什麼是RAG的開源大型語言模型？
用於檢索增強生成（RAG）的開源大型語言模型是專門的AI模型，它結合了資訊檢索的力量和先進的文本生成能力。這些模型擅長理解來自外部知識來源的上下文，處理大量文件，並根據檢索到的資訊生成準確、資訊豐富的回應。它們使開發人員能夠構建智能系統，這些系統可以從龐大的資料庫中訪問和綜合知識，使其成為問答系統、研究助理和知識管理平台等應用的理想選擇。
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。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，並通過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：複雜RAG任務的進階推理
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，擁有671B參數和164K上下文長度，使其在複雜的RAG應用中表現出色。該模型解決了重複和可讀性問題，同時在數學、程式碼和推理任務中提供了與OpenAI-o1 相當的性能。其龐大的上下文窗口和複雜的推理能力使其成為處理大量文件集合並在RAG系統中生成全面、有充分理由的回應的理想選擇。
優點
- 通過RL優化實現卓越的推理能力。
- 164K的超長上下文長度，適用於大型文件處理。
- 在複雜任務中性能可與OpenAI-o1 媲美。
缺點
- 由於671B參數，計算要求較高。
- 高昂的價格反映了其先進的功能。
我們為何喜愛它
- 它提供了最先進的推理性能和廣泛的上下文窗口，使其非常適合需要深度理解和複雜資訊綜合的複雜RAG應用。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是Qwen3-30B-A3B非思考模式的更新版本。它是一個專家混合（MoE）模型，總參數為305億，激活參數為33億。此版本具有關鍵增強功能，包括在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用等通用能力方面的顯著改進。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：高效長上下文RAG處理
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個專家混合（MoE）模型，總參數為305億，激活參數為33億，為RAG應用提供了卓越的效率。憑藉其令人印象深刻的262K上下文長度以及在指令遵循、邏輯推理和文本理解方面的增強能力，該模型擅長處理大量文件集合。該模型在多語言上的長尾知識覆蓋和與用戶偏好的卓越對齊，使其成為需要全面文件理解的各種RAG用例的理想選擇。
優點
- 卓越的262K上下文長度，適用於大量文件處理。
- 高效的MoE架構，僅有33億激活參數。
- 增強的指令遵循和邏輯推理能力。
缺點
- 僅限非思考模式，無推理鏈。
- 可能需要針對特定領域知識進行優化。
我們為何喜愛它
- 它在效率和能力之間取得了完美的平衡，具有超長上下文窗口，使其非常適合需要在處理大量文件集合的同時保持成本效益的RAG應用。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b 是OpenAI的開源權重大型語言模型，擁有約1170億參數（51億激活），採用專家混合（MoE）設計和MXFP4量化，可在單個80 GB GPU上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供o4-mini級或更優的性能，並支持完整的思維鏈（CoT）、工具使用和Apache 2.0許可的商業部署。
openai/gpt-oss-120b：RAG應用的開源權重卓越之選
openai/gpt-oss-120b 是OpenAI的開源權重大型語言模型，擁有約1170億參數（51億激活），專為高效部署和卓越的RAG性能而設計。它採用專家混合（MoE）設計和MXFP4量化，可在單個80 GB GPU上運行，同時提供o4-mini級性能。憑藉完整的思維鏈（CoT）功能、工具使用支持和Apache 2.0許可，該模型非常適合需要可靠推理和全面知識綜合的商業RAG部署。
優點
- 採用MoE設計，可在單個80 GB GPU上高效部署。
- 在推理和基準測試中達到o4-mini級性能。
- 完整的思維鏈和工具使用功能。
缺點
- 與專門的長上下文模型相比，上下文長度較短。
- 可能需要針對特定領域的RAG應用進行微調。
我們為何喜愛它
- 它結合了OpenAI成熟的架構和開源的靈活性，提供了卓越的RAG性能、高效的部署選項和商業許可自由。
RAG大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的RAG應用開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 提供無與倫比的推理能力和最長的上下文窗口，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 提供對大量文件的高效處理，而openai/gpt-oss-120b 則以商業靈活性提供經過驗證的性能。這種並排比較有助於您為特定的RAG實施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-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 每百萬代幣 $2.18/$0.5 | 164K上下文 + 進階推理 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 專家混合模型 | 每百萬代幣 $0.4/$0.1 | 262K上下文 + 效率 |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | 專家混合模型 | 每百萬代幣 $0.45/$0.09 | 商業許可 + 思維鏈 |
常見問題
我們2025年RAG應用的前三名是DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507和openai/gpt-oss-120b。這些模型各自在RAG的不同方面表現出色：分別是進階推理能力、高效長上下文處理和商業部署靈活性。
對於大型文件的複雜推理，DeepSeek-R1 憑藉其進階推理能力和164K上下文表現出色。對於大量文件集合的成本效益處理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 以262K上下文長度提供最佳價值。對於需要經過驗證的可靠性的商業部署，openai/gpt-oss-120b 提供了性能和許可靈活性的理想平衡。