什么是用于教育和辅导的开源LLM？
用于教育和辅导的开源LLM是专门设计用于支持跨不同学科和语言的教学、学习和个性化指导的大型语言模型。这些模型利用先进的自然语言处理、多模态理解和推理能力来解释复杂概念、回答学生问题、分析教育内容并提供互动学习体验。通过开放访问强大的AI技术，这些模型使教育民主化，使学校、辅导平台和个体教育工作者能够创建自适应学习系统、多语言教育工具和可访问的AI导师，从而在没有高昂成本的情况下提高学生成绩。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款功能强大的多模态模型，具备视觉理解能力，非常适合教育领域。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解教育视频，并支持推理任务。凭借高效的性能、多格式对象定位和结构化输出生成，这款7B参数模型针对教育内容分析和辅导应用进行了优化。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：经济实惠的多模态学习助手
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是通义系列的新成员，具备强大的视觉理解能力，非常适合教育环境。它能分析图像中的文本、图表和布局——非常适合家庭作业辅导和文档理解。该模型能理解长视频并捕捉教育事件，支持推理和工具操作，并能处理多格式对象定位和结构化输出。通过优化视频理解中的动态分辨率和帧率训练，并提高了视觉编码器效率，这款7B模型以经济实惠的价格提供了卓越的性能。它拥有33K的上下文长度，在SiliconFlow上输入和输出的定价仅为$0.05/M tokens，对于教育机构和辅导平台来说非常易于获取。
优点
- 出色的多模态能力，可分析包含文本和图像的教育材料。
- 在SiliconFlow上输入和输出仅需$0.05/M tokens，成本效益高。
- 能够理解和分析图表、示意图和教育布局。
缺点
- 与旗舰模型相比，参数量较小，可能限制复杂推理能力。
- 33K的上下文长度对于非常长的教育文档可能具有限制性。
我们喜爱它的理由
- 它以极其经济实惠的价格提供强大的多模态教育支持，使AI辅导对预算有限的学校和教育工作者来说触手可及，同时在视觉内容分析方面保持了强大的性能。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B是一款多语言指令微调模型，专为对话和教育用例优化。它在超过15万亿个token上进行训练，并采用监督微调和强化学习，可在100多种语言中提供有益、安全的响应。该模型擅长文本生成、多语言辅导和教学对话——非常适合多样化的教育环境。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多语言教育的佼佼者
Meta Llama 3.1是Meta开发的一系列多语言大型语言模型，包含预训练和指令微调版本。这款8B指令微调模型专门针对多语言对话用例进行了优化，在常见的行业基准上超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。它在超过15万亿个公开可用数据上进行训练，并采用监督微调和人类反馈强化学习等技术来提高帮助性和安全性，非常适合教育应用。Llama 3.1支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月，上下文长度为33K，在SiliconFlow上输入和输出的定价仅为$0.06/M tokens，价格异常实惠——使其成为服务于不同学生群体的多语言辅导平台的完美选择。
优点
- 出色的多语言支持，覆盖100多种语言，适用于多样化的学生群体。
- 在SiliconFlow上输入和输出仅需$0.06/M tokens，价格非常实惠。
- 通过RLHF训练，实现安全、有益的教育互动。
缺点
- 知识截止日期为2023年12月，可能错过最新的教育发展。
- 缺乏分析图像或教育图表的多模态能力。
我们喜爱它的理由
- 它以卓越的多语言支持和安全对齐打破了教育中的语言障碍，以全球教育机构可承受的价格实现了真正包容的学习体验。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V是一款最先进的视觉-语言模型，总参数量为106B，使用MoE架构时活跃参数为12B。它擅长处理多样化的视觉教育内容，包括图像、视频和长文档，并支持4K图像。该模型具有“思考模式”开关，可在快速响应和深度推理之间取得平衡——非常适合复杂的教育问题解决。
zai-org/GLM-4.5V：教育领域的先进视觉推理
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型（VLM）。它基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数量为106B，活跃参数为12B，采用混合专家（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——这对于STEM教育至关重要。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型处理图像、视频和长文档等多样化视觉内容，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。“思考模式”开关允许用户灵活选择快速响应简单查询或深度推理复杂问题。它拥有66K的上下文长度，在SiliconFlow上的定价为输出$0.86/M tokens，输入$0.14/M tokens，为高级教育应用提供了卓越的价值。
优点
- 先进的多模态推理能力，带有“思考模式”，适用于复杂问题解决。
- 支持4K分辨率图像，并处理视频和长教育文档。
- 在41个多模态基准测试中表现出最先进的性能。
缺点
- 与小型模型相比成本较高，但其能力证明了这一点。
- 可能需要更多的计算资源才能获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端的多模态理解与灵活的推理模式相结合，使其成为高级STEM教育和需要视觉分析和深度推理的复杂问题解决场景的终极工具。
教育LLM比较
在此表中，我们比较了2025年领先的开源教育和辅导LLM，每个模型都具有独特的学习环境优势。对于多语言可访问性，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了卓越的语言覆盖。对于视觉学习和经济实惠的多模态支持，Qwen2.5-VL-7B-Instruct提供了出色的价值，而GLM-4.5V则为复杂的STEM科目提供了先进的推理能力。这种并排比较有助于教育工作者根据其特定的教学需求和预算限制选择合适的模型。所有价格均来自SiliconFlow。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价（输出） | 核心教育优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言模型 | $0.05/M tokens | 经济实惠的多模态内容分析 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | 多语言指令 | $0.06/M tokens | 支持100多种语言和安全性 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | 智谱AI | 视觉-语言 + 推理 | $0.86/M tokens | 适用于STEM的先进推理 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和zai-org/GLM-4.5V。这些模型都因其教育能力、经济实惠性以及支持教学和学习的独特方法而脱颖而出——从多模态内容分析到多语言支持和复杂科目的高级推理。
我们的分析显示，针对特定需求有不同的领导者。对于需要视觉内容分析且预算有限的机构，SiliconFlow上Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct以$0.05/M tokens的价格提供了卓越的价值。对于服务于不同学生群体的多语言课堂，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了100多种语言支持，价格为$0.06/M tokens。对于需要复杂推理和4K视觉分析的高级STEM教育，zai-org/GLM-4.5V凭借其创新的思考模式，在SiliconFlow上以$0.86/M输出tokens的价格提供了最先进的性能。