什麼是開源大型語言模型？
開源大型語言模型（LLMs）是經過大量文本數據訓練的先進 AI 系統，旨在理解和生成類人語言。這些模型利用 Transformer 架構和深度學習來處理自然語言提示，並產生連貫、上下文相關的回應。開源 LLMs 使強大的 AI 功能普及化，讓開發人員、研究人員和企業能夠在沒有專有限制的情況下部署、客製化和創新。它們支援從編碼輔助和推理任務到多語言通訊和創意內容生成等廣泛應用。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，旨在解決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、程式碼和推理任務中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：先進的推理強者
DeepSeek-R1 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，旨在解決重複性和可讀性問題。它採用 MoE 架構，總參數達 671B，上下文長度為 164K，在數學、程式碼和推理任務中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能。透過精心設計的訓練方法，包括冷啟動數據優化，它在複雜推理場景中的整體效率得到了提升。
優點
- 在推理任務中性能可與 OpenAI-o1 媲美。
- 先進的強化學習優化。
- 龐大的 671B 參數 MoE 架構。
缺點
- 部署需要高計算資源。
- 由於參數數量龐大，推理成本較高。
我們為何喜愛它
- 它提供與領先的閉源模型媲美的最先進推理性能，同時保持開源並對研究人員和開發人員開放。
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。
Qwen3-235B-A22B：多功能推理卓越
Qwen3-235B-A22B 採用複雜的 MoE 架構，總參數為 235B，激活參數為 22B。它獨特地支援在用於複雜邏輯推理、數學和編碼的思維模式，以及用於高效對話的非思維模式之間無縫切換。該模型在創意寫作和角色扮演中展現出卓越的人類偏好對齊，具有出色的工具整合代理能力，並支援超過 100 種語言。
優點
- 雙模式操作，兼具靈活性和效率。
- 卓越的多語言支援（100 多種語言）。
- 出色的工具整合代理能力。
缺點
- 複雜的架構需要仔細的部署規劃。
- 比小型模型需要更高的資源。
我們為何喜愛它
- 它以雙模式操作提供無與倫比的靈活性，結合了高效對話能力和先進推理，使其成為多樣化 AI 應用的理想選擇。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源編碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上達到 60.4%，在開源模型中創下最先進的紀錄。透過大規模強化學習進行優化，它能在 Docker 中自主修補真實程式碼庫，並且只有在所有測試套件通過時才獲得獎勵。
Kimi-Dev-72B：最先進的編碼卓越
Kimi-Dev-72B 是一個專門的 72B 參數編碼模型，在 SWE-bench Verified 上達到 60.4%，在開源模型中創下最先進的紀錄。透過大規模強化學習進行優化，它能在 Docker 環境中自主修補真實程式碼庫，並且只有在所有測試套件通過時才獲得獎勵。這確保了模型提供符合實際軟體工程標準的正確、穩健和實用的解決方案。
優點
- 在 SWE-bench Verified 上達到最先進的 60.4% 性能。
- 真實程式碼庫修補能力。
- 強化學習優化，提供實用解決方案。
缺點
- 主要專用於編碼任務。
- 需要 Docker 環境以獲得最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它透過在實際軟體工程任務中實現最先進的性能，並提供實用、可部署的解決方案，為開源編碼模型樹立了新標準。
開源大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於高級推理任務，DeepSeek-R1 提供與 OpenAI-o1 媲美的無與倫比的性能。對於需要推理和對話的多功能應用，Qwen3-235B-A22B 提供雙模式靈活性。對於專業編碼任務，Kimi-Dev-72B 提供最先進的軟體工程能力。此比較有助於您為特定的 AI 開發需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | Input: $0.50/M | Output: $2.18/M | 先進的推理能力 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE 推理模型 | Input: $0.35/M | Output: $1.42/M | 雙模式靈活性 |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 編碼模型 | Input: $0.29/M | Output: $1.15/M | 最先進的編碼性能 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 moonshotai/Kimi-Dev-72B。這些模型各自在創新、性能以及解決推理、對話和編碼任務挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定需求有不同的領先模型。DeepSeek-R1 在複雜推理任務中表現出色，可與 OpenAI-o1 媲美。Qwen3-235B-A22B 適用於需要推理和高效對話並支援多語言的應用。Kimi-Dev-72B 是軟體工程和編碼任務的首選，在 SWE-bench 上具有最先進的性能。