什么是多语言任务的开源模型？
多语言任务的开源模型是专门设计的大型语言模型，旨在理解、处理和生成跨多种语言和文化背景的内容。这些模型在多样化的多语言数据集上进行训练，并利用先进的架构来处理翻译、跨语言推理、多语言对话和文化适应等任务。它们使开发者能够创建与全球用户无缝沟通的应用程序，打破语言障碍，并在不同的语言社区和地区普及AI技术。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大型语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为2350亿，激活参数量为220亿。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效、通用对话）之间无缝切换。它展现出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。该模型在与外部工具精确集成的代理能力方面表现出色，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。
Qwen3-235B-A22B：卓越的多语言智能
Qwen3-235B-A22B凭借其庞大的2350亿参数MoE架构，代表了多语言AI的巅峰。该模型支持100多种语言和方言，在多语言指令遵循、翻译和跨文化交流方面表现出色。其双模式操作允许在深度推理和高效对话之间无缝切换，使其成为需要速度和准确性的复杂多语言应用的理想选择。
优点
- 支持100多种语言和方言，具有强大的多语言能力。
- 双模式操作，适用于复杂推理和高效对话。
- 跨文化卓越的人类偏好对齐。
缺点
- 由于参数量大，计算要求高。
- 与小型模型相比，推理成本更高。
我们喜爱它的理由
- 它以对100多种语言的卓越多语言支持打破了语言障碍，提供了无与伦比的全球沟通能力。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列，包括80亿、700亿和4050亿参数的预训练和指令微调变体。这款80亿参数的指令微调模型针对多语言对话用例进行了优化，在常见行业基准上超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。该模型在超过15万亿个公开可用数据令牌上进行训练，采用监督微调和带有人类反馈的强化学习等技术，以提高实用性和安全性。Llama 3.1支持文本和代码生成，知识截止日期为2023年12月。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：易于访问的多语言卓越表现
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct以紧凑的80亿参数包提供了卓越的多语言性能。该模型专门针对多语言对话用例进行了优化，在行业基准上超越了许多更大的竞争对手，同时保持了效率。它在超过15万亿个令牌上进行训练，采用先进的微调技术，提供可靠的多语言通信和强大的安全对齐。
优点
- 专门针对多语言对话用例进行优化。
- 在行业基准上超越了许多更大的模型。
- 高效的80亿参数规模，实现经济高效的部署。
缺点
- 知识截止日期限制在2023年12月。
- 较小的参数量可能会限制复杂推理任务。
我们喜爱它的理由
- 它在多语言能力和效率之间提供了完美的平衡，使全球沟通变得触手可及，且不超出预算。
StepFun Step3
Step3是StepFun推出的一款尖端多模态推理模型。它基于专家混合（MoE）架构构建，总参数量为3210亿，激活参数量为380亿。该模型旨在端到端地最小化解码成本，同时在视觉语言推理方面提供顶级性能。通过多矩阵分解注意力（MFA）和注意力-FFN分解（AFD）的协同设计，Step3在旗舰和低端加速器上都保持了卓越的效率。在预训练期间，Step3处理了超过20万亿文本令牌和4万亿图像-文本混合令牌，涵盖十多种语言。该模型在数学、代码和多模态等各种基准测试中，为开源模型取得了最先进的性能。
StepFun Step3：多语言多模态先锋
StepFun Step3通过结合十多种语言的视觉和语言理解，彻底改变了多语言AI。凭借其创新的MoE架构和专门的注意力机制，Step3在处理文本和视觉内容的同时保持了效率。它在包括20万亿文本令牌和4万亿图像-文本对在内的海量多语言数据集上进行训练，在跨模态、跨语言理解方面提供了最先进的性能。
优点
- 结合了多种语言的视觉语言理解。
- 创新的MFA和AFD架构，提高了效率。
- 在海量多语言多模态数据集上进行训练。
缺点
- 复杂的架构可能需要专业的部署经验。
- 与纯文本多语言模型相比，仅限于十种语言。
我们喜爱它的理由
- 它开创了多语言多模态AI的先河，实现了跨越语言障碍的视觉理解和推理——非常适合全球视觉应用。
多语言AI模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的多语言任务开源模型，每个模型都具有独特的优势。对于全面的多语言支持，Qwen3-235B-A22B提供100多种语言覆盖。对于高效的多语言对话，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了最佳的成本性能。对于多语言多模态应用，StepFun Step3结合了视觉和语言理解。这种并排比较有助于您根据特定的多语言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 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 多语言推理 | $1.42/$0.35 per M tokens | 支持100多种语言 |
| 2 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多语言对话 | $0.06/$0.06 per M tokens | 优化的多语言对话 |
| 3 | StepFun Step3 | stepfun-ai | 多语言多模态 | $1.42/$0.57 per M tokens | 视觉语言跨语言 |
常见问题
我们2025年多语言任务的三大首选是Qwen3-235B-A22B、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和StepFun Step3。这些模型在多语言AI的不同方面表现出色：全面的语言覆盖、高效的对话优化以及多模态跨语言理解。
对于需要最大语言覆盖范围的全面全球应用，Qwen3-235B-A22B支持100多种语言。对于经济高效的多语言客户支持和对话系统，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了最佳效率。对于结合视觉和文本内容的跨语言应用，StepFun Step3在多语言多模态理解方面表现出色。