什麼是適用於代理工作流程的開源大型語言模型？
適用於代理工作流程的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在透過推理、規劃、工具使用以及與外部環境的互動來自主執行複雜任務。與傳統聊天模型不同，這些具備代理能力的大型語言模型可以分解複雜目標、做出決策、調用函數、瀏覽網頁、編寫和執行程式碼，並迭代解決問題。它們在函數調用、API整合和多步驟任務執行方面表現出色。這項技術使開發人員能夠構建自主AI代理，處理從軟體開發和數據分析到網頁自動化和企業工作流程編排的一切事務，同時透過開源可訪問性保持透明度、客製化和成本效益。
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，建立在專家混合（MoE）架構之上。它已針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與Claude Code和Roo Code等編碼代理的無縫整合。GLM-4.5採用混合推理方法，使其能夠有效適應從複雜推理任務到日常用例的廣泛應用場景。
GLM-4.5-Air：專為代理打造的基礎模型
GLM-4.5-Air是一個專為AI代理應用程式設計的基礎模型，建立在專家混合（MoE）架構之上，總參數為106B，活躍參數為12B。它已針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與Claude Code和Roo Code等編碼代理的無縫整合。GLM-4.5採用混合推理方法，使其能夠有效適應從複雜推理任務到日常用例的廣泛應用場景。憑藉131K的上下文窗口和具有競爭力的SiliconFlow定價（輸出令牌每百萬0.86美元，輸入令牌每百萬0.14美元），它為代理工作流程提供了卓越的價值。
優點
- 專為AI代理應用程式打造，具備MoE效率。
- 針對工具使用和網頁瀏覽進行了廣泛優化。
- 與Claude Code等編碼代理無縫整合。
缺點
- 活躍參數數量少於旗艦模型。
- 對於高度專業化的領域可能需要微調。
我們為何喜愛它
- 它是唯一一個從頭開始明確為AI代理工作流程設計的開源模型，提供優化的工具使用、網頁瀏覽以及與編碼代理的無縫整合——所有這些都以卓越的效率和成本實現。
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct是阿里巴巴通義團隊開發的Qwen3系列中的一個程式碼模型。作為一個精簡優化的模型，它在保持出色性能和效率的同時，專注於增強編碼能力。它在代理編碼、代理瀏覽器使用以及其他基礎編碼任務等複雜任務上，在開源模型中展現出顯著的性能優勢。
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct：專業的代理編碼強者
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct是Qwen3系列中的一個專業程式碼模型，總參數為30.5B，活躍參數為3.3B。它在代理編碼、代理瀏覽器使用和基礎編碼任務等複雜任務上，在開源模型中展現出顯著的性能優勢。該模型原生支持256K令牌（262K）的長上下文，並可擴展至1M令牌，從而實現更好的程式碼庫級別理解和處理。它為Qwen Code和CLINE等平台提供強大的代理編碼支持，並具有專門設計的函數調用格式。憑藉SiliconFlow定價（輸出令牌每百萬0.4美元，輸入令牌每百萬0.1美元），它為代理編碼工作流程提供了卓越的價值。
優點
- 在代理編碼任務中具備最先進的性能。
- 擅長代理瀏覽器使用和工具整合。
- 256K原生上下文，可擴展至1M令牌。
缺點
- 專為編碼設計；通用性不如旗艦模型。
- 需要代理框架整合才能獲得最佳效果。
我們為何喜愛它
- 它是代理編碼工作流程的權威專家，在自主程式碼生成、程式碼庫理解和基於工具的編碼方面提供最先進的性能——具備龐大的上下文和專為代理設計的功能。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴通義團隊發布的Qwen3系列中最新的思維模型。作為一個總參數為305億、活躍參數為33億的專家混合（MoE）模型，它專注於增強處理複雜任務的能力。該模型在推理任務上表現出顯著改進的性能，並在代理能力方面表現出色。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：複雜代理的高級推理
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是Qwen3系列中最新的思維模型，總參數為30.5B，活躍參數為3.3B。它在推理任務上表現出顯著改進的性能，包括邏輯推理、數學、科學、編碼以及通常需要人類專業知識的學術基準。該模型在通用能力方面表現明顯更好，例如指令遵循、工具使用、文本生成以及與人類偏好的對齊。它原生支持256K的長上下文理解能力，並可擴展至100萬令牌。此版本專為「思維模式」設計，透過逐步推理解決高度複雜的問題，並在代理能力方面表現出色。SiliconFlow定價為輸出令牌每百萬0.4美元，輸入令牌每百萬0.1美元。
優點
- 專為複雜推理任務設計的「思維模式」。
- 在數學和邏輯推理方面表現出色。
- 具備工具使用的卓越代理能力。
缺點
- 思維模式可能會導致更長的響應時間。
- 需要仔細的提示工程以實現最佳代理行為。
我們為何喜愛它
- 它將高級推理與代理能力相結合，使AI代理能夠透過深入、逐步的思考來解決高度複雜的多步驟問題——同時保持工具使用、龐大的上下文和卓越的效率。
具備代理能力的大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源大型語言模型，每個模型都具備獨特的優勢。對於專為代理應用程式打造的模型，GLM-4.5-Air提供優化的工具使用和網頁瀏覽。對於專業的代理編碼，Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct提供最先進的性能。對於複雜的推理代理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供高級思維能力。這種並排比較有助於您為特定的代理工作流程需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價（輸出） | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Reasoning, MoE, 106B | $0.86/M tokens | 專為代理打造的基礎 |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Coder, MoE, 30B | $0.4/M tokens | 最先進的代理編碼 |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Reasoning, MoE, 30B | $0.4/M tokens | 代理的高級推理 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是GLM-4.5-Air、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct和Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507。這些模型在代理能力方面表現出色，包括工具使用、函數調用、推理以及在實際代理應用程式中的自主任務執行。
我們的深入分析顯示，針對不同的代理需求有幾個領先者。GLM-4.5-Air是通用代理應用程式的首選，具備廣泛的工具使用和網頁瀏覽優化。Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct最適合代理編碼工作流程，擅長自主程式碼生成和程式碼庫理解。Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507則非常適合需要高級推理和逐步解決問題的代理。為了實現最大規模，像Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct或moonshotai/Kimi-K2-Instruct這樣的模型提供企業級代理能力。