什么是用于执法和合规的开源LLM？
用于执法和合规的开源大型语言模型是专门设计用于处理法律文件、分析法规要求、从案例文件中提取关键信息以及支持调查工作流程的AI系统。这些模型利用先进的推理能力、长上下文理解和结构化输出生成来协助法律文档分析、合规监控、证据审查、报告生成和多语言通信等任务。通过提供透明、可定制和经济高效的AI解决方案，开源LLM使执法机构和合规部门能够提高运营效率，维护法规标准，并做出数据驱动的决策，同时确保数据主权和安全。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，采用MoE架构，总参数量为671B，在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能。凭借164K的上下文长度，它擅长复杂的分析工作流程、逻辑推理和结构化问题解决——这对于执法案例分析和合规调查至关重要。
DeepSeek-R1：复杂调查的高级推理
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习驱动的先进推理模型，它解决了重复和可读性问题，同时提供了卓越的分析能力。凭借其MoE架构，包含671B参数和164K上下文窗口，该模型擅长处理冗长的法律文件、案例文件和法规框架。DeepSeek-R1结合了冷启动数据优化以增强推理性能，使其成为复杂调查工作流程、法律分析、合规审计和证据综合的理想选择。该模型的先进推理能力使其能够分解复杂场景，识别多个文档中的模式，并生成结构化分析输出——这对于处理复杂案件的执法和合规专业人员至关重要。可通过SiliconFlow以有竞争力的价格获得。
优点
- 卓越的推理能力，可与OpenAI-o1媲美。
- 164K上下文窗口，用于处理大量法律文件。
- MoE架构，671B参数，用于复杂分析。
缺点
- 大规模部署需要更高的计算资源。
- 在SiliconFlow上输出令牌的溢价定价为$2.18/M。
我们喜爱它的理由
- 其先进的推理能力和巨大的上下文窗口使其成为分析执法和合规场景中复杂法律案件、法规框架和多文档调查的理想选择。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是一个尖端的MoE模型，总参数量为235B，激活参数为22B，独特地支持在用于复杂法律推理的思考模式和用于高效操作的非思考模式之间无缝切换。凭借128K的上下文长度、对100多种语言的多语言支持以及卓越的工具集成，它非常适合国际合规和跨司法管辖区的执法工作。
Qwen3-235B-A22B：多语言合规智能
Qwen3-235B-A22B代表了Qwen系列的最新进展，采用复杂的MoE架构，总参数量为235B，激活参数为22B，以实现最佳效率。该模型独特的双模式能力允许在用于复杂法律推理、案例分析和法规解释的密集思考模式与用于日常合规任务和文档处理的高效非思考模式之间无缝切换。凭借对100多种语言和方言的本地支持，该模型在国际合规监控、跨境调查和多语言法律文档分析方面表现出色。其增强的代理能力可以精确集成外部法律数据库、案例管理系统和合规工具。128K的上下文窗口可以处理大量的法规文档和案例文件，而卓越的人类偏好对齐确保了专业、符合政策的响应。可通过SiliconFlow以有竞争力的价格获得。
优点
- 双模式操作，适用于复杂推理和高效任务。
- 支持100多种语言，适用于国际合规。
- 用于法律数据库和系统的高级工具集成。
缺点
- 上下文长度略短于某些专用模型。
- 需要根据任务复杂性选择模式。
我们喜爱它的理由
- 其多语言能力、双模式灵活性和高级工具集成使其成为国际合规操作和跨司法管辖区执法调查的完美选择。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是一个最先进的视觉语言模型，采用MoE架构，总参数量为106B，激活参数为12B。它擅长处理图像、视频和文档——分析证据照片、监控录像、法医图像和扫描的法律文件。凭借3D-RoPE技术和66K的上下文长度，它为执法证据分析提供了卓越的多模态推理能力。
GLM-4.5V：多模态证据分析
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型，建立在106B参数的MoE架构上，具有12B的激活参数，以实现高效推理。该模型引入了突破性的3D旋转位置编码（3D-RoPE）技术，显著增强了其理解犯罪现场照片、监控录像和法医证据中3D空间关系的能力。GLM-4.5V处理包括图像、视频和长文档在内的各种视觉内容——使其成为分析安全摄像头录像、处理扫描的案例文件、从证据照片中提取信息以及审查合规文档的理想选择。该模型在41个公共多模态基准测试中达到了开源模型中的最先进性能，并具有一个“思考模式”开关，允许调查人员在快速初步分析和深度法医推理之间进行选择。凭借66K的上下文长度以及在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，它为执法和合规应用提供了可靠、详细的分析。可通过SiliconFlow以经济高效的价格获得。
优点
- 先进的3D-RoPE，用于证据中的空间理解。
- 无缝处理图像、视频和文档扫描。
- 思考模式开关，实现灵活的分析深度。
缺点
- 上下文窗口比纯文本模型短。
- 视觉处理需要额外的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 其多模态能力能够进行全面的证据分析——从监控录像到法医图像再到扫描文档——使其成为现代执法调查中不可或缺的工具。
执法与合规LLM对比
在此表中，我们比较了2025年为执法和合规应用优化的领先开源LLM。DeepSeek-R1以其164K的巨大上下文在纯推理能力方面领先，适用于复杂案例分析。Qwen3-235B-A22B提供无与伦比的多语言支持和双模式灵活性，适用于国际合规。GLM-4.5V带来了用于证据和文档分析的基本多模态能力。此比较有助于您根据特定的操作要求选择最佳模型。所有定价均来自SiliconFlow。
| 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 | 高级推理与164K上下文 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理与对话 | 输入: $0.35/M 输出: $1.42/M | 100+语言与双模式 |
| 3 | GLM-4.5V | zai (智谱AI) | 视觉语言 | 输入: $0.14/M 输出: $0.86/M | 多模态证据分析 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和GLM-4.5V。DeepSeek-R1因其卓越的推理能力和164K上下文窗口而入选，非常适合复杂的案例分析。Qwen3-235B-A22B因其对100多种语言的多语言支持和灵活的双模式操作而脱颖而出，适用于国际合规。GLM-4.5V凭借其卓越的多模态能力，能够处理证据图像、监控录像和文档扫描——这对于现代执法行动至关重要，因此赢得了其地位。
对于需要深度推理的复杂案例分析和多文档调查，DeepSeek-R1及其164K上下文窗口是首选。对于国际合规监控、跨境调查和多语言法律文档处理，Qwen3-235B-A22B及其100多种语言支持是理想选择。对于涉及图像、视频、监控录像和扫描文档的证据分析，GLM-4.5V的多模态能力使其成为最佳选择。许多机构部署多个模型以满足不同的操作需求。