什麼是深度研究的開源大型語言模型？
用於深度研究的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在處理需要廣泛上下文理解和多步驟邏輯處理的複雜分析、推理和調查任務。它們利用專家混合（MoE）和強化學習等先進架構，擅長數學推理、程式碼分析、科學探究和長文件理解。這些模型使研究人員和分析師能夠處理大量資訊，綜合見解，並得出充分論證的結論。它們促進協作，加速科學發現，並使強大的分析工具普及化，從學術研究到企業情報收集都能應用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。憑藉其MoE架構中671B的總參數和164K的上下文長度，它在數學、程式碼和推理任務上實現了與OpenAI-o1相當的性能。透過精心設計的訓練方法，包括冷啟動數據，它增強了深度分析研究的整體有效性。
DeepSeek-R1：複雜研究的最先進推理能力
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。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增強了整體有效性。憑藉其龐大的671B MoE 架構和164K上下文視窗，DeepSeek-R1 擅長處理需要深度分析思維、多步驟推理和廣泛上下文理解的複雜研究任務。該模型的強化學習基礎確保它提供符合嚴格研究標準的穩健實用解決方案。
優點
- 在推理任務上與OpenAI-o1性能相當。
- 龐大的671B MoE 架構，具有164K上下文長度。
- 透過強化學習優化，提高有效性。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 在SiliconFlow上，每百萬輸出代幣的價格為2.18美元，屬於高價位。
我們為何喜愛它
- 它提供OpenAI-o1級別的推理性能和開源可訪問性，使其成為應對最複雜分析挑戰的研究人員的理想選擇。
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235B，激活參數為22B。該模型獨特地支援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，具有128K上下文支援和超過100種語言的卓越多語言能力。
Qwen3-235B-A22B：靈活推理與大規模多語言支援
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235B，激活參數為22B。該模型獨特地支援在思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和程式碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力，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。該模型在與外部工具精確整合的代理能力方面表現出色，並支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉其128K上下文視窗和靈活的推理模式，Qwen3-235B-A22B 非常適合從事複雜多語言分析專案的國際研究團隊。
優點
- 思維模式和非思維模式之間無縫切換。
- 235B總參數，高效22B激活。
- 支援超過100種語言和方言。
缺點
- 上下文視窗小於某些競爭對手。
- 可能需要模式選擇專業知識才能最佳使用。
我們為何喜愛它
- 它提供無與倫比的靈活性，具有雙重推理模式和卓越的多語言支援，使其成為全球研究協作處理複雜分析任務的理想選擇。
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 是一個開源權重、大規模混合注意力推理模型，具有456B參數，每個代幣激活45.9B。它原生支援1M代幣上下文，閃電注意力在100K代幣時比DeepSeek R1節省75%的FLOPs。透過CISPO和混合設計進行高效RL訓練，在長輸入推理和實際軟體工程任務上實現了最先進的性能。
MiniMax-M1-80k：極致上下文，實現全面研究
MiniMax-M1 是一個開源權重、大規模混合注意力推理模型，具有456B參數，每個代幣激活45.9B。它原生支援1M代幣上下文，閃電注意力在100K代幣時比DeepSeek R1節省75%的FLOPs，並利用MoE架構。透過CISPO和混合設計進行高效RL訓練，在長輸入推理和實際軟體工程任務上實現了最先進的性能。該模型前所未有的1M代幣上下文視窗使其非常適合需要一次性分析整個研究論文、大型程式碼庫或綜合文件集合的研究人員。其混合注意力架構確保了計算效率，同時為最嚴苛的深度研究應用保持卓越的推理能力。
優點
- 前所未有的1M代幣原生上下文支援。
- 在100K代幣時，比DeepSeek R1節省75%的FLOPs。
- 456B參數，高效45.9B激活。
缺點
- 在SiliconFlow上，每百萬輸出代幣的價格為2.20美元，屬於高價位。
- 對於較短的研究任務可能過度。
我們為何喜愛它
- 它以原生1M代幣支援和卓越效率打破了上下文限制，使研究人員能夠分析整個文件集合和大規模程式碼庫，而不會影響推理品質。
深度研究大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源深度研究大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 提供OpenAI-o1級別的推理能力和164K上下文，Qwen3-235B-A22B 提供靈活的雙模式推理和卓越的多語言支援，而MiniMax-M1-80k 則提供前所未有的1M代幣上下文，用於全面分析。這種並排比較有助於您根據特定的研究需求選擇合適的模型，並附帶SiliconFlow的定價資訊。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 架構 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | MoE (671B/164K) | $0.50 輸入 / $2.18 輸出 每百萬代幣 | OpenAI-o1級別推理 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE (235B/128K) | $0.35 輸入 / $1.42 輸出 每百萬代幣 | 雙模式 + 多語言 (100+ 種語言) |
| 3 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | MoE (456B/1M) | $0.55 輸入 / $2.20 輸出 每百萬代幣 | 1M代幣上下文，效率提升75% |
常見問題
我們2025年深度研究的三大推薦模型是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和MiniMax-M1-80k。這些模型都因其卓越的推理能力、廣泛的上下文處理能力以及解決研究環境中複雜分析挑戰的獨特方法而脫穎而出。
對於複雜分析任務的最大推理能力，具有671B MoE 架構的DeepSeek-R1 是理想選擇。對於需要多語言能力的國際研究協作，Qwen3-235B-A22B 支援100多種語言和雙重推理模式是完美的。對於分析大量文件、程式碼庫或整個論文集合的研究人員，MiniMax-M1-80k 的原生1M代幣上下文視窗是無與倫比的。所有透過SiliconFlow 提供的模型都為研究預算提供具競爭力的定價。