什么是用于RAG的开源LLM？
用于检索增强生成（RAG）的开源大型语言模型是专门的AI模型，它们将信息检索的力量与先进的文本生成能力相结合。这些模型擅长理解来自外部知识源的上下文，处理大型文档，并根据检索到的信息生成准确、充分知情的响应。它们使开发人员能够构建智能系统，访问和综合来自庞大数据库的知识，使其成为问答系统、研究助手和知识管理平台等应用的理想选择。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体效率。
DeepSeek-R1：复杂RAG任务的高级推理
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，拥有671B参数和164K上下文长度，使其在复杂的RAG应用中表现出色。该模型解决了重复和可读性问题，同时在数学、代码和推理任务中提供了与OpenAI-o1相当的性能。其庞大的上下文窗口和复杂的推理能力使其成为处理大型文档集合并在RAG系统中生成全面、有充分理由的响应的理想选择。
优点
- 通过RL优化实现卓越的推理能力。
- 164K的超长上下文长度，适用于大型文档处理。
- 在复杂任务中性能与OpenAI-o1相当。
缺点
- 由于671B参数，计算要求更高。
- 高级定价反映了其先进功能。
我们喜爱它的理由
- 它提供了最先进的推理性能和广泛的上下文窗口，使其非常适合需要深度理解和复杂信息综合的复杂RAG应用。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思维模式的更新版本。它是一个专家混合（MoE）模型，总参数为305亿，激活参数为33亿。此版本具有关键增强功能，包括在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用等通用能力方面的显著改进。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：高效长上下文RAG处理
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个专家混合（MoE）模型，总参数为305亿，激活参数为33亿，为RAG应用提供了卓越的效率。凭借其令人印象深刻的262K上下文长度以及在指令遵循、逻辑推理和文本理解方面的增强能力，该模型擅长处理大量的文档集合。该模型在多种语言上的长尾知识覆盖和与用户偏好的卓越对齐，使其成为需要全面文档理解的各种RAG用例的理想选择。
优点
- 262K的超长上下文长度，适用于大量文档处理。
- 高效的MoE架构，仅有33亿激活参数。
- 增强的指令遵循和逻辑推理能力。
缺点
- 仅为非思维模式，无推理链。
- 可能需要针对特定领域知识进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它以超长上下文窗口提供了效率和能力的完美平衡，使其成为需要在处理大量文档集合的同时保持成本效益的RAG应用的理想选择。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b是OpenAI的开源大型语言模型，拥有约1170亿参数（51亿激活），采用专家混合（MoE）设计和MXFP4量化，可在单个80 GB GPU上运行。它在推理、编码、健康和数学基准测试中提供o4-mini级别或更优的性能，并支持完整的思维链（CoT）、工具使用和Apache 2.0许可的商业部署。
openai/gpt-oss-120b：RAG应用的开源卓越之选
openai/gpt-oss-120b是OpenAI的开源大型语言模型，拥有约1170亿参数（51亿激活），专为高效部署和卓越的RAG性能而设计。它采用专家混合（MoE）设计和MXFP4量化，可在单个80 GB GPU上运行，同时提供o4-mini级别的性能。凭借完整的思维链（CoT）能力、工具使用支持和Apache 2.0许可，该模型非常适合需要可靠推理和全面知识综合的商业RAG部署。
优点
- 采用MoE设计，可在单个80 GB GPU上高效部署。
- 在推理和基准测试中达到o4-mini级别性能。
- 完整的思维链和工具使用能力。
缺点
- 与专门的长上下文模型相比，上下文长度较短。
- 可能需要针对特定领域的RAG应用进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它将OpenAI成熟的架构与开源灵活性相结合，提供卓越的RAG性能、高效的部署选项和商业许可自由。
RAG LLM模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的RAG应用开源LLM，每个模型都具有独特的优势。DeepSeek-R1以最长的上下文窗口提供无与伦比的推理能力，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507提供高效的大规模文档处理，而openai/gpt-oss-120b则以商业灵活性提供经过验证的性能。这种并排视图有助于您为特定的RAG实施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 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 每百万token $2.18/$0.5 | 164K上下文 + 高级推理 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 专家混合模型 | 每百万token $0.4/$0.1 | 262K上下文 + 效率 |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | 专家混合模型 | 每百万token $0.45/$0.09 | 商业许可 + 思维链 |
常见问题
我们2025年RAG应用的三大推荐模型是DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507和openai/gpt-oss-120b。这些模型各自在RAG的不同方面表现出色：分别是高级推理能力、高效长上下文处理和商业部署灵活性。
对于大型文档的复杂推理，DeepSeek-R1凭借其高级推理能力和164K上下文表现出色。对于大规模文档集合的成本效益处理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507以262K上下文长度提供了最佳价值。对于需要经过验证的可靠性的商业部署，openai/gpt-oss-120b提供了性能和许可灵活性的理想平衡。