什麼是開源LLM策略規劃模型？
開源LLM策略規劃模型是專門用於複雜推理、多步驟規劃和策略決策的先進大型語言模型。它們利用專家混合（MoE）和強化學習優化等深度學習架構，處理廣泛的上下文以分析情境、評估選項並制定可行的策略。這些模型使開發人員和企業領導者能夠解決需要邏輯推理、長期規劃和複雜分析的難題。它們促進協作，加速創新，並使強大的策略AI工具普及化，從商業規劃到研究策略和企業決策支援，都能應用。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。它採用 MoE 架構，總參數達 671B，上下文長度為 164K，在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI-o1 媲美。透過在 RL 之前納入冷啟動數據的精心設計訓練方法，它顯著提升了策略思維和複雜問題解決的整體效率。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：卓越策略的頂級推理能力
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI-o1 媲美，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。憑藉其擁有 671B 參數和 164K 上下文長度的 MoE 架構，它擅長多步驟策略推理，使其成為需要深度分析能力的複雜商業規劃、研究策略和決策情境的理想選擇。
優點
- 在推理任務上表現可與 OpenAI-o1 媲美。
- 龐大的 671B 參數 MoE 架構，適用於複雜策略規劃。
- 擴展的 164K 上下文視窗，用於全面分析。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求高。
- 在 SiliconFlow 上，每百萬輸出代幣定價為 $2.18，價格較高。
我們為何喜愛它
- 它提供 OpenAI-o1 級別的推理能力，同時具備開源可訪問性，使其成為企業策略規劃和複雜分析工作流程的終極選擇。
Qwen/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，總參數達 235B，激活參數為 22B。它獨特地支援在用於複雜邏輯推理的思維模式和用於高效對話的非思維模式之間無縫切換。該模型在代理能力方面表現出色，可實現精確的工具整合，並支援超過 100 種語言，具備強大的多語言策略規劃能力。
Qwen/Qwen3-235B-A22B：雙模式策略智慧
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，總參數達 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、數學和編碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它展現出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。該模型在代理能力方面表現出色，可實現與外部工具的精確整合，並支援超過 100 種語言和方言，具備強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉 131K 的上下文視窗，它能輕鬆處理大量的策略文件和多方面的規劃情境。
優點
- 雙模式操作：思維模式用於深度推理，非思維模式用於效率。
- 總參數 235B，透過 MoE 高效激活 22B 參數。
- 131K 上下文長度，用於全面的策略分析。
缺點
- 需要理解模式切換才能最佳使用。
- 模型體積龐大可能需要大量基礎設施。
我們為何喜愛它
- 其獨特的雙模式架構為深度策略推理和快速戰術響應提供了靈活性，使其非常適合需要適應性規劃的動態商業環境。
zai-org/GLM-4.5
GLM-4.5 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，總參數達 335B。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，可與編碼代理無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法進行策略規劃，能有效適應從複雜推理任務到日常用例的各種情境。
zai-org/GLM-4.5：代理式策略強者
GLM-4.5 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，總參數達 335B。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，可與 Claude Code 和 Roo Code 等編碼代理無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法，使其能有效適應從複雜推理任務到日常用例的各種應用情境。憑藉 131K 的上下文長度，它擅長需要與外部工具整合的策略規劃，使其成為結合策略思維與實際執行的代理工作流程的理想選擇。
優點
- 龐大的 335B 參數 MoE 架構，用於深度策略推理。
- 專為 AI 代理和工具整合優化。
- 混合推理方法適應多樣化的策略情境。
缺點
- 在 SiliconFlow 上，每百萬輸出代幣定價為 $2.00，價格較高。
- 參數數量龐大需要強大的基礎設施。
我們為何喜愛它
- 它結合了頂級策略推理和實用的代理能力，使其成為需要 AI 既能規劃策略又能透過工具整合執行行動的組織的終極選擇。
策略型 LLM 比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源 LLM 策略規劃模型，每個模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 提供與 OpenAI-o1 媲美的無與倫比的推理能力，Qwen3-235B-A22B 提供靈活的雙模式操作以實現適應性規劃，而 GLM-4.5 則將策略思維與代理工具整合相結合。這種並排比較有助於您為特定的策略規劃、業務分析或複雜決策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 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $2.18/M tokens (out) | OpenAI-o1 級別推理能力，具 164K 上下文 |
| 2 | Qwen/Qwen3-235B-A22B | Qwen | 推理與策略規劃 | $1.42/M tokens (out) | 雙模式：思維 + 非思維 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5 | zai | AI 代理與策略推理 | $2.00/M tokens (out) | 代理式策略與工具整合 |
常見問題
我們 2025 年策略規劃模型的三大推薦是 deepseek-ai/DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-235B-A22B 和 zai-org/GLM-4.5。這些模型都因其卓越的推理能力、策略規劃功能以及解決需要深度分析思維和長期規劃的複雜多步驟問題的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同的策略需求有幾個領先模型。deepseek-ai/DeepSeek-R1 以其 671B MoE 架構和 164K 上下文，是純粹推理能力的首選，非常適合最複雜的策略分析。對於需要靈活性的組織，Qwen/Qwen3-235B-A22B 提供雙模式操作，可在深度思考和快速響應之間切換。對於需要工具整合和代理工作流程的策略規劃，zai-org/GLM-4.5 以其針對 AI 代理應用優化的 335B 參數而表現出色。