什么是开源大型语言模型？
开源大型语言模型（LLM）是先进的AI系统，通过大量文本数据训练，以理解和生成类人语言。这些模型利用Transformer架构和深度学习来处理自然语言提示，并生成连贯、上下文相关的响应。开源LLM使强大的AI能力民主化，使开发者、研究人员和企业能够在没有专有限制的情况下部署、定制和创新。它们支持从编码辅助和推理任务到多语言通信和创意内容生成等广泛应用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，旨在解决重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
DeepSeek-R1：先进的推理强手
DeepSeek-R1是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，旨在解决重复性和可读性问题。它采用MoE架构，总参数量达671B，上下文长度为164K，在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能。通过精心设计的训练方法，包括冷启动数据优化，它在复杂推理场景中的整体有效性得到了提升。
优点
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当。
- 先进的强化学习优化。
- 庞大的671B参数MoE架构。
缺点
- 部署需要高计算资源。
- 由于参数量大，推理成本较高。
我们喜爱它的理由
- 它提供了与领先的闭源模型相媲美的最先进推理性能，同时保持开源并对研究人员和开发者开放。
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，总参数量为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。
Qwen3-235B-A22B：多功能推理卓越
Qwen3-235B-A22B采用复杂的MoE架构，总参数量为235B，激活参数为22B。它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（用于高效对话）之间无缝切换。该模型在创意写作和角色扮演中表现出卓越的人类偏好对齐，具有出色的工具集成代理能力，并支持100多种语言。
优点
- 双模式操作，兼具灵活性和效率。
- 卓越的多语言支持（100多种语言）。
- 出色的工具集成代理能力。
缺点
- 复杂的架构需要仔细的部署规划。
- 比小型模型需要更高的资源。
我们喜爱它的理由
- 它通过双模式操作提供了无与伦比的灵活性，将高效的对话能力与先进的推理相结合，使其成为多样化AI应用的理想选择。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B是一款新的开源编码大型语言模型，在SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，在开源模型中创下了最先进的记录。通过大规模强化学习优化，它能在Docker中自主修补真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才能获得奖励。
Kimi-Dev-72B：最先进的编码卓越
Kimi-Dev-72B是一款专门的72B参数编码模型，在SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，在开源模型中创下了最先进的记录。通过大规模强化学习优化，它能在Docker环境中自主修补真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才能获得奖励。这确保了模型能够提供符合实际软件工程标准的正确、健壮和实用的解决方案。
优点
- 在SWE-bench Verified上达到60.4%的最先进性能。
- 真实代码库修补能力。
- 为实用解决方案进行强化学习优化。
缺点
- 主要专注于编码任务。
- 需要Docker环境以获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它通过在实际软件工程任务中实现最先进的性能，并提供实用、可部署的解决方案，为开源编码模型树立了新标准。
开源大型语言模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源大型语言模型，每个模型都具有独特的优势。对于高级推理任务，DeepSeek-R1提供了与OpenAI-o1相媲美的无与伦比的性能。对于需要推理和对话的多功能应用，Qwen3-235B-A22B提供了双模式灵活性。对于专业的编码任务，Kimi-Dev-72B提供了最先进的软件工程能力。此对比有助于您为特定的AI开发需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 输入：$0.50/M | 输出：$2.18/M | 高级推理能力 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE推理模型 | 输入：$0.35/M | 输出：$1.42/M | 双模式灵活性 |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 编码模型 | 输入：$0.29/M | 输出：$1.15/M | 最先进的编码性能 |
常见问题
我们2025年的前三名推荐是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和moonshotai/Kimi-Dev-72B。这些模型各自在创新、性能以及解决推理、对话和编码任务挑战的独特方法上表现突出。
我们的分析显示，针对特定需求有不同的领先模型。DeepSeek-R1在复杂推理任务中表现出色，可与OpenAI-o1媲美。Qwen3-235B-A22B是需要推理和高效对话（支持多语言）的应用的理想选择。Kimi-Dev-72B是软件工程和编码任务的首选，在SWE-bench上具有最先进的性能。