什麼是用於知識圖譜構建的開源大型語言模型？
用於知識圖譜構建的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在將資訊提取、結構化並組織成相互關聯的知識表示。這些模型擅長從非結構化文本、文件和多模態內容中識別實體、關係和語義連接。它們利用先進的推理架構、強化學習和結構化輸出生成技術，將原始數據轉換為基於圖形的知識結構。它們促進協作，加速企業數據整合，並使強大的知識提取工具普及化，從而支持從企業知識庫到科學研究和智能搜索系統等廣泛應用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，採用專家混合（MoE）架構，總參數達6710億。它在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI-o1 相媲美。憑藉164K的上下文長度，它在處理複雜的推理工作流程方面表現出色，是從大型文件集合中提取多跳關係和構建全面知識圖譜的理想選擇。
DeepSeek-R1：用於複雜知識提取的頂級推理模型
DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在進行強化學習之前，DeepSeek-R1 整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI-o1 相媲美，並透過精心設計的訓練方法提升了整體效能。憑藉其龐大的6710億參數 MoE 架構和164K的上下文視窗，DeepSeek-R1 在理解複雜關係、執行多步推理和提取結構化知識方面表現卓越——使其成為從多樣化數據源構建複雜知識圖譜的黃金標準。
優點
- 最先進的推理能力，適用於複雜的實體關係提取。
- 164K 的上下文長度可處理大型文件和程式碼庫。
- 擁有6710億參數的 MoE 架構提供卓越性能。
缺點
- 由於模型規模較大，計算要求較高。
- 在 SiliconFlow 上的定價較高，輸出 token 為每百萬 $2.18 美元。
我們為何喜愛它
- 其無與倫比的推理深度和巨大的上下文視窗，使其成為從複雜數據源構建全面、多層次知識圖譜的終極選擇。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B 採用專家混合（MoE）架構，總參數為2350億，啟用參數為220億。它獨特地支持在用於複雜邏輯推理的思考模式和用於高效處理的非思考模式之間無縫切換。該模型在代理能力方面表現出色，可與外部工具精確整合，並支持超過100種語言，是多語言知識圖譜構建的理想選擇。
Qwen3-235B-A22B：具備代理能力的多功能推理模型
Qwen3-235B-A22B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，採用專家混合（MoE）架構，總參數為2350億，啟用參數為220億。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和編碼）和非思考模式（用於高效的通用對話）之間無縫切換。它在推理能力上表現出顯著增強，並在創意寫作、角色扮演和多輪對話中展現出更優的人類偏好對齊。該模型在代理能力方面表現出色，可與外部工具精確整合，並支持超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉131K的上下文長度，它非常適合從多樣化的多語言來源中提取結構化知識，並與外部知識庫整合。
優點
- 雙模式操作，兼顧複雜推理和高效處理。
- 卓越的代理能力，實現與知識提取工具的無縫整合。
- 支持超過100種語言，適用於全球知識圖譜構建。
缺點
- 需要理解思考模式與非思考模式的選擇。
- 對於極長的文件，131K 的上下文長度小於某些競爭對手。
我們為何喜愛它
- 其獨特的雙模式架構和卓越的代理能力，使其成為跨多種語言構建動態、工具整合的知識圖譜的完美選擇。
GLM-4.5
GLM-4.5 是一款專為 AI 代理應用設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數達3350億。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，能夠與編碼代理無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法處理複雜的推理任務和日常用例，使其在知識圖譜構建工作流程中非常有效。
GLM-4.5：為知識整合而生的代理優先架構
GLM-4.5 是一款專為 AI 代理應用設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數達3350億。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，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的上下文長度和深度代理優化，它擅長協調多步知識提取工作流程、整合外部數據源，並為知識圖譜填充生成結構化輸出。
優點
- 專為 AI 代理工作流程和工具整合而設計。
- 混合推理方法能適應知識提取任務中不同複雜度的需求。
- 3350億 MoE 參數提供強大性能。
缺點
- 以代理為中心的設計對於傳統的自然語言處理任務可能有學習曲線。
- 對於極大型文件，上下文長度足夠但並非領先。
我們為何喜愛它
- 其代理優先的架構和混合推理方法，使其成為構建能夠自主與多個數據源互動的智能、自導向知識圖譜構建管道的理想選擇。
用於知識圖譜構建的 LLM 模型比較
在此表中，我們比較了2025年領先的用於知識圖譜構建的開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 以其最大的上下文視窗提供無與倫比的推理深度。Qwen3-235B-A22B 提供卓越的多語言和代理能力，並具有靈活的雙模式操作。GLM-4.5 提供專為自主知識提取工作流程設計的代理架構。這種並排比較有助於您根據特定的知識圖譜構建需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 每百萬 token 輸入 $0.50 / 輸出 $2.18 | 頂級推理能力與164K上下文 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE 推理模型 | 每百萬 token 輸入 $0.35 / 輸出 $1.42 | 多語言 + 代理能力 |
| 3 | GLM-4.5 | zai | AI 代理模型 | 每百萬 token 輸入 $0.50 / 輸出 $2.00 | 代理優先架構 |
常見問題
我們2025年的前三名選擇是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5。這些模型中的每一款都因其卓越的推理能力、結構化輸出生成以及提取實體和關係的獨特方法而脫穎而出——這些都是構建全面知識圖譜的關鍵要求。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先者。對於需要深度推理和大型上下文視窗的複雜、多層次知識提取，DeepSeek-R1 是首選。對於需要代理整合的多語言知識圖譜，Qwen3-235B-A22B 提供了無與倫比的多功能性。對於自主、工具整合的提取工作流程，GLM-4.5 的代理優先架構是最佳選擇。