什么是用于供应链优化的开源LLM？
用于供应链优化的开源LLM是先进的大型语言模型，旨在分析复杂的物流数据、预测需求模式、优化库存水平并自动化整个供应链的决策。这些模型利用具有推理能力的深度学习架构来处理多模态供应链数据——从基于文本的报告到结构化表格和实时指标。它们使供应链专业人员能够准确预测、识别瓶颈、协调多步骤工作流程，并与外部工具和ERP系统集成。通过民主化企业级AI的访问，这些模型使各种规模的企业都能够构建智能、自主的供应链解决方案，从而降低成本、提高效率并增强弹性。
Qwen3-30B-A3B
Qwen3-30B-A3B是一个混合专家（MoE）模型，总参数为30.5B，激活参数为3.3B。它独特地支持在用于复杂供应链推理的思维模式和用于高效操作的非思维模式之间无缝切换。该模型在与外部供应链工具精确集成的代理能力方面表现出色，支持100多种语言进行全球操作，并在需求预测和库存优化方面展现出卓越的逻辑推理能力。
Qwen3-30B-A3B：用于供应链智能的高效MoE架构
Qwen3-30B-A3B是Qwen系列中最新的大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数为30.5B，激活参数为3.3B。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它在推理能力方面显著增强，在创意写作、角色扮演和多轮对话中表现出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131K的上下文长度，它可以处理大量的供应链文档和数据流。
优点
- 高效的MoE架构，仅有3.3B的激活参数。
- 双模式操作：思维模式用于复杂推理，非思维模式用于速度。
- 强大的代理能力，可与ERP和WMS系统进行工具集成。
缺点
- 与旗舰模型相比，参数数量较少。
- 对于高度专业化的供应链场景可能需要微调。
我们喜爱它的理由
- 它以卓越的性价比提供企业级供应链推理和工具集成，使各种规模的企业都能使用先进的AI。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3是一个强大的MoE模型，总参数为671B，融合了DeepSeek-R1的强化学习技术。它显著提升了推理任务的性能，在数学和编码评估中取得了超越GPT-4.5的分数。凭借改进的工具调用能力和131K的上下文长度，它在多步骤供应链规划和自主决策方面表现出色。
DeepSeek-V3：应对复杂供应链挑战的先进推理
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了之前DeepSeek-V3-1226的相同基础模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在数学和编码相关的评估集中取得了超越GPT-4.5的分数。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提升。凭借其庞大的671B参数MoE架构和131K的上下文窗口，DeepSeek-V3能够处理复杂的多变量供应链优化问题。
优点
- 庞大的671B参数MoE架构，提供卓越的推理能力。
- 强化学习增强了复杂任务的性能。
- 在数学和编码基准测试中超越GPT-4.5。
缺点
- 比小型模型需要更高的计算资源。
- 对于简单任务来说，比轻量级替代方案更昂贵。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端推理能力与实用工具集成相结合，使其成为解决最复杂多步骤供应链优化挑战的理想选择。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是一款旗舰MoE模型，总参数为235B，激活参数为22B。它支持思维模式和非思维模式之间的无缝切换，在物流和预测场景中展现出卓越的推理能力，并提供卓越的代理能力，可与仓库管理、运输和库存系统集成。支持100多种语言，上下文长度为131K，专为企业级供应链操作而设计。
Qwen3-235B-A22B：企业级供应链智能
Qwen3-235B-A22B是Qwen系列中最新的大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数为235B，激活参数为22B。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它在推理能力方面显著增强，在创意写作、角色扮演和多轮对话中表现出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131K的上下文窗口，它可以分析全面的供应链数据集并协调复杂的多系统工作流程。
优点
- 旗舰级235B参数MoE，拥有22B激活参数。
- 双模式操作，针对推理和效率进行了优化。
- 最先进的代理能力，用于多系统集成。
缺点
- 与小型模型相比成本更高。
- 对于简单的供应链任务可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 它代表了开源供应链AI的巅峰，将强大的推理能力与实用的代理能力相结合，以应对企业级物流挑战。
供应链LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源供应链优化LLM，每个模型都具有独特的优势。Qwen3-30B-A3B为中小型企业提供了最佳的性价比。DeepSeek-V3为复杂的多变量优化提供了高级推理。Qwen3-235B-A22B为全球运营提供了企业级智能。这种并排视图可帮助您根据供应链需求和预算选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B | Qwen3 | 推理与代理 | 输出每百万$0.4，输入每百万$0.1 | 最佳性价比MoE |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理与MoE | 输出每百万$1.13，输入每百万$0.27 | 高级多步骤推理 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理与MoE | 输出每百万$1.42，输入每百万$0.35 | 企业级智能 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V3和Qwen3-235B-A22B。这些模型都因其先进的推理能力、基于代理的工具集成以及在需求预测、库存优化、物流规划和自主决策等供应链挑战中的实际应用而脱颖而出。
对于具有强大工具集成的经济高效的通用供应链优化，Qwen3-30B-A3B提供了最佳价值。对于需要高级数学推理的复杂多变量优化问题，DeepSeek-V3表现出色。对于需要最大推理能力和多系统协调的企业级全球供应链操作，Qwen3-235B-A22B是首选。