是什麼讓大型語言模型成為提示工程的理想選擇？
最適合提示工程的開源大型語言模型是經過專門優化的大型語言模型，能夠精確理解、遵循和執行複雜指令。這些模型在指令遵循、邏輯推理、多輪對話和工具整合方面表現出色——這些都是有效提示工程的關鍵能力。它們使開發人員能夠製作複雜的提示，持續產生準確、符合上下文的輸出。憑藉擴展上下文視窗、推理模式和用於計算效率的MoE架構等功能，這些模型賦予提示工程師構建可靠AI應用程式、自動化複雜工作流程以及突破自然語言介面可能性的界限的能力。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是一個專家混合模型，總參數為305億，激活參數為33億，在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用方面有顯著改進。憑藉高達256K tokens的增強長上下文理解能力和與用戶偏好的卓越對齊，它為各種提示工程任務提供極其有用的回應和高品質的文本生成。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：卓越的指令遵循能力
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思考模式的更新版本。它是一個專家混合（MoE）模型，總參數為305億，激活參數為33億。此版本具有關鍵增強功能，包括在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用等通用能力方面的顯著改進。它還在多語言長尾知識覆蓋方面取得了實質性進展，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有顯著更好的對齊，從而實現更有用的回應和更高品質的文本生成。此外，其長上下文理解能力已增強至256K。此模型僅支持非思考模式，不會在其輸出中生成`
優點
- 卓越的指令遵循和提示依從性。
- 增強的256K上下文視窗，適用於複雜提示。
- 與用戶偏好卓越對齊。
缺點
- 不支持逐步推理的思考模式。
- 需要仔細的提示設計以最大化其有效性。
我們為何喜愛它
- 它提供卓越的指令遵循能力和增強的上下文理解，使其非常適合製作和執行複雜提示，並獲得一致、高品質的結果。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一個專為AI代理應用程式設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數為1060億，激活參數為120億。它針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，採用混合推理方法，能夠有效適應各種場景——從複雜的推理任務到日常提示工程應用程式。
GLM-4.5-Air：多功能提示的混合推理
GLM-4.5-Air是一個專為AI代理應用程式設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數為1060億，激活參數為120億。它針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，能夠與Claude Code和Roo Code等編碼代理無縫整合。GLM-4.5採用混合推理方法，使其能夠有效適應各種應用場景——從複雜的推理任務到日常用例。這種多功能性使其在提示工程中表現出色，因為不同的任務需要不同深度的推理。憑藉其131K上下文視窗和對代理工作流程的優化，它擅長理解和執行複雜提示中嵌入的多步驟指令。
優點
- 混合推理適應各種提示複雜性。
- 針對工具使用和代理應用程式進行優化。
- 大型131K上下文視窗，適用於全面提示。
缺點
- 對於高度專業化的任務可能需要微調。
- 相較於較小型模型，定價較高。
我們為何喜愛它
- 其混合推理方法和代理優化設計使其在各種應用程式的提示工程中具有令人難以置信的多功能性，從簡單查詢到複雜的多工具工作流程。
Qwen/Qwen3-14B
Qwen3-14B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有148億參數，獨特地支持在用於複雜邏輯推理的思考模式和用於高效對話的非思考模式之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力，在創意寫作和多輪對話中擅長與人類偏好對齊，並支持100多種語言，具有強大的多語言指令遵循能力。
Qwen3-14B：動態提示的靈活推理
Qwen3-14B是Qwen系列中最新的大型語言模型，擁有148億參數。此模型獨特地支持在思考模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思考模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力，在數學、程式碼生成和常識邏輯推理方面超越了之前的QwQ和Qwen2.5指令模型。該模型在創意寫作、角色扮演和多輪對話中擅長與人類偏好對齊。此外，它支持100多種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。對於提示工程而言，這種雙模式能力是無價的——工程師可以製作在需要時觸發深度推理的提示，或針對簡單任務獲得快速回應，所有這些都在具有131K上下文視窗的單一模型框架內完成。
優點
- 雙模式操作，實現靈活的提示工程。
- 兩種模式下均具有強大的推理能力。
- 出色的多語言支持（100多種語言）。
缺點
- 參數數量少於旗艦模型。
- 模式切換需要明確的提示設計。
我們為何喜愛它
- 其在思考模式和非思考模式之間切換的獨特能力，為需要在工作流程中同時進行深度推理和快速回應的提示工程師提供了無與倫比的靈活性。
提示工程大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年針對提示工程優化的領先開源大型語言模型。每個模型都具有獨特的優勢：Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在指令遵循和長上下文理解方面表現出色，GLM-4.5-Air為代理應用程式提供混合推理，而Qwen3-14B則提供靈活的雙模式操作。這種並排比較有助於您根據特定的提示工程要求、上下文需求和預算考量選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 聊天 | $0.4/$0.1 per M tokens | 卓越的指令遵循能力 |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | 聊天 | $0.86/$0.14 per M tokens | 適用於代理的混合推理 |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | 聊天 | $0.28/$0.07 per M tokens | 靈活的雙模式操作 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、zai-org/GLM-4.5-Air和Qwen/Qwen3-14B。這些模型在指令遵循、推理能力和上下文處理方面均表現出色——這些都是有效提示工程工作流程的關鍵品質。
對於提示工程，更大的上下文視窗提供了顯著優勢。我們的首選模型提供從131K到262K tokens的上下文長度，允許工程師製作全面的系統提示、包含大量範例並維護對話歷史。像Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507這樣具有256K上下文的模型對於儲存庫規模的理解和複雜的多輪互動尤其有價值。