什么是企业应用的开源LLM？
企业应用的开源LLM是专门为业务关键型任务优化的LMM，包括高级推理、编码、文档处理、工具集成和基于Agent的工作流。这些模型利用Mixture-of-Experts (MoE) 等尖端架构，在保持成本效益的同时提供卓越的性能。它们使企业能够大规模部署AI，用于从软件开发和数据分析到客户服务自动化和智能业务流程优化等各种用例。凭借透明的许可、可定制的部署选项和强大的API支持，这些模型使组织能够构建安全、合规且高性能的AI系统，以满足其特定的企业需求。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324是一个671B参数的MoE模型，利用DeepSeek-R1训练中的强化学习技术，显著提升了推理任务性能。它在数学和编码评估集上取得了超越GPT-4.5的分数，并在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面有显著改进——是需要高级推理和多功能AI部署的企业应用的理想选择。
DeepSeek-V3：企业级推理强手
DeepSeek-V3-0324使用与DeepSeek-V3-1226相同的基本模型，仅对后训练方法进行了改进。这个拥有671B总参数的MoE模型融合了DeepSeek-R1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上取得了超越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有显著改进。凭借131K的上下文长度以及在SiliconFlow上每百万输出令牌1.13美元、每百万输入令牌0.27美元的竞争力价格，DeepSeek-V3为需要高级推理、编码辅助和多轮交互的复杂业务应用提供了企业级性能。
优点
- 671B参数MoE架构平衡了性能与效率。
- 在数学和编码基准测试中超越GPT-4.5。
- 增强的工具调用能力，适用于企业集成。
缺点
- 需要强大的基础设施才能实现最佳部署。
- 相比小型模型，更高的参数量需要更多的计算资源。
我们喜爱它的理由
- DeepSeek-V3提供了GPT-4.5级别的推理和编码性能，同时具备开源部署的灵活性和成本优势，使其成为需要高级AI能力并大规模部署的企业应用的理想选择。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是一个235B参数的MoE模型，激活参数为22B，独特地支持在复杂推理的思考模式和高效对话的非思考模式之间无缝切换。它展示了增强的推理能力、卓越的人类偏好对齐、出色的Agent工具集成能力，并支持100多种语言——非常适合需要多功能AI解决方案的全球企业部署。
Qwen3-235B-A22B：多功能企业智能
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大型语言模型，采用Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数为235B，激活参数为22B。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效、通用对话）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在创意写作、角色扮演和多轮对话中具有卓越的人类偏好对齐。该模型在Agent能力方面表现出色，可与外部工具精确集成，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的上下文长度以及在SiliconFlow上每百万输出令牌1.42美元、每百万输入令牌0.35美元的定价，它为各种企业应用提供了卓越的多功能性。
优点
- 双模式操作：思考模式处理复杂性，非思考模式提高效率。
- 235B参数，仅激活22B参数以实现最佳性能。
- 卓越的Agent能力，适用于企业工具集成。
缺点
- 中等价位需要对大规模部署进行成本分析。
- 可能需要针对特定用例进行模式选择优化。
我们喜爱它的理由
- Qwen3-235B-A22B在思考和非思考模式之间无缝切换的能力，结合多语言支持和强大的Agent能力，使其成为在全球运营并拥有多样化AI应用需求的企业完美选择。
zai-org/GLM-4.5
GLM-4.5是一个335B参数的MoE基础模型，专为AI Agent应用设计。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，可与编码Agent无缝集成。采用混合推理，它能有效地从复杂推理任务适应到日常用例——是需要复杂Agent自动化和开发工作流的企业的理想选择。
zai-org/GLM-4.5：Agent优先的企业基础
GLM-4.5是一个专为AI Agent应用设计的基础模型，基于拥有335B总参数的Mixture-of-Experts (MoE) 架构。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，可与Claude Code和Roo Code等编码Agent无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效地适应各种应用场景——从复杂的推理任务到日常用例。凭借131K的上下文长度以及在SiliconFlow上每百万输出令牌2.00美元、每百万输入令牌0.50美元的定价，该模型代表了Agent驱动型企业AI的巅峰，为现代业务工作流提供了强大的自动化和开发能力。
优点
- 335B参数MoE架构专为Agent应用而构建。
- 针对工具使用和网页浏览进行了广泛优化。
- 与企业编码Agent无缝集成。
缺点
- 更高的价格点需要为企业预算提供投资回报率证明。
- Agent特定优化可能对更简单的用例来说过于复杂。
我们喜爱它的理由
- GLM-4.5专为AI Agent应用而设计，并与开发工作流无缝集成，使其成为寻求通过智能Agent辅助自动化复杂业务流程和加速软件开发的企业终极选择。
企业LLM对比
在此表中，我们对比了2025年领先的企业应用开源LLM，每个模型都具有独特的优势。DeepSeek-V3在推理和编码方面表现出色，达到GPT-4.5级别。Qwen3-235B-A22B提供多功能双模式操作和多语言支持，适用于全球企业。zai-org/GLM-4.5提供Agent优先架构，适用于复杂的自动化工作流。这种并排比较有助于企业根据其特定的业务需求选择最佳模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理，MoE | $1.13/M 输出, $0.27/M 输入 | 卓越推理与编码 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理，MoE | $1.42/M 输出, $0.35/M 输入 | 双模式多功能与多语言 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5 | zai | 推理，MoE，Agent | $2.00/M 输出, $0.50/M 输入 | Agent优化自动化 |
常见问题
我们2025年企业应用的三大推荐是DeepSeek-V3、Qwen3-235B-A22B和zai-org/GLM-4.5。这些模型都因其卓越的企业能力而脱颖而出，包括高级推理、基于Agent的工作流、工具集成以及业务关键型应用的可扩展性。
对于高级推理和编码任务，DeepSeek-V3以超越GPT-4.5的性能领先。对于需要多语言支持和灵活思考/非思考模式的全球企业，Qwen3-235B-A22B是理想选择。对于优先考虑基于Agent的自动化、工具集成和开发工作流的组织，zai-org/GLM-4.5提供了最全面的Agent优化基础。所有这三个模型都支持131K+的上下文长度，用于企业文档处理。