什麼是開源LLM客戶支援模型？
開源LLM客戶支援模型是專門設計的大型語言模型，旨在以自然、有益的回應處理客戶服務互動。這些模型擅長理解客戶查詢、提供準確資訊，並在多種語言和情境中維持引人入勝的對話。它們使企業能夠自動化支援，同時保持類似人類的互動品質，提供多語言支援、推理能力以及與現有客戶服務工作流程無縫整合等功能。這項技術使先進的客戶支援AI普及化，讓組織能夠提升服務品質，同時降低營運成本。
Qwen/Qwen3-235B-A22B
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，啟用參數為22B。該模型獨特地支援思維模式（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）之間的無縫切換。它在創意寫作、角色扮演和多輪對話中展現出顯著增強的推理能力和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，並支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。
Qwen/Qwen3-235B-A22B：優質多語言客戶支援
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，啟用參數為22B。該模型獨特地支援在處理複雜客戶問題時的思維模式和高效對話時的非思維模式之間無縫切換。它展現出卓越的人類偏好對齊，並在多輪對話中表現出色，使其成為客戶支援場景的理想選擇。該模型支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循能力，非常適合全球客戶服務營運。
優點
- 支援超過100種語言和方言，提供全球支援。
- 卓越的多輪對話能力，處理複雜問題。
- 優越的人類偏好對齊，實現自然互動。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 高級定價層可能不適合所有預算。
我們為何喜愛它
- 它提供卓越的多語言客戶支援，具有優越的對話品質和靈活性，能夠處理簡單查詢和複雜推理任務。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta開發的多語言大型語言模型系列，具有8B、70B和405B參數大小的預訓練和指令微調變體。這款8B指令微調模型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可用的開源和閉源聊天模型。該模型在超過15兆個公開可用數據令牌上進行訓練，使用監督式微調和人類回饋強化學習等技術來增強實用性和安全性。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：平衡效率與品質
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一款指令微調模型，針對多語言對話用例進行了優化，使其非常適合客戶支援應用。憑藉8B參數，它在性能和效率之間提供了出色的平衡。該模型使用監督式微調和人類回饋強化學習進行訓練，以增強實用性和安全性——這是面向客戶應用程式的關鍵功能。它在行業基準測試中超越了許多可用的開源模型，同時保持了成本效益的部署。
優點
- 針對多語言對話和客戶互動進行優化。
- 性能和計算效率的絕佳平衡。
- 透過RLHF訓練增強實用性和安全性。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制複雜推理能力。
- 2023年12月的知識截止日期可能會影響最新資訊。
我們為何喜愛它
- 它在客戶支援能力和高效資源利用之間提供了完美的平衡點，使其適用於各種規模的企業。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一個專為AI代理應用設計的基礎模型，建立在專家混合（MoE）架構上。它已針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現與Claude Code和Roo Code等編碼代理的無縫整合。GLM-4.5採用混合推理方法，使其能夠有效適應從複雜推理任務到日常用例的廣泛應用場景。
zai-org/GLM-4.5-Air：AI代理驅動的客戶支援
GLM-4.5-Air是一個專為AI代理應用設計的基礎模型，建立在專家混合（MoE）架構上。它已針對工具使用和與外部系統的無縫整合進行了廣泛優化，使其非常適合需要存取知識庫、票務系統或其他業務工具的進階客戶支援場景。該模型採用混合推理方法，使其能夠有效適應從複雜技術支援問題到日常客戶查詢，並保持自然的對話流程。
優點
- 專為AI代理應用和工具整合而設計。
- 混合推理方法適用於各種客戶支援場景。
- 非常適合與現有業務系統整合。
缺點
- 可能需要更多的技術設定才能實現最佳代理整合。
- 專業化焦點對於簡單的支援任務可能過度。
我們為何喜愛它
- 它作為一個智慧客戶支援代理表現出色，可以與業務工具無縫整合，並透過複雜的推理能力適應各種支援場景。
客戶支援LLM比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源LLM客戶支援模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於優質多語言支援，Qwen3-235B-A22B提供無與倫比的語言覆蓋。對於平衡效率和品質，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供卓越的對話優化。對於AI代理驅動的支援，GLM-4.5-Air在工具整合和混合推理方面表現出色。這份並排比較有助於您根據特定的客戶支援需求和預算限制選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 文字到文字 | $1.42 Output / $0.35 Input per M Tokens | 100+種語言和卓越對話 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 文字到文字 | $0.06 Output / $0.06 Input per M Tokens | 平衡效率和RLHF訓練 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 文字到文字 | $0.86 Output / $0.14 Input per M Tokens | AI代理整合和工具使用 |
常見問題
我們2025年客戶支援的三大首選是Qwen/Qwen3-235B-A22B、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct和zai-org/GLM-4.5-Air。這些模型各自在客戶互動、多語言能力和整合功能方面表現出色，使其成為支援應用的理想選擇。
對於需要多語言支援的全球企業，Qwen3-235B-A22B以其100多種語言支援而表現出色。對於注重成本且希望獲得高品質對話的企業，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供了最佳平衡。對於需要工具整合的進階支援，GLM-4.5-Air提供了卓越的AI代理能力和外部系統連接性。