什么是用于数据分析的开源LLM？
用于数据分析的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在处理、解释并从复杂数据集、文档、图表、表格和多模态内容中提取洞察。它们利用包括推理能力和视觉语言理解在内的先进深度学习架构，能够分析结构化和非结构化数据，执行数学计算，生成数据可视化，并为分析查询提供智能响应。这些模型使强大的分析工具得以普及，使开发者和数据科学家能够构建复杂的数据分析应用程序，自动化报告生成，并以前所未有的准确性和效率从多样化的数据源中提取可操作的洞察。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL是Qwen2.5系列中的一个视觉语言模型，在多个方面表现出显著增强：它具有强大的视觉理解能力，能够在分析图像中的文本、图表和布局的同时识别常见物体；它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指导工具；它能理解超过1小时的视频并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点来精确地定位图像中的物体；并且它支持对发票和表格等扫描数据进行结构化输出。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的多模态数据分析
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5系列中的一个视觉语言模型，在多个方面表现出显著增强：它具有强大的视觉理解能力，能够在分析图像中的文本、图表和布局的同时识别常见物体；它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指导工具；它能理解超过1小时的视频并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点来精确地定位图像中的物体；并且它支持对发票和表格等扫描数据进行结构化输出。该模型在图像、视频和代理任务等各种基准测试中表现出色，其131K的上下文长度能够对大量数据集进行深度分析。凭借72B的参数，该模型擅长从复杂的视觉数据源中提取结构化信息，使其成为全面数据分析工作流程的理想选择。
优点
- 对图表、表格和文档进行强大的多模态分析。
- 支持从发票和表格中提取结构化数据。
- 131K上下文长度，用于分析大量数据集。
缺点
- 72B参数带来更高的计算要求。
- 在SiliconFlow上，每百万token需要0.59美元的平衡定价。
我们喜爱它的理由
- 它提供最先进的多模态数据分析，以卓越的准确性从视觉数据、图表和长篇文档中无缝提取洞察。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324采用专家混合（MoE）架构，总参数量为671B，并结合了DeepSeek-R1模型的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在与数学和编码相关的评估集中取得了超越GPT-4.5的成绩。该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也取得了显著改进。
DeepSeek-V3：复杂数据分析的先进推理能力
DeepSeek-V3-0324采用专家混合（MoE）架构，总参数量为671B，并结合了DeepSeek-R1模型的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在与数学和编码相关的评估集中取得了超越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取得了显著改进。凭借131K的上下文长度，DeepSeek-V3擅长复杂的分析推理，非常适合需要执行复杂数学计算、统计分析并从大型数据集中获取洞察的数据科学家。该模型高效的MoE设计确保了强大的性能，同时在SiliconFlow上保持了合理的计算成本，输出token每百万1.13美元，输入token每百万0.27美元。
优点
- 卓越的数学分析推理能力。
- 高效的MoE架构，总参数量达671B。
- 在编码和数据操作任务上表现卓越。
缺点
- 主要侧重于文本，不具备原生视觉能力。
- 对于大量分析工作负载而言，定价适中。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端推理与数学能力相结合，使其成为需要深度逻辑处理和统计计算的复杂数据分析的首选模型。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。它基于专家混合（MoE）架构，总参数量为106B，活跃参数为12B，并引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。该模型具有“思考模式”开关，允许用户灵活选择快速响应或深度推理。
GLM-4.5V：智能多模态数据理解
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数量为106B，活跃参数为12B，并采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。在技术上，GLM-4.5V引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，并在41个公共多模态基准测试中，在其规模的开源模型中取得了最先进的性能。此外，该模型具有“思考模式”开关，允许用户灵活选择快速响应或深度推理，以平衡效率和效果。凭借66K的上下文长度以及在SiliconFlow上具有竞争力的定价（输出token每百万0.86美元，输入token每百万0.14美元），GLM-4.5V为全面的数据分析任务提供了卓越的价值。
优点
- 在41个多模态基准测试中表现最先进。
- 灵活的“思考模式”，平衡速度与深度。
- 高效的MoE架构，活跃参数为12B。
缺点
- 与竞争对手相比，上下文长度较小（66K）。
- 可能需要切换模式以获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它通过思考模式切换提供了无与伦比的灵活性，使数据分析师能够在多模态数据集中无缝切换快速探索和深度分析推理。
LLM数据分析模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源LLM数据分析模型，每个模型都具有独特的优势。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅长多模态视觉数据分析，DeepSeek-V3为数学计算提供高级推理能力，而GLM-4.5V则为多样化的分析任务提供灵活的思考模式。这份并排对比将帮助您根据具体的数据分析需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | 每百万token 0.59美元 | 多模态数据提取 |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理模型 | 输出每百万1.13美元，输入每百万0.27美元 | 高级数学推理 |
| 3 | GLM-4.5V | zai | 视觉语言模型 | 输出每百万0.86美元，输入每百万0.14美元 | 灵活的思考模式 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen2.5-VL-72B-Instruct、DeepSeek-V3和GLM-4.5V。这些模型各自在创新性、性能以及解决数据分析挑战的独特方法上脱颖而出——从多模态文档理解到高级数学推理和灵活的分析工作流程。
对于视觉数据分析，Qwen2.5-VL-72B-Instruct和GLM-4.5V是首选。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅长分析图像中的文本、图表和布局，并支持对发票和表格等扫描数据进行结构化输出。GLM-4.5V凭借其灵活的思考模式，在多模态基准测试中表现最先进，使其成为包括图像、视频和长文档在内的多样化视觉数据分析任务的理想选择。