什么是用于深度研究的开源LLM？
用于深度研究的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在处理需要广泛上下文理解和多步骤逻辑处理的复杂分析、推理和调查任务。它们利用专家混合（MoE）和强化学习等先进架构，擅长数学推理、代码分析、科学探究和长文档理解。这些模型使研究人员和分析师能够处理大量信息，综合见解，并得出充分论证的结论。它们促进协作，加速科学发现，并使强大的分析工具普及化，从而支持从学术研究到企业情报收集的各种应用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。凭借其MoE架构中671B的总参数和164K的上下文长度，它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能。通过精心设计的、结合冷启动数据的训练方法，它增强了深度分析研究的整体有效性。
DeepSeek-R1：复杂研究的顶尖推理能力
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1结合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，增强了整体有效性。凭借其庞大的671B MoE架构和164K上下文窗口，DeepSeek-R1擅长处理需要深度分析思维、多步骤推理和广泛上下文理解的复杂研究任务。该模型的强化学习基础确保它提供符合严格研究标准的强大、实用的解决方案。
优点
- 在推理任务上与OpenAI-o1性能相当。
- 庞大的671B MoE架构，具有164K上下文长度。
- 通过强化学习优化，提高了有效性。
缺点
- 由于参数数量庞大，计算要求更高。
- 在SiliconFlow上，每百万输出token的定价为2.18美元，价格较高。
我们喜爱它的理由
- 它提供OpenAI-o1级别的推理性能和开源可访问性，使其成为应对最复杂分析挑战的研究人员的理想选择。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大型语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数为235B，激活参数为22B。该模型独特地支持在用于复杂逻辑推理的思考模式和用于高效对话的非思考模式之间无缝切换，支持128K上下文，并具有跨越100多种语言的卓越多语言能力。
Qwen3-235B-A22B：灵活推理与大规模多语言支持
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大型语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数为235B，激活参数为22B。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效、通用对话）之间无缝切换。它在创意写作、角色扮演和多轮对话中展现出显著增强的推理能力和卓越的人类偏好对齐。该模型在与外部工具精确集成的代理能力方面表现出色，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。凭借其128K上下文窗口和灵活的推理模式，Qwen3-235B-A22B非常适合从事复杂多语言分析项目的国际研究团队。
优点
- 思考模式和非思考模式之间的无缝切换。
- 235B总参数，高效激活22B参数。
- 支持100多种语言和方言。
缺点
- 上下文窗口小于某些竞争对手。
- 可能需要模式选择专业知识才能实现最佳使用。
我们喜爱它的理由
- 它以双重推理模式和卓越的多语言支持提供了无与伦比的灵活性，使其成为全球研究团队在复杂分析任务上进行协作的理想选择。
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1是一款开放权重、大规模混合注意力推理模型，拥有456B参数，每token激活45.9B参数。它原生支持1M token上下文，闪电注意力（lightning attention）在100K token时比DeepSeek R1节省75%的FLOPs。通过CISPO和混合设计进行高效RL训练，在长输入推理和实际软件工程任务上实现了最先进的性能。
MiniMax-M1-80k：极致上下文，助力全面研究
MiniMax-M1是一款开放权重、大规模混合注意力推理模型，拥有456B参数，每token激活45.9B参数。它原生支持1M token上下文，闪电注意力（lightning attention）在100K token时比DeepSeek R1节省75%的FLOPs，并利用了MoE架构。通过CISPO和混合设计进行高效RL训练，在长输入推理和实际软件工程任务上实现了最先进的性能。该模型前所未有的1M token上下文窗口使其非常适合需要一次性分析整个研究论文、大型代码库或综合文档集合的研究人员。其混合注意力架构确保了计算效率，同时为最苛刻的深度研究应用保持了卓越的推理能力。
优点
- 前所未有的1M token原生上下文支持。
- 在100K token时，相比DeepSeek R1节省75%的FLOPs。
- 456B参数，高效激活45.9B参数。
缺点
- 在SiliconFlow上，每百万输出token的定价为2.20美元，价格较高。
- 对于较短的研究任务可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 它以原生1M token支持和卓越的效率打破了上下文限制，使研究人员能够在不影响推理质量的情况下分析整个文档集合和大规模代码库。
深度研究LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源深度研究LLM，每个模型都具有独特的优势。DeepSeek-R1提供OpenAI-o1级别的推理能力和164K上下文，Qwen3-235B-A22B提供灵活的双模式推理和卓越的多语言支持，而MiniMax-M1-80k则提供前所未有的1M token上下文，用于全面分析。这种并排比较有助于您根据特定的研究需求选择合适的模型，并附带SiliconFlow的定价信息。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 架构 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | MoE (671B/164K) | $0.50 input / $2.18 output per M tokens | OpenAI-o1级别推理能力 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE (235B/128K) | $0.35 input / $1.42 output per M tokens | 双模式 + 多语言（100+种语言） |
| 3 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | MoE (456B/1M) | $0.55 input / $2.20 output per M tokens | 1M token上下文，效率提升75% |
常见问题
我们2025年深度研究的三大首选是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和MiniMax-M1-80k。这些模型都因其卓越的推理能力、广泛的上下文处理能力以及解决研究环境中复杂分析挑战的独特方法而脱颖而出。
对于复杂分析任务中的最大推理能力，具有671B MoE架构的DeepSeek-R1是理想选择。对于需要多语言能力的国际研究协作，Qwen3-235B-A22B支持100多种语言和双重推理模式，堪称完美。对于分析大量文档、代码库或整个论文集合的研究人员，MiniMax-M1-80k的原生1M token上下文窗口无与伦比。所有通过SiliconFlow提供的模型都为研究预算提供了有竞争力的定价。