什麼是供應鏈優化的開源大型語言模型？
用於供應鏈優化的開源大型語言模型是先進的大型語言模型，旨在分析複雜的物流數據、預測需求模式、優化庫存水平並自動化整個供應鏈的決策。這些模型利用具有推理能力的深度學習架構來處理多模態供應鏈數據——從基於文本的報告到結構化表格和實時指標。它們使供應鏈專業人員能夠準確預測、識別瓶頸、協調多步驟工作流程，並與外部工具和ERP系統整合。通過普及企業級AI，這些模型賦予各種規模的企業構建智能、自主的供應鏈解決方案的能力，從而降低成本、提高效率並增強韌性。
Qwen3-30B-A3B
Qwen3-30B-A3B 是一個專家混合 (MoE) 模型，總參數為 30.5B，激活參數為 3.3B。它獨特地支持在用於複雜供應鏈推理的思考模式和用於高效運營的非思考模式之間無縫切換。該模型在與外部供應鏈工具精確整合的代理能力方面表現出色，支持超過 100 種語言以進行全球運營，並在需求預測和庫存優化方面展示了卓越的邏輯推理能力。
Qwen3-30B-A3B：用於供應鏈智能的高效 MoE 架構
Qwen3-30B-A3B 是 Qwen 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 30.5B，激活參數為 3.3B。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和編碼）和非思考模式（用於高效的通用對話）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，並支持超過 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 131K 的上下文長度，它可以處理大量的供應鏈文件和數據流。
優點
- 高效的 MoE 架構，僅有 3.3B 激活參數。
- 雙模式操作：思考模式用於複雜推理，非思考模式用於速度。
- 強大的代理能力，可與 ERP 和 WMS 系統進行工具整合。
缺點
- 與旗艦模型相比，參數數量較少。
- 對於高度專業化的供應鏈場景可能需要微調。
我們為何喜愛它
- 它以卓越的性價比提供企業級供應鏈推理和工具整合，使各種規模的企業都能使用先進的 AI。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 是一個強大的 MoE 模型，總參數為 671B，融合了 DeepSeek-R1 的強化學習技術。它顯著提升了推理任務的性能，在數學和編碼評估中取得了超越 GPT-4.5 的分數。憑藉改進的工具調用能力和 131K 的上下文長度，它在多步驟供應鏈規劃和自主決策方面表現出色。
DeepSeek-V3：應對複雜供應鏈挑戰的先進推理
新版 DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 採用與先前 DeepSeek-V3-1226 相同的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新的 V3 模型融合了 DeepSeek-R1 模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在與數學和編碼相關的評估集中取得了超越 GPT-4.5 的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和隨意對話能力方面也取得了顯著改進。憑藉其龐大的 671B 參數 MoE 架構和 131K 上下文窗口，DeepSeek-V3 可以處理複雜的多變量供應鏈優化問題。
優點
- 龐大的 671B 參數 MoE 架構，提供卓越的推理能力。
- 強化學習增強了複雜任務的性能。
- 在數學和編碼基準測試中超越 GPT-4.5。
缺點
- 比小型模型需要更高的計算資源。
- 對於簡單任務而言，比輕量級替代方案更昂貴。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端的推理能力和實用的工具整合，使其成為解決最複雜多步驟供應鏈優化挑戰的理想選擇。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B 是一個旗艦級 MoE 模型，總參數為 235B，激活參數為 22B。它具有思考模式和非思考模式之間的無縫切換功能，在物流和預測場景中展示了卓越的推理能力，並提供卓越的代理能力，可與倉庫管理、運輸和庫存系統整合。支持超過 100 種語言，上下文長度為 131K，專為企業級供應鏈運營而設計。
Qwen3-235B-A22B：企業級供應鏈智能
Qwen3-235B-A22B 是 Qwen 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。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和編碼）和非思考模式（用於高效的通用對話）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，並支持超過 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 131K 的上下文窗口，它可以分析全面的供應鏈數據集並協調複雜的多系統工作流程。
優點
- 旗艦級 235B 參數 MoE，具有 22B 激活參數。
- 雙模式操作，針對推理和效率進行優化。
- 最先進的代理能力，用於多系統整合。
缺點
- 與小型模型相比成本更高。
- 對於簡單的供應鏈任務可能過度。
我們為何喜愛它
- 它代表了開源供應鏈 AI 的巔峰，結合了強大的推理能力和實用的代理能力，以應對企業級物流挑戰。
供應鏈大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源供應鏈優化大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen3-30B-A3B 為中小型企業提供了最佳性價比。DeepSeek-V3 為複雜的多變量優化提供了先進的推理能力。Qwen3-235B-A22B 為全球運營提供了企業級智能。這種並排視圖可幫助您根據供應鏈需求和預算選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B | Qwen3 | 推理與代理 | $0.4/M out, $0.1/M in | 最佳性價比 MoE |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理與 MoE | $1.13/M out, $0.27/M in | 先進的多步驟推理 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理與 MoE | $1.42/M out, $0.35/M in | 企業級智能 |
常見問題
我們 2025 年的三大首選是 Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V3 和 Qwen3-235B-A22B。這些模型都因其先進的推理能力、基於代理的工具整合以及在需求預測、庫存優化、物流規劃和自主決策等供應鏈挑戰中的實際應用而脫穎而出。
對於具有強大工具整合的經濟高效的通用供應鏈優化，Qwen3-30B-A3B 提供了最佳價值。對於需要高級數學推理的複雜多變量優化問題，DeepSeek-V3 表現出色。對於需要最大推理能力和多系統協調的企業級全球供應鏈運營，Qwen3-235B-A22B 是首選。