什么是用于虚拟助手的开源LLM？
用于虚拟助手的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在为能够理解、响应并协助用户完成各种任务的对话式AI系统提供支持。这些模型在自然对话、指令遵循、工具集成和多轮对话方面表现出色。它们采用包括专家混合（MoE）设计在内的先进深度学习架构，使开发人员能够构建可以安排约会、回答问题、控制智能设备、提供建议和执行复杂推理任务的虚拟助手。开源模型促进创新，加速部署，并使强大的对话式AI普及化，从而实现从客户服务机器人到个人生产力助手和企业AI代理的广泛应用。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个更新的专家混合（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。它在多语言长尾知识覆盖方面取得了实质性进展，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。该模型支持256K长上下文理解，非常适合需要维护扩展对话和复杂任务上下文的虚拟助手。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：增强型虚拟助手卓越表现
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。它还在多语言长尾知识覆盖方面取得了实质性进展，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。该模型仅支持非思考模式，不在其输出中生成思考块，使其非常适合响应式虚拟助手应用。在SiliconFlow上，其定价为每百万输出token $0.4，每百万输入token $0.1，为生产部署提供了极佳的价值。
优点
- 卓越的指令遵循和工具使用能力，适用于虚拟助手。
- 支持100多种语言的强大多语言能力。
- 增强的256K上下文，支持扩展对话。
缺点
- 不支持复杂推理任务的思考模式。
- 可能需要针对高度专业化的领域进行微调。
我们喜爱它的原因
- 它在指令遵循、工具集成和对话质量之间实现了完美平衡，满足了生产级虚拟助手的需求，同时具有高效的资源利用率和强大的多语言能力。
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一个基础模型，专为AI代理应用设计，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为1060亿，激活参数量为120亿。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，可与各种代理框架无缝集成。该模型采用混合推理方法，使其能够有效适应从复杂推理任务到日常对话用例的广泛应用场景，非常适合多功能虚拟助手部署。
GLM-4.5-Air：AI代理优化型虚拟助手
GLM-4.5-Air是一个基础模型，专为AI代理应用设计，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为1060亿，激活参数量为120亿。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，可与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，使其能够有效适应从复杂推理任务到日常用例的广泛应用场景。这使得它非常适合需要执行多步骤任务、与外部工具交互以及处理简单查询和复杂工作流的虚拟助手。该模型支持131K上下文长度，在SiliconFlow上的定价为每百万输出token $0.86，每百万输入token $0.14。
优点
- 专为AI代理和工具使用场景优化。
- 混合推理方法，实现多功能任务处理。
- 与开发者工具和框架的卓越集成。
缺点
- 可能对简单的对话任务过于专业化。
- 需要适当的工具集成设置才能发挥全部功能。
我们喜爱它的原因
- 它专为AI代理应用而构建，是需要自主执行任务、使用工具并以最少人工干预处理复杂多步骤工作流的虚拟助手的理想选择。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一个多语言大型语言模型，专为对话用例优化。该指令微调模型拥有80亿参数，在常见行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。它通过监督微调和人类反馈强化学习，在超过15万亿个token上进行训练，提供了卓越的帮助性和安全性。该模型在多语言对话中表现出色，支持多种语言，同时在文本和代码生成方面保持强大性能，使其成为虚拟助手部署中易于访问且功能强大的选择。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效多语言虚拟助手
Meta Llama 3.1是Meta开发的一系列多语言大型语言模型，包括80亿、700亿和4050亿参数的预训练和指令微调版本。这款80亿参数的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可用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，以提高帮助性和安全性。Llama 3.1支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月。其33K上下文长度和80亿参数效率使其成为需要快速响应、多语言支持和成本效益部署的虚拟助手的理想选择。在SiliconFlow上，输入和输出token均仅需$0.06/M，为高吞吐量助手应用提供了卓越的价值。
优点
- 高效的80亿参数模型，实现快速推理。
- 强大的多语言对话能力。
- 与大型模型相比，基准性能卓越。
缺点
- 2023年12月的知识截止日期可能限制对时事信息的了解。
- 与新模型相比，上下文窗口较小（33K）。
我们喜爱它的原因
- 它为虚拟助手提供了最佳的性价比，以大型模型一小部分的成本提供强大的多语言对话能力和安全对齐的响应，使其非常适合扩展助手应用。
虚拟助手LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源虚拟助手LLM，每个模型都具有独特的优势。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在指令遵循和工具使用方面表现出色，GLM-4.5-Air针对AI代理工作流进行了优化，而Meta-Llama-3.1-8B-Instruct则提供高效的多语言对话。这种并排视图有助于您根据功能、上下文长度和SiliconFlow定价，为您的虚拟助手部署选择合适的模型。
| 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 / 助手 | 每百万token $0.4/$0.1 | 增强的指令遵循和256K上下文 |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | 聊天 / AI代理 | 每百万token $0.86/$0.14 | AI代理优化和工具集成 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | 聊天 / 多语言 | 每百万token $0.06/$0.06 | 高性价比多语言对话 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、GLM-4.5-Air和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。这些模型都因其创新性、对话性能以及解决虚拟助手应用挑战的独特方法而脱颖而出——从指令遵循和工具集成到多语言对话和成本效益部署。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先模型。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是生产级虚拟助手的首选，它需要出色的指令遵循、工具使用和支持256K长上下文对话。对于需要自主执行任务并与外部工具集成的基于AI代理的助手，GLM-4.5-Air是最佳选择。对于需要多语言支持和高吞吐量对话的成本敏感型部署，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct在SiliconFlow上以每百万token仅$0.06的价格提供了最佳价值。