什么是用于推理的开源LLM？
用于推理的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在擅长逻辑思维、问题解决和多步推理任务。这些模型使用强化学习和专家混合等先进架构来执行复杂的数学计算、代码分析和结构化推理。它们使开发人员和研究人员能够构建需要复杂逻辑能力的应用，从自动化定理证明到高级软件工程解决方案，同时提供闭源替代方案无法比拟的透明度和可访问性。
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。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、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
DeepSeek-R1：最先进的推理性能
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、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。凭借采用MoE架构的671B参数和164K的上下文长度，它代表了开源推理能力的巅峰。
优点
- 在推理基准测试中性能与OpenAI-o1相当。
- 先进的强化学习优化。
- 671B参数，采用高效MoE架构。
缺点
- 由于模型规模较大，计算要求更高。
- 在SiliconFlow上输出每百万token定价为$2.18，价格较高。
我们喜爱它的理由
- 它以开源软件包的形式提供OpenAI-o1级别的性能，使全球研究人员和开发人员都能获得世界级的推理能力。
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。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。
MiniMax-M1-80k：高效大规模推理
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。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，使其成为复杂、扩展推理场景的理想选择。
优点
- 456B参数，每token高效激活45.9B。
- 原生支持1M token上下文，用于广泛推理。
- 与DeepSeek R1相比，FLOPs节省75%。
缺点
- 复杂的混合架构可能需要专业知识。
- 在SiliconFlow上输出每百万token定价为$2.2，价格最高。
我们喜爱它的理由
- 它将大规模与惊人的效率相结合，提供卓越的推理性能，同时比竞争对手使用更少的计算资源。
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，它能自主修补Docker中的真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才获得奖励。这确保了模型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。
Kimi-Dev-72B：编码与工程推理专家
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，它能自主修补Docker中的真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才获得奖励。这确保了模型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。凭借72B参数和131K的上下文长度，它以具有竞争力的SiliconFlow定价提供卓越的推理能力。
优点
- 在SWE-bench Verified上取得60.4%的最先进分数。
- 专注于实际软件工程推理。
- 在SiliconFlow上输出每百万token定价为$1.15，最具成本效益。
缺点
- 与其他顶级模型相比，参数数量较少。
- 主要针对编码而非通用推理进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它擅长实际软件工程推理，同时提供最佳价值主张，使所有开发人员都能获得先进的编码智能。
推理模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源推理模型，每个模型都具有独特的优势。对于通用推理任务，DeepSeek-R1提供与OpenAI-o1相当的性能。对于效率和长上下文推理，MiniMax-M1-80k提供了卓越的计算节省。对于软件工程和编码推理，Kimi-Dev-72B以最佳性价比提供最先进的结果。此对比有助于您在SiliconFlow上根据您的特定推理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 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | 输出每百万token $2.18 | 性能与OpenAI-o1相当 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | 推理 | 输出每百万token $2.2 | FLOPs节省75%，1M上下文 |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 推理 | 输出每百万token $1.15 | 最佳编码推理性价比 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是DeepSeek-R1、MiniMax-M1-80k和Kimi-Dev-72B。这些模型都因其卓越的推理能力、创新架构以及解决复杂逻辑和数学问题的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示了专业优势：DeepSeek-R1在通用数学和逻辑推理方面表现出色，可与闭源模型媲美。MiniMax-M1-80k是需要大量信息处理的长上下文推理任务的理想选择。Kimi-Dev-72B凭借其60.4%的SWE-bench Verified分数，在编码和软件工程推理方面无与伦比。