什么是智能家居开源LLM？
智能家居开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在理解自然语言命令、处理传感器数据并控制住宅环境中的联网设备。它们利用先进的深度学习架构，将语音命令和文本输入转化为可操作的智能家居控制。这项技术使开发人员和房主能够以前所未有的自由度创建、定制和构建智能自动化系统。它们促进协作，加速创新，并使强大的AI驱动家庭自动化工具普及化，从而实现从语音控制照明到复杂多设备编排和能源管理系统等广泛应用。
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）架构构建。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，可与智能家居代理和自动化系统无缝集成。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智能家居用例的广泛应用场景。
GLM-4.5-Air：智能家居AI代理基石
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）架构构建，总参数量为106B，激活参数量为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，可与智能家居代理和自动化系统无缝集成。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智能家居用例的广泛应用场景。凭借其131K的上下文长度和高效的MoE设计，它在SiliconFlow上提供卓越的性能，输入每百万token价格为$0.14，输出每百万token价格为$0.86，使其成为处理多设备命令和维护智能家居环境中对话上下文的理想选择。
优点
- 专门为AI代理和工具使用应用优化。
- 采用MoE架构，总参数量106B，提供强大的推理能力。
- 混合推理方法适应各种智能家居场景。
缺点
- 需要理解代理架构才能实现最佳部署。
- 对于简单的单设备控制任务可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 其代理优先设计和工具集成能力使其非常适合通过自然语言理解来编排复杂的智能家居自动化工作流程。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个更新的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、文本理解和工具使用方面显著改进——这些都是智能家居语音助手必不可少的能力。它在多语言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与用户偏好更好地对齐。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：平衡的智能家居智能
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显著改进——所有这些对于智能家居自动化系统都至关重要。它还在多语言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与用户偏好更好地对齐，从而提供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。在SiliconFlow上，输入每百万token价格为$0.1，输出每百万token价格为$0.4，此模型仅支持非思考模式，并且其输出中不生成`
优点
- 增强的256K长上下文理解能力，适用于复杂的自动化场景。
- 出色的指令遵循能力，确保智能家居命令的准确性。
- 强大的多语言支持，适用于多样化的家庭。
缺点
- 不支持思考模式，无法进行复杂的推理链。
- 可能比小型模型需要更多的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它在能力和效率之间取得了完美平衡，提供卓越的指令遵循和多语言支持，非常适合多样化的智能家居环境。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B是一款轻量级多语言大型语言模型，专为对话用例优化。这款8B指令微调模型在常见行业基准测试中超越了许多现有的开源聊天模型。该模型在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，采用监督微调和人类反馈强化学习等技术，以增强实用性和安全性——非常适合家庭友好的智能家居助手。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效智能家居语音助手
Meta Llama 3.1是Meta开发的一系列多语言大型语言模型，包括8B、70B和405B参数规模的预训练和指令微调变体。这款8B指令微调模型专为多语言对话用例优化，在常见行业基准测试中超越了许多现有的开源和闭源聊天模型。该模型在超过15万亿个公开可用数据token上进行训练，采用监督微调和人类反馈强化学习等技术，以增强实用性和安全性。Llama 3.1支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月。凭借其紧凑的8B参数规模和33K的上下文长度，它可以在边缘设备上高效运行，同时保持强大的对话能力。在SiliconFlow上，输入和输出每百万token仅需$0.06，是持续智能家居语音交互最具成本效益的选择。
优点
- 紧凑的8B参数实现高效的边缘设备部署。
- 强大的多语言支持，适用于国际家庭。
- 通过RLHF增强，实现安全、有益的家庭互动。
缺点
- 较小的模型在高度复杂的推理任务上可能存在局限性。
- 知识截止日期为2023年12月，可能不包含最新的智能家居协议。
我们喜爱它的理由
- 其轻量化设计和卓越的成本效益使其成为需要在边缘设备本地运行的常驻智能家居语音助手的理想选择。
智能家居AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年智能家居应用领域的领先开源LLM，每个模型都拥有独特的优势。对于基于代理的家庭自动化，GLM-4.5-Air提供强大的工具集成。对于具有多语言支持的平衡指令遵循，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507表现出色，而Meta-Llama-3.1-8B-Instruct则优先考虑边缘部署效率。这种并排对比有助于您为特定的智能家居自动化目标选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | 推理与代理 | $0.14-$0.86/M | 代理工具集成 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 指令遵循 | $0.1-$0.4/M | 256K上下文与多语言 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多语言对话 | $0.06/M | 边缘部署效率 |
常见问题
我们2025年智能家居应用的三大推荐是GLM-4.5-Air、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。这些模型都因其创新性、性能以及在解决自然语言理解、设备控制和家庭自动化工作流程挑战方面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模型。GLM-4.5-Air是需要工具集成的复杂多设备编排和基于代理的自动化的首选。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在需要强大指令遵循和长上下文支持的多语言家庭中表现出色。对于在边缘设备上运行且预算有限的常驻语音助手，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是最佳选择，在SiliconFlow上以每百万token仅$0.06的价格提供卓越的效率。