什么是用于语境工程的开源LLM？
用于语境工程的开源LLM是专门优化以处理扩展语境窗口的大型语言模型，使它们能够在单个会话中处理、理解和推理大量信息。这些模型利用专家混合（MoE）、高效注意力机制和长语境训练等先进架构，以在10万+令牌中保持连贯性。语境工程能力使开发人员能够构建需要深度文档理解、仓库级代码分析、具有广泛记忆的多轮对话以及对长篇内容进行复杂推理的应用程序。通过普及对扩展语境能力的访问，这些模型在研究、软件开发、内容分析和企业AI解决方案中实现了突破性应用。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是Qwen3系列中的一个思维模型，采用MoE架构，总参数305亿，激活参数33亿。它原生支持256K语境，可扩展至1M令牌，非常适合仓库级理解和复杂推理任务。该模型在逻辑推理、数学、科学和编码方面表现出色，并具有专门的思维模式用于逐步解决问题。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：大规模扩展推理
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴通义团队发布的Qwen3系列中最新的思维模型。作为一种专家混合（MoE）模型，它拥有305亿总参数和33亿激活参数，专注于增强复杂任务的能力。该模型在推理任务上表现出显著提升，包括逻辑推理、数学、科学、编码以及通常需要人类专业知识的学术基准。它还在指令遵循、工具使用、文本生成和与人类偏好对齐等通用能力方面表现出明显更好的性能。该模型原生支持256K长语境理解能力，并可扩展至100万令牌。此版本专门设计用于“思维模式”，通过逐步推理解决高度复杂的问题，并在代理能力方面表现出色。
优点
- 原生256K语境窗口，可扩展至1M令牌。
- 高效的MoE架构，仅需33亿激活参数。
- 专门的思维模式，适用于复杂推理任务。
缺点
- 思维模式可能会生成比所需更长的响应。
- 需要理解何时使用思维模式与标准模式。
我们喜爱它的原因
- 它将大规模语境能力与高效的MoE设计相结合，以实惠的价格为对扩展文档和代码库进行复杂推理提供了卓越的价值。
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1是一个开放权重、大规模混合注意力推理模型，拥有4560亿参数，每令牌激活459亿参数。它原生支持1M令牌语境，通过闪电注意力机制，在100K令牌时比DeepSeek R1节省75%的FLOPs。该模型利用MoE架构和高效的强化学习训练，在长输入推理和实际软件工程任务中实现了最先进的性能。
MiniMax-M1-80k：百万令牌语境先锋
MiniMax-M1是一个开放权重、大规模混合注意力推理模型，拥有4560亿参数，每令牌激活459亿参数。它原生支持1M令牌语境，通过闪电注意力机制，在100K令牌时比DeepSeek R1节省75%的FLOPs。该模型利用MoE架构和高效的强化学习训练（结合CISPO和混合设计），在长输入推理和实际软件工程任务中实现了最先进的性能。这使得它在处理整个代码库、冗长文档和复杂多轮对话时表现出色，且不会出现语境碎片化。
优点
- 原生1M令牌语境窗口，适用于超长文档。
- 在10万+令牌时，通过闪电注意力节省75%的FLOPs。
- 在长输入推理任务上表现出最先进的性能。
缺点
- 在SiliconFlow上价格较高，输出每百万令牌2.2美元，输入每百万令牌0.55美元。
- 需要大量内存才能充分利用语境。
我们喜爱它的原因
- 它以原生1M令牌支持和革命性的效率提升打破了语境上限，使以前不可能的长语境任务变得实用且经济。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一个更新的MoE模型，总参数305亿，激活参数33亿，具有增强的256K长语境理解能力。该模型在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用方面表现出显著改进，对主观任务的对齐更好，文本生成质量更高。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：平衡的语境性能
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思维模式的更新版本。它是一个专家混合（MoE）模型，拥有305亿总参数和33亿激活参数。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。它还在多语言长尾知识覆盖方面取得了实质性进展，并在主观和开放式任务中与用户偏好更好地对齐，从而实现更有帮助的响应和更高质量的文本生成。此外，其长语境理解能力已增强至256K。此模型仅支持非思维模式，并且不会在其输出中生成`
优点
- 增强的256K语境窗口，适用于扩展文档。
- 高效的33亿激活参数，总参数305亿。
- 出色的指令遵循和工具使用能力。
缺点
- 非思维模式可能无法处理最复杂的推理。
- 语境窗口小于1M令牌的领先模型。
我们喜爱它的原因
- 它在扩展语境、通用能力和效率之间提供了理想的平衡——非常适合需要可靠长文档处理而无需专业推理开销的生产应用程序。
语境工程模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的语境工程LLM，每个模型都具有独特的优势。对于具有最大效率的超长语境，MiniMax-M1-80k以1M原生令牌领先。对于对扩展语境进行复杂推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507在思维模式下表现出色。对于平衡的生产用途，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507提供可靠的256K语境处理。这种并排视图可帮助您为特定的语境工程需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 语境长度 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 256K (→1M) | $0.4/M out, $0.1/M in | 推理 + 长语境 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | 1M native | $2.2/M out, $0.55/M in | 超长语境效率 |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 256K | $0.4/M out, $0.1/M in | 平衡的生产用途 |
常见问题
我们2025年语境工程的三大推荐是Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、MiniMax-M1-80k和Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507。每个模型都因其卓越的语境处理能力而被选中，其中Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供256K语境（可扩展至1M）并具备推理能力，MiniMax-M1-80k提供原生1M令牌语境并具有闪电注意力效率，而Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507则为生产应用提供平衡的256K语境。
对于超长文档处理和整个代码库分析，MiniMax-M1-80k及其原生1M令牌语境是无与伦比的。对于需要逐步分析的扩展语境中的复杂推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507的思维模式在全面代码审查和多文档综合等任务中表现出色。对于需要可靠长语境处理和出色通用能力的生产应用程序，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在256K语境长度下提供了性能、效率和成本的最佳平衡。