什么是用于摘要的开源LLM？
用于摘要的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在将长篇文本压缩成简洁、连贯的摘要，同时保留关键信息。它们利用先进的Transformer架构和推理能力，处理文档、文章、报告和其他文本内容，提取要点并以易于理解的格式呈现。这些模型使开发人员和组织能够自动化内容分析、加速信息处理，并普及强大的文本摘要工具，支持从研究和新闻到商业智能和内容管理等应用。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个更新的专家混合（MoE）模型，总参数量为305亿，激活参数量为33亿。此版本在文本理解、逻辑推理和指令遵循方面有显著改进，使其在摘要任务中表现出色。凭借高达256K token的增强长上下文理解能力以及与用户偏好显著更好的对齐，它提供了高质量的文本生成和全面的文档分析。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：高级长上下文摘要
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个更新的专家混合（MoE）模型，总参数量为305亿，激活参数量为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。它在多语言长尾知识覆盖方面取得了显著进展，并在主观和开放式任务中与用户偏好显著更好地对齐，从而实现更有帮助的响应和更高质量的文本生成。其长上下文理解能力已增强至256K token，使其成为摘要长篇文档的理想选择。
优点
- 增强的256K长上下文理解能力，适用于综合性文档。
- 高效的MoE架构，仅需33亿激活参数。
- 卓越的文本理解和逻辑推理能力。
缺点
- 仅限非思考模式，无逐步推理模块。
- 可能需要技术专业知识才能实现最佳部署。
我们喜爱它的理由
- 它将卓越的长上下文处理能力与高效的资源利用相结合，非常适合在保持高质量和准确性的同时摘要大量文档。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型，基于GLM-4.5-Air构建，总参数量为1060亿，激活参数量为120亿。它采用专家混合架构，擅长处理包括图像、视频和长文档在内的多样化内容。凭借其“思考模式”开关和在41个多模态基准测试中达到最先进的性能，它非常适合跨多种格式的综合内容摘要。
GLM-4.5V：多模态内容摘要领导者
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数量为1060亿，激活参数量为120亿，采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。它引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其感知和推理能力。该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，在41个公共多模态基准测试中，在开源模型中取得了最先进的性能。“思考模式”开关允许用户根据不同的摘要需求平衡效率和效果。
优点
- 支持文本、图像和视频摘要的多模态能力。
- 灵活的“思考模式”，平衡速度与深度。
- 在41个多模态基准测试中达到最先进的性能。
缺点
- 与纯文本专业模型相比，上下文窗口较小。
- 对于简单的纯文本摘要任务，复杂度较高。
我们喜爱它的理由
- 它通过无缝处理多种内容类型，彻底改变了内容摘要，使其成为现代多媒体文档分析和全面内容理解的完美选择。
OpenAI GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B是OpenAI的开源大语言模型，拥有约1170亿参数（51亿激活参数），采用专家混合设计和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表现出色，具备完整的思维链（CoT）能力和Apache 2.0许可的商业部署支持，使其成为企业摘要应用的理想选择。
OpenAI GPT-OSS-120B：企业级摘要强力引擎
GPT-OSS-120B是OpenAI的开源大语言模型，拥有约1170亿参数（51亿激活参数），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表现出色，达到或超过行业标准。凭借完整的思维链（CoT）推理、全面的工具使用能力和Apache 2.0许可的商业部署支持，该模型提供了企业级摘要解决方案，具备OpenAI技术栈所期望的可靠性和性能。
优点
- 企业级性能，支持Apache 2.0许可。
- 在80 GB硬件上高效的单GPU部署。
- 完整的思维链推理，用于详细摘要。
缺点
- 需要大量计算资源（80 GB GPU）。
- 与较小模型相比，推理成本更高。
我们喜爱它的理由
- 它将OpenAI的尖端技术引入开源摘要领域，为要求严苛的商业应用提供企业级性能和商业许可自由。
LLM摘要模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源LLM摘要模型，每个模型都具有独特的优势。对于长文档处理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507提供卓越的上下文处理能力。对于多模态内容摘要，GLM-4.5V提供无与伦比的多功能性，而OpenAI GPT-OSS-120B则提供企业级性能和商业许可。这种并排视图有助于您根据特定的摘要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 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 文本摘要 | $0.4 Output / $0.1 Input per M Tokens | 256K长上下文处理 |
| 2 | GLM-4.5V | zai | 多模态摘要 | $0.86 Output / $0.14 Input per M Tokens | 多模态内容理解 |
| 3 | GPT-OSS-120B | openai | 企业级摘要 | $0.45 Output / $0.09 Input per M Tokens | 企业级性能 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、GLM-4.5V和OpenAI GPT-OSS-120B。这些模型都因其卓越的文本理解、上下文处理能力以及在内容摘要和信息提取方面解决挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示，针对不同需求有不同的领导者。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507凭借其256K上下文窗口，擅长处理长篇文档。GLM-4.5V非常适合需要同时进行图像和视频分析的多媒体内容。GPT-OSS-120B为需要一致、高质量摘要的企业应用提供了最可靠的性能。