什麼是虛擬助理的開源大型語言模型？
虛擬助理的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在為能夠理解、回應並協助用戶執行各種任務的對話式AI系統提供動力。這些模型在自然對話、指令遵循、工具整合和多輪對話方面表現出色。它們利用包括專家混合（MoE）設計在內的先進深度學習架構，使開發人員能夠構建可以安排約會、回答問題、控制智慧設備、提供建議和執行複雜推理任務的虛擬助理。開源模型促進創新、加速部署並普及強大的對話式AI，從客戶服務機器人到個人生產力助理和企業AI代理，實現了廣泛的應用。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個更新的專家混合（MoE）模型，總參數為305億，活躍參數為33億。此版本在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用方面有顯著改進。它在多語言長尾知識覆蓋方面取得了實質性進展，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有顯著更好的對齊，從而實現更有幫助的回應和更高品質的文本生成。該模型支援256K長上下文理解，使其成為需要維持長時間對話和複雜任務上下文的虛擬助理的理想選擇。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：增強型虛擬助理卓越表現
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，總參數為305億，活躍參數為33億。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的顯著改進。它還在多語言長尾知識覆蓋方面取得了實質性進展，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有顯著更好的對齊，從而實現更有幫助的回應和更高品質的文本生成。此外，其長上下文理解能力已增強至256K。該模型僅支援非思考模式，不會在其輸出中生成思考區塊，使其非常適合響應式虛擬助理應用。在SiliconFlow上的定價為每百萬輸出代幣0.4美元，每百萬輸入代幣0.1美元，為生產部署提供了極佳的價值。
優點
- 虛擬助理出色的指令遵循和工具使用能力。
- 支援100多種語言的強大多語言能力。
- 增強的256K上下文，適用於長時間對話。
缺點
- 不支援複雜推理任務的思考模式。
- 對於高度專業化的領域可能需要微調。
我們為何喜愛它
- 它在指令遵循、工具整合和對話品質之間取得了完美平衡，這是生產級虛擬助理所需的，同時具有高效的資源利用和強大的多語言能力。
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air 是一個基礎模型，專為AI代理應用而設計，基於專家混合（MoE）架構，總參數為1060億，活躍參數為120億。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，實現了與各種代理框架的無縫整合。該模型採用混合推理方法，使其能夠有效適應從複雜推理任務到日常對話用例的廣泛應用場景，使其成為多功能虛擬助理部署的理想選擇。
GLM-4.5-Air：AI代理優化虛擬助理
GLM-4.5-Air 是一個基礎模型，專為AI代理應用而設計，基於專家混合（MoE）架構，總參數為1060億，活躍參數為120億。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。這使得它非常適合需要執行多步驟任務、與外部工具互動以及處理簡單查詢和複雜工作流程的虛擬助理。該模型支援131K上下文長度，在SiliconFlow上的定價為每百萬輸出代幣0.86美元，每百萬輸入代幣0.14美元。
優點
- 專為AI代理和工具使用場景優化。
- 混合推理方法，實現多功能任務處理。
- 與開發者工具和框架的卓越整合。
缺點
- 對於簡單的對話任務可能過於專業化。
- 需要適當的工具整合設置才能發揮全部功能。
我們為何喜愛它
- 它專為AI代理應用而設計，使其成為需要自主執行任務、使用工具並以最少人為干預處理複雜多步驟工作流程的虛擬助理的理想選擇。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大型語言模型，專為對話用例進行優化。憑藉80億參數，這個經過指令微調的模型在常見行業基準上超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。它使用監督式微調和人類回饋強化學習，在超過15兆個代幣上進行訓練，提供了卓越的幫助性和安全性。該模型在多語言對話方面表現出色，支援多種語言，同時在文本和程式碼生成方面保持強勁性能，使其成為虛擬助理部署的一個易於訪問且功能強大的選擇。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效多語言虛擬助理
Meta Llama 3.1 是Meta開發的一系列多語言大型語言模型，具有80億、700億和4050億參數的預訓練和指令微調變體。這個80億參數的指令微調模型專為多語言對話用例進行優化，在常見行業基準上超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。該模型使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術，在超過15兆個公開可用數據代幣上進行訓練，以提高幫助性和安全性。Llama 3.1支援文本和程式碼生成，知識截止日期為2023年12月。其33K上下文長度和80億參數效率使其非常適合需要快速回應、多語言支援和具成本效益部署的虛擬助理。在SiliconFlow上，輸入和輸出代幣僅需0.06美元/百萬代幣，為高流量助理應用提供了卓越的價值。
優點
- 高效的80億參數模型，實現快速推理。
- 強大的多語言對話能力。
- 相較於大型模型，基準性能卓越。
缺點
- 2023年12月的知識截止日期可能會限制對時事的了解。
- 相較於新模型，上下文窗口較小（33K）。
我們為何喜愛它
- 它為虛擬助理提供了最佳的性價比，以較大型模型一小部分的成本提供強大的多語言對話能力和安全對齊的回應，使其非常適合擴展助理應用。
虛擬助理大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的虛擬助理開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在指令遵循和工具使用方面表現出色，GLM-4.5-Air針對AI代理工作流程進行了優化，而Meta-Llama-3.1-8B-Instruct則提供高效的多語言對話。這種並排比較有助於您根據功能、上下文長度和SiliconFlow定價為您的虛擬助理部署選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 聊天 / 助理 | 每百萬代幣0.4美元/0.1美元 | 增強的指令遵循和256K上下文 |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | 聊天 / AI代理 | 每百萬代幣0.86美元/0.14美元 | AI代理優化和工具整合 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | 聊天 / 多語言 | 每百萬代幣0.06美元/0.06美元 | 具成本效益的多語言對話 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、GLM-4.5-Air和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。這些模型中的每一個都因其創新性、對話性能以及解決虛擬助理應用挑戰的獨特方法而脫穎而出——從指令遵循和工具整合到多語言對話和具成本效益的部署。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先的模型。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是生產級虛擬助理的首選，它需要出色的指令遵循、工具使用和支援256K的長上下文對話。對於需要自主執行任務並與外部工具整合的基於AI代理的助理，GLM-4.5-Air是最佳選擇。對於需要多語言支援和高流量對話的成本敏感型部署，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct在SiliconFlow上僅需0.06美元/百萬代幣，提供了最佳價值。