什麼是智慧家庭開源大型語言模型？
智慧家庭開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在理解自然語言指令、處理感測器數據並控制住宅環境中的連接設備。它們利用先進的深度學習架構，將語音指令和文本輸入轉化為可執行的智慧家庭控制。這項技術讓開發人員和房主能夠以前所未有的自由度創建、定制和構建智慧自動化系統。它們促進協作，加速創新，並普及強大的AI驅動家庭自動化工具，實現從語音控制照明到複雜多設備協調和能源管理系統的廣泛應用。
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，基於專家混合 (MoE) 架構。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，實現與智慧家庭代理和自動化系統的無縫整合。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智慧家庭用例的廣泛應用場景。
GLM-4.5-Air：智慧家庭的AI代理基礎
GLM-4.5-Air 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，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數。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，實現與智慧家庭代理和自動化系統的無縫整合。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智慧家庭用例的廣泛應用場景。憑藉其 131K 的上下文長度和高效的 MoE 設計，它在 SiliconFlow 上提供卓越的性能，輸入每百萬代幣 $0.14，輸出每百萬代幣 $0.86，使其成為處理多設備指令和維護智慧家庭環境中對話上下文的理想選擇。
優點
- 專為 AI 代理和工具使用應用優化。
- 採用 106B 總參數的 MoE 架構，實現強大推理能力。
- 混合推理方法適應各種智慧家庭場景。
缺點
- 需要理解代理架構才能實現最佳部署。
- 對於簡單的單設備控制任務可能過於強大。
我們為何喜愛它
- 其代理優先設計和工具整合能力使其非常適合透過自然語言理解來協調複雜的智慧家庭自動化工作流程。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個更新的 MoE 模型，擁有 305 億總參數和 33 億活躍參數。此版本具有關鍵增強功能，包括在指令遵循、邏輯推理、文本理解和工具使用方面顯著改進——這些都是智慧家庭語音助手的基本能力。它在多語言長尾知識覆蓋方面顯示出顯著提升，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有明顯更好的對齊。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：平衡的智慧家庭智能
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，擁有 305 億總參數和 33 億活躍參數。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顯著改進——這些對於智慧家庭自動化系統都至關重要。它還在多語言長尾知識覆蓋方面顯示出顯著提升，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有明顯更好的對齊，從而實現更有幫助的回應和更高質量的文本生成。此外，其長上下文理解能力已增強至 256K。在 SiliconFlow 上，輸入每百萬代幣定價為 $0.1，輸出每百萬代幣定價為 $0.4，此模型僅支持非思考模式，並且在其輸出中不生成 `
優點
- 增強的 256K 長上下文理解能力，適用於複雜自動化場景。
- 出色的指令遵循能力，實現精確的智慧家庭指令。
- 強大的多語言支持，適用於多元家庭。
缺點
- 不支持思考模式，無法處理複雜推理鏈。
- 可能比小型模型需要更多計算資源。
我們為何喜愛它
- 它在能力和效率之間取得了完美平衡，提供卓越的指令遵循和多語言支持，非常適合多元化的智慧家庭環境。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B 是一個輕量級多語言大型語言模型，專為對話用例優化。這個 8B 指令微調模型在常見行業基準測試中超越了許多現有的開源聊天模型。該模型在超過 15 兆個公開可用數據代幣上進行訓練，採用了監督微調和人類回饋強化學習等技術，以增強實用性和安全性——非常適合家庭友好的智慧家庭助手。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效智慧家庭語音助手
Meta Llama 3.1 是 Meta 開發的一系列多語言大型語言模型，提供 8B、70B 和 405B 參數大小的預訓練和指令微調變體。這個 8B 指令微調模型專為多語言對話用例優化，在常見行業基準測試中超越了許多現有的開源和閉源聊天模型。該模型在超過 15 兆個公開可用數據代幣上進行訓練，採用了監督微調和人類回饋強化學習等技術，以增強實用性和安全性。Llama 3.1 支持文本和代碼生成，知識截止日期為 2023 年 12 月。憑藉其緊湊的 8B 參數大小和 33K 上下文長度，它可以在邊緣設備上高效運行，同時保持強大的對話能力。在 SiliconFlow 上，輸入和輸出每百萬代幣僅需 $0.06，是持續智慧家庭語音互動最具成本效益的選擇。
優點
- 緊湊的 8B 參數實現高效邊緣設備部署。
- 強大的多語言支持，適用於國際家庭。
- 透過 RLHF 增強，實現安全、有益的家庭互動。
缺點
- 較小的模型在高度複雜的推理任務上可能存在局限性。
- 知識截止日期為 2023 年 12 月，可能不包含最新的智慧家庭協議。
我們為何喜愛它
- 其輕量化設計和卓越的成本效益使其成為需要在邊緣設備上本地運行的常駐智慧家庭語音助手的理想選擇。
智慧家庭AI模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的智慧家庭開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於基於代理的家庭自動化，GLM-4.5-Air 提供強大的工具整合。對於具有多語言支持的平衡指令遵循，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 提供卓越性能，而 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 則優先考慮邊緣部署效率。這種並排比較有助於您為特定的智慧家庭自動化目標選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | 推理與代理 | $0.14-$0.86/M | 代理工具整合 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 指令遵循 | $0.1-$0.4/M | 256K 上下文與多語言 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 多語言對話 | $0.06/M | 邊緣部署效率 |
常見問題
我們 2025 年智慧家庭應用的三大推薦是 GLM-4.5-Air、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 和 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。這些模型各自在創新、性能以及解決自然語言理解、設備控制和家庭自動化工作流程挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先的模型。GLM-4.5-Air 是需要工具整合的複雜多設備協調和基於代理的自動化的首選。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 在需要強大指令遵循和長上下文支持的多語言家庭中表現出色。對於在邊緣設備上運行且預算有限的常駐語音助手，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 是最佳選擇，在 SiliconFlow 上僅需 $0.06/M 代幣，提供卓越的效率。