什麼是開源中文大型語言模型？
開源中文大型語言模型是專門為處理、理解和生成具有母語流暢度的中文文本而優化的大型語言模型。它們採用先進的深度學習架構，如專家混合（MoE）和Transformer模型，在中文語言任務中表現出色，包括翻譯、推理、編碼和多模態理解。這些模型在海量的中文語料庫上進行訓練，並支持各種中文方言和語境。它們促進協作，加速中文自然語言處理（NLP）的創新，並使強大的語言工具普及化，從而實現從客戶服務到為中文市場量身定制的企業AI解決方案等廣泛應用。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通義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，激活參數為220億。該模型獨特地支持在複雜邏輯推理的思維模式和高效對話的非思維模式之間無縫切換。它顯著增強了推理能力，在創意寫作和角色扮演中具有卓越的人類偏好對齊，並在代理能力方面表現出色。該模型支持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，使其成為中文應用程式的理想選擇。
Qwen3-235B-A22B：卓越中文表現的頂級多語言推理模型
Qwen3-235B-A22B是通義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，激活參數為220億。該模型獨特地支持在思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它顯著增強了推理能力，在創意寫作、角色扮演和多輪對話中具有卓越的人類偏好對齊。該模型在代理能力方面表現出色，可與外部工具精確集成，並支持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，使其在中文處理方面表現非凡。在SiliconFlow上的定價為每百萬輸入令牌0.35美元起，每百萬輸出令牌1.42美元起。
優點
- 卓越的多語言支持，在100多種語言和方言中具有強大的中文能力。
- 雙模式操作：思維模式用於複雜推理，非思維模式用於高效對話。
- 在中文創意寫作和角色扮演中具有卓越的人類偏好對齊。
缺點
- 由於2350億參數規模，計算要求較高。
- 與較小型模型相比，定價較高。
我們為何喜愛它
- 它在單一模型中提供了無與倫比的中文應用多功能性，具有無縫模式切換、卓越的多語言性能和最先進的推理能力。
GLM-4.5
GLM-4.5是一個專為AI代理應用設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數為3350億。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，實現了與編碼代理的無縫集成。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，在中文語言理解和生成方面表現出色。
GLM-4.5：具備原生中文支持的終極AI代理模型
GLM-4.5是一個專為AI代理應用設計的基礎模型，基於專家混合（MoE）架構，總參數為3350億。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等編碼代理的無縫集成。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。憑藉智譜AI和清華大學的原生中文語言優化，它在中文理解、生成和基於代理的任務中表現出色。在SiliconFlow上的定價為每百萬輸入令牌0.5美元，每百萬輸出令牌2美元。
優點
- 專為AI代理應用而設計，具有廣泛的工具集成。
- 來自中國研究機構的原生中文語言優化。
- 混合推理方法，適用於各種任務複雜性。
缺點
- 最大的參數數量可能需要大量的計算資源。
- 主要針對代理任務進行優化，而非通用聊天。
我們為何喜愛它
- 它將原生中文語言專業知識與尖端代理能力相結合，使其成為構建複雜中文AI應用和自主編碼代理的理想選擇。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 採用強大的MoE架構，總參數為6710億。新的V3模型融合了DeepSeek-R1訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在與數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也有顯著改進，並對中文語言處理提供卓越支持。
DeepSeek-V3：中文語言任務的GPT-4.5級性能
新版DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 沿用了與先前DeepSeek-V3-1226相同的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在與數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也有顯著改進。憑藉6710億MoE參數和卓越的中文語言支持，它在中文任務上提供了非凡的性能。在SiliconFlow上的定價為每百萬輸入令牌0.27美元，每百萬輸出令牌1.13美元。
優點
- 在數學和編碼基準測試中性能超越GPT-4.5。
- 來自DeepSeek-R1的先進強化學習技術。
- 在工具調用和對話能力方面有顯著改進。
缺點
- 龐大的6710億參數架構需要大量的基礎設施。
- 與較小型模型相比，處理簡單任務時延遲較高。
我們為何喜愛它
- 它提供了超越GPT-4.5的性能和卓越的中文能力，使其成為要求嚴苛的中文推理和編碼應用的強大選擇。
中文大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源中文大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen3-235B-A22B提供無與倫比的多語言多功能性和雙模式推理，GLM-4.5在AI代理應用中憑藉原生中文優化表現出色，而DeepSeek-V3則提供了超越GPT-4.5的性能。這種並排比較有助於您為特定的中文AI目標選擇合適的工具。所示價格反映了SiliconFlow的費率。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 多語言推理 | $0.35-$1.42/百萬令牌 | 100+種語言，具備雙模式推理 |
| 2 | GLM-4.5 | 智譜AI | AI代理與推理 | $0.5-$2/百萬令牌 | 原生中文代理優化 |
| 3 | DeepSeek-V3 | 深度求索AI | 高級推理 | $0.27-$1.13/百萬令牌 | 超越GPT-4.5的性能 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Qwen3-235B-A22B、GLM-4.5和DeepSeek-V3。這些模型都因其卓越的中文能力、MoE架構的創新以及解決中文理解、推理和生成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先的模型。Qwen3-235B-A22B是需要中文和其他語言並具有靈活推理模式的多語言應用的首選。對於中文AI代理應用和編碼任務，GLM-4.5憑藉其原生優化和工具集成是最佳選擇。對於中文數學和編碼中的最大推理性能，DeepSeek-V3提供了超越GPT-4.5的結果。