1：卓越的推理与规划强手
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，采用专家混合（Mixture-of-Experts）架构，总参数量为671B，上下文长度为164K。它解决了重复和可读性问题，同时整合了冷启动数据以优化推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能——使其在需要深度多步推理、逻辑分解和战略任务编排的复杂规划场景中表现出色。通过精心设计的RL训练方法，它在规划工作流程、软件工程任务和自主代理应用中的整体有效性得到了提升。
优点
- 与OpenAI-o1媲美的卓越推理能力。
- 671B海量参数，兼具MoE效率。
- 164K上下文长度，适用于复杂规划场景。
缺点
- 由于模型规模较大，计算要求更高。
- 与较小模型相比，定价更高。
我们喜爱它的理由
- 它通过强化学习提供了最先进的推理和规划能力，使其成为复杂自主工作流程和战略任务规划的首选模型。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴通义团队发布的Qwen3系列中最新的思维模型。作为一款专家混合（MoE）模型，它拥有305亿总参数和33亿活跃参数，专注于增强复杂任务的处理能力。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：思维模式下的高效规划
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是Qwen3系列中最新的思维模型，采用专家混合（MoE）架构，拥有305亿总参数和33亿活跃参数。该模型在推理任务上表现出显著提升的性能，包括逻辑推理、数学、科学、编码以及通常需要人类专业知识的学术基准。它通过其专门的“思维模式”在规划任务中表现出色，通过逐步推理和代理能力解决高度复杂的问题。凭借原生256K上下文支持（可扩展至1M token），它非常适合长周期规划、工具集成和顺序任务执行。
优点
- 专用的思维模式，用于逐步规划。
- 高效的MoE架构，仅需33亿活跃参数。
- 扩展的256K上下文（最高可达1M token）。
缺点
- 参数数量少于旗舰模型。
- 思维模式可能会增加推理延迟。
我们喜爱它的理由
- 它通过专用的思维模式，在效率和规划能力之间实现了最佳平衡，使其非常适合复杂的、多步骤的规划任务，而无需承担大型模型的计算开销。
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一个专门为AI代理应用设计的基座模型，基于专家混合（MoE）架构。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，能够与Claude Code和Roo Code等编码代理无缝集成。
GLM-4.5-Air：代理优化规划模型
GLM-4.5-Air是一个专门为AI代理应用和规划任务设计的基座模型，基于专家混合（MoE）架构，总参数量为106B，活跃参数为12B。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，使其在需要自主代理行为的规划工作流程中表现出色。该模型采用混合推理方法，使其能够有效适应各种规划场景——从复杂的推理任务到日常工作流程自动化。其原生131K上下文长度支持全面的规划文档和长周期任务序列。
优点
- 专为AI代理和规划工作流程而构建。
- 针对工具使用和集成进行了广泛优化。
- 混合推理，实现灵活的规划方法。
缺点
- 不如旗舰推理模型规模大。
- 对于高度专业化的规划领域可能需要微调。
我们喜爱它的理由
- 它专为基于代理的规划而设计，具有卓越的工具集成能力，使其成为自主工作流程编排和软件开发规划任务的理想选择。
规划LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源规划任务LLM，每个模型都具有独特的优势。对于最大推理深度和复杂战略规划，DeepSeek-R1凭借其卓越的RL训练能力脱颖而出。对于采用思维模式的高效逐步规划，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供了最佳平衡。对于需要工具集成的基于代理的工作流程，GLM-4.5-Air在自主规划方面表现出色。这种并排比较有助于您根据具体的规划和推理需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心规划优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | $2.18/M 输出 | $0.5/M 输入 | 卓越的多步推理 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 推理 | $0.4/M 输出 | $0.1/M 输入 | 高效思维模式规划 |
| 3 | GLM-4.5-Air | zai | 推理与代理 | $0.86/M 输出 | $0.14/M 输入 | 代理优化工作流程 |
常见问题
我们2025年的三大首选是DeepSeek-R1、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507和GLM-4.5-Air。这些模型都因其卓越的推理能力、规划优化以及解决复杂多步规划挑战（从战略任务分解到自主代理工作流程）的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对不同的规划需求有几个领先模型。DeepSeek-R1是需要深度推理和长周期任务序列的复杂战略规划的首选。Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507擅长采用高效MoE架构和思维模式的逐步规划。GLM-4.5-Air是需要广泛工具集成和软件开发规划的自主代理工作流程的理想选择。