什麼是教育與輔導領域的開源大型語言模型？
用於教育和輔導的開源大型語言模型是專門設計的語言模型，旨在支援跨多種學科和語言的教學、學習和個性化指導。這些模型利用先進的自然語言處理、多模態理解和推理能力來解釋複雜概念、回答學生問題、分析教育內容並提供互動式學習體驗。透過提供強大AI技術的開放存取，這些模型使教育民主化，使學校、輔導平台和個別教育工作者能夠創建自適應學習系統、多語言教育工具和易於使用的AI導師，在沒有高昂成本的情況下提高學生成績。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個功能強大的多模態模型，具備視覺理解能力，非常適合教育用途。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解教育影片，並支援推理任務。憑藉高效能、多格式物件定位和結構化輸出生成，這個7B參數模型針對教育內容分析和輔導應用進行了優化。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：經濟實惠的多模態學習助手
Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是通義系列的新成員，具備強大的視覺理解能力，非常適合教育環境。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局——非常適合家庭作業輔導和文件理解。該模型能理解長影片並捕捉教育事件，支援推理和工具操作，並處理多格式物件定位與結構化輸出。透過優化動態解析度和影格率訓練以提高視覺編碼器效率，這個7B模型以經濟實惠的價格提供卓越的性能。憑藉33K的上下文長度，以及在SiliconFlow上輸入和輸出每百萬個token僅需$0.05的定價，它對教育機構和輔導平台來說極具可及性。
優點
- 卓越的多模態能力，可分析包含文字和圖像的教育材料。
- 在SiliconFlow上輸入和輸出每百萬個token僅需$0.05，成本效益高。
- 能理解和分析圖表、示意圖和教育佈局。
缺點
- 與旗艦模型相比，參數數量較少，可能會限制複雜推理能力。
- 33K的上下文長度對於非常長的教育文件可能具有限制性。
我們為何喜愛它
- 它以極其經濟實惠的價格提供強大的多模態教育支援，使AI輔導對預算有限的學校和教育工作者而言觸手可及，同時在視覺內容分析方面保持強勁表現。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B 是一個多語言指令微調模型，專為對話和教育用例進行優化。它在超過15兆個token上進行了監督式微調和強化學習訓練，能在100多種語言中提供有益且安全的回答。該模型擅長文字生成、多語言輔導和教學對話——非常適合多元化的教育環境。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多語言教育冠軍
Meta Llama 3.1 是Meta開發的一系列多語言大型語言模型，包含預訓練和指令微調版本。這個8B指令微調模型專門針對多語言對話用例進行了優化，在常見的行業基準測試中超越了許多現有的開源和閉源聊天模型。它在超過15兆個公開可用數據token上進行了訓練，並採用了監督式微調和人類回饋強化學習等技術，以提高實用性和安全性，非常適合教育應用。Llama 3.1 支援文字和程式碼生成，知識截止日期為2023年12月，上下文長度為33K，在SiliconFlow上輸入和輸出每百萬個token僅需$0.06，價格極具競爭力——使其成為服務多元學生群體的多語言輔導平台的完美選擇。
優點
- 為100多種語言的多元學生群體提供卓越的多語言支援。
- 在SiliconFlow上輸入和輸出每百萬個token僅需$0.06，價格非常實惠。
- 透過RLHF訓練，實現安全、有益的教育互動。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月，可能錯過最新的教育發展。
- 缺乏分析圖像或教育示意圖的多模態能力。
我們為何喜愛它
- 它以卓越的多語言支援和安全對齊打破了教育中的語言障礙，以全球教育機構都能負擔的價格實現了真正包容的學習體驗。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V 是一個最先進的視覺語言模型，總參數為106B，使用MoE架構時活躍參數為12B。它擅長處理多樣化的視覺教育內容，包括圖像、影片和長文件，並支援4K圖像。該模型具有「思考模式」開關，可在快速回應和深度推理之間取得平衡——非常適合複雜的教育問題解決。
zai-org/GLM-4.5V：教育領域的進階視覺推理
GLM-4.5V 是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。它基於旗艦文字模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。在技術上，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——這對STEM教育至關重要。透過預訓練、監督式微調和強化學習階段的優化，該模型處理多樣化的視覺內容，如圖像、影片和長文件，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。「思考模式」開關允許用戶靈活選擇針對簡單查詢的快速回應或針對複雜問題的深度推理。憑藉66K的上下文長度，以及在SiliconFlow上輸出每百萬個token$0.86、輸入每百萬個token$0.14的定價，它為進階教育應用提供了卓越的價值。
優點
- 具備「思考模式」的進階多模態推理能力，適用於複雜問題解決。
- 支援4K解析度圖像，並處理影片和長篇教育文件。
- 在41個多模態基準測試中表現最先進。
缺點
- 與較小型模型相比成本較高，但其能力足以證明。
- 可能需要更多計算資源以達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端的多模態理解和靈活的推理模式，使其成為進階STEM教育和需要視覺分析與深度推理的複雜問題解決場景的終極工具。
教育大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源教育與輔導大型語言模型，每個模型在學習環境中都具有獨特的優勢。對於多語言可及性，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 提供了卓越的語言覆蓋。對於視覺學習和經濟實惠的多模態支援，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 提供了卓越的價值，而GLM-4.5V 則為複雜的STEM科目提供了進階推理能力。這種並排比較有助於教育工作者根據其特定的教學需求和預算限制選擇合適的模型。所有顯示的價格均來自SiliconFlow。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價（輸出） | 核心教育優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言模型 | $0.05/百萬個token | 經濟實惠的多模態內容分析 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | 多語言指令 | $0.06/百萬個token | 支援100多種語言及安全性 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | 智譜AI | 視覺語言 + 推理 | $0.86/百萬個token | 適用於STEM的進階推理 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和zai-org/GLM-4.5V。這些模型各自因其教育能力、經濟實惠性以及支援教學和學習的獨特方法而脫穎而出——從多模態內容分析到多語言支援，再到複雜科目的進階推理。
我們的分析顯示，針對特定需求有不同的領先模型。對於需要視覺內容分析且預算有限的機構，SiliconFlow上每百萬個token$0.05的Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 提供了卓越的價值。對於服務多元學生群體的多語言教室，meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 以每百萬個token$0.06的價格提供100多種語言支援。對於需要複雜推理和4K視覺分析的進階STEM教育，zai-org/GLM-4.5V 憑藉其創新的思考模式，在SiliconFlow上以每百萬個輸出token$0.86的價格提供最先進的性能。