什麼是開源LLM數據分析模型？
用於數據分析的開源LLM是專門設計的大型語言模型，旨在處理、解釋並從複雜的數據集、文件、圖表、表格和多模態內容中提取見解。它們利用包括推理能力和視覺語言理解在內的先進深度學習架構，能夠分析結構化和非結構化數據，執行數學計算，生成數據可視化，並為分析查詢提供智能響應。這些模型使強大的分析工具普及化，使開發者和數據科學家能夠構建複雜的數據分析應用程序，自動生成報告，並以前所未有的準確性和效率從多樣化的數據源中提取可操作的見解。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL是Qwen2.5系列中的一個視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠在分析圖像中的文本、圖表和佈局時識別常見物體；它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態引導工具；它能理解超過1小時的影片並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持對發票和表格等掃描數據的結構化輸出。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的多模態數據分析
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5系列中的一個視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠在分析圖像中的文本、圖表和佈局時識別常見物體；它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態引導工具；它能理解超過1小時的影片並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持對發票和表格等掃描數據的結構化輸出。該模型在圖像、影片和代理任務等多個基準測試中表現出色，其131K的上下文長度能夠對大量數據集進行深度分析。憑藉72B的參數，該模型擅長從複雜的視覺數據源中提取結構化信息，使其成為全面數據分析工作流程的理想選擇。
優點
- 對圖表、表格和文件進行強大的多模態分析。
- 支持從發票和表格中提取結構化數據。
- 131K的上下文長度，用於分析大量數據集。
缺點
- 72B參數帶來更高的計算要求。
- 在SiliconFlow上需要平衡的定價，每百萬token $0.59。
我們為何喜愛它
- 它提供最先進的多模態數據分析，以卓越的準確性從視覺數據、圖表和長篇文件中無縫提取見解。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324採用了總參數為671B的專家混合（MoE）架構，並結合了DeepSeek-R1模型的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。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。
DeepSeek-V3：複雜數據分析的進階推理
DeepSeek-V3-0324採用了總參數為671B的專家混合（MoE）架構，並結合了DeepSeek-R1模型的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在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131K的上下文長度，DeepSeek-V3擅長複雜的分析推理，使其成為需要執行複雜數學計算、統計分析並從大型數據集中獲取見解的數據科學家的完美選擇。該模型高效的MoE設計確保了強大的性能，同時在SiliconFlow上保持合理的計算成本，輸出token每百萬$1.13，輸入token每百萬$0.27。
優點
- 卓越的數學分析推理能力。
- 高效的MoE架構，總參數達671B。
- 在編碼和數據操作任務上表現優越。
缺點
- 主要專注於文本，不具備原生視覺能力。
- 對於大量的分析工作負載，定價適中。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端推理和數學能力，使其成為需要深度邏輯處理和統計計算的複雜數據分析的首選模型。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。它基於總參數106B、活躍參數12B的專家混合（MoE）架構，引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力。該模型具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應或深度推理。
GLM-4.5V：智能多模態數據理解
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。技術上，GLM-4.5V引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力。通過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理圖像、影片和長文件等多樣化的視覺內容，在41個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中達到了最先進的性能。此外，該模型具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應或深度推理，以平衡效率和效果。憑藉66K的上下文長度和在SiliconFlow上具有競爭力的定價（輸出token每百萬$0.86，輸入token每百萬$0.14），GLM-4.5V為全面的數據分析任務提供了卓越的價值。
優點
- 在41個多模態基準測試中表現最先進。
- 靈活的「思考模式」，平衡速度與深度。
- 高效的MoE架構，活躍參數達12B。
缺點
- 與競爭對手相比，上下文長度較小（66K）。
- 可能需要切換模式以獲得最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它通過思考模式切換提供了無與倫比的靈活性，使數據分析師能夠在多模態數據集上無縫切換快速探索和深度分析推理。
LLM數據分析模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源LLM數據分析模型，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅長多模態視覺數據分析，DeepSeek-V3為數學計算提供進階推理，而GLM-4.5V則為多樣化的分析任務提供靈活的思考模式。這份並排比較有助於您根據特定的數據分析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 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | $0.59/M tokens | 多模態數據提取 |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理模型 | $1.13/M output, $0.27/M input | 進階數學推理 |
| 3 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | $0.86/M output, $0.14/M input | 靈活思考模式 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Qwen2.5-VL-72B-Instruct、DeepSeek-V3和GLM-4.5V。這些模型都因其創新、性能以及解決數據分析挑戰的獨特方法而脫穎而出——從多模態文件理解到進階數學推理和靈活的分析工作流程。
對於視覺數據分析，Qwen2.5-VL-72B-Instruct和GLM-4.5V是首選。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅長分析圖像中的文本、圖表和佈局，並支持對發票和表格等掃描數據的結構化輸出。GLM-4.5V憑藉其靈活的思考模式，在多模態基準測試中表現最先進，使其成為包括圖像、影片和長文件在內的多樣化視覺數據分析任務的理想選擇。