什麼是開源規劃任務大型語言模型？
開源規劃任務大型語言模型是專門設計用於在複雜推理、任務分解、序列規劃和基於代理的工作流程中表現出色的大型語言模型。它們利用包括強化學習和專家混合設計在內的先進架構，能夠將複雜目標分解為可操作的步驟，透過多階段流程進行推理，並與外部工具整合以執行計劃。這些模型促進協作，加速自主系統的創新，並使強大的規劃能力民主化，從而實現從軟體工程代理到策略業務規劃和自主工作流程協調的應用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在 RL 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實現了與 OpenAI-o1 相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：精英推理與規劃強者
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，採用專家混合架構，總參數為 671B，上下文長度為 164K。它解決了重複和可讀性問題，同時整合了冷啟動數據以優化推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上實現了與 OpenAI-o1 相當的性能——使其在需要深度多步驟推理、邏輯分解和策略任務協調的複雜規劃場景中表現出色。透過精心設計的 RL 訓練方法，它提升了規劃工作流程、軟體工程任務和自主代理應用中的整體效率。
優點
- 與 OpenAI-o1 媲美的精英推理能力。
- 671B 參數，具備 MoE 效率。
- 164K 上下文長度，適用於複雜規劃場景。
缺點
- 由於模型大小，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
- 它透過強化學習提供最先進的推理和規劃能力，使其成為複雜自主工作流程和策略任務規劃的首選模型。
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。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：高效思維模式規劃
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是 Qwen3 系列中最新的思維模型，採用專家混合 (MoE) 架構，總參數為 305 億，活躍參數為 33 億。該模型在推理任務上表現出顯著提升的性能，包括邏輯推理、數學、科學、程式碼和通常需要人類專業知識的學術基準。它透過其專門的「思維模式」在規劃任務中表現出色，透過逐步推理和代理能力解決高度複雜的問題。憑藉原生 256K 上下文支持（可擴展至 1M 令牌），它非常適合長期規劃、工具整合和序列任務執行。
優點
- 專門的思維模式，用於逐步規劃。
- 高效的 MoE 架構，僅需 33 億活躍參數。
- 擴展的 256K 上下文（最高 1M 令牌）。
缺點
- 參數數量少於旗艦模型。
- 思維模式可能會增加推理延遲。
我們為何喜愛它
- 它透過專用的思維模式提供了效率和規劃能力的最佳平衡，使其非常適合複雜的多步驟規劃任務，而無需大型模型的計算開銷。
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air 是一個專為 AI 代理應用設計的基礎模型，建立在專家混合 (MoE) 架構之上。它已針對工具使用、網路瀏覽、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 等程式碼代理的無縫整合。
GLM-4.5-Air：代理優化規劃模型
GLM-4.5-Air 是一個專為 AI 代理應用和規劃任務設計的基礎模型，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、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，使其在需要自主代理行為的規劃工作流程中表現出色。該模型採用混合推理方法，使其能夠有效適應各種規劃場景——從複雜的推理任務到日常工作流程自動化。其原生 131K 上下文長度支持全面的規劃文件和長期任務序列。
優點
- 專為 AI 代理和規劃工作流程而設計。
- 針對工具使用和整合進行了廣泛優化。
- 混合推理，實現靈活的規劃方法。
缺點
- 不如旗艦推理模型那麼大。
- 對於高度專業化的規劃領域可能需要微調。
我們為何喜愛它
- 它專為基於代理的規劃而設計，具有卓越的工具整合能力，使其成為自主工作流程協調和軟體開發規劃任務的理想選擇。
規劃大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源規劃任務大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。為了獲得最大的推理深度和複雜的策略規劃，DeepSeek-R1 以其精英級的 RL 訓練能力領先。對於具有思維模式的高效逐步規劃，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 提供了最佳平衡。對於具有工具整合的基於代理的工作流程，GLM-4.5-Air 在自主規劃方面表現出色。這種並排比較有助於您為特定的規劃和推理需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心規劃優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | $2.18/M 輸出 | $0.5/M 輸入 | 卓越的多步驟推理 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 推理 | $0.4/M 輸出 | $0.1/M 輸入 | 高效思維模式規劃 |
| 3 | GLM-4.5-Air | zai | 推理與代理 | $0.86/M 輸出 | $0.14/M 輸入 | 代理優化工作流程 |
常見問題
我們 2025 年的三大首選是 DeepSeek-R1、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 和 GLM-4.5-Air。這些模型都因其卓越的推理能力、規劃優化以及解決複雜多步驟規劃挑戰（從策略任務分解到自主代理工作流程）的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同的規劃需求有幾個領導者。DeepSeek-R1 是需要深度推理和長期任務序列的複雜策略規劃的首選。Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 擅長透過高效的 MoE 架構和思維模式進行逐步規劃。GLM-4.5-Air 則非常適合需要廣泛工具整合和軟體開發規劃的自主代理工作流程。