什麼是開源推理大型語言模型？
開源推理大型語言模型是專門設計用於在邏輯思維、問題解決和多步驟推斷任務中表現出色的大型語言模型。這些模型利用強化學習和專家混合等先進架構來執行複雜的數學計算、程式碼分析和結構化推理。它們使開發人員和研究人員能夠構建需要複雜邏輯能力的應用程式，從自動定理證明到高級軟體工程解決方案，同時提供閉源替代方案無法比擬的透明度和可訪問性。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在強化學習之前，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：最先進的推理性能
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在強化學習之前，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。憑藉使用 MoE 架構的 671B 參數和 164K 的上下文長度，它代表了開源推理能力的巔峰。
優點
- 在推理基準測試中性能與 OpenAI-o1 相當。
- 先進的強化學習優化。
- 671B 參數，採用高效 MoE 架構。
缺點
- 由於模型大小，計算要求更高。
- 在 SiliconFlow 上輸出每百萬個 token 的價格為 $2.18，屬於高價位。
我們為何喜愛它
- 它以開源套件的形式提供 OpenAI-o1 級別的性能，使世界級的推理能力可供全球研究人員和開發人員使用。
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 是一個開源權重、大規模混合注意力推理模型，擁有 456B 參數，每個 token 激活 45.9B。它原生支持 1M token 上下文，閃電注意力 (lightning attention) 在 100K token 時比 DeepSeek R1 節省 75% 的 FLOPs，並利用 MoE 架構。通過 CISPO 和混合設計進行高效的強化學習訓練，在長輸入推理和實際軟體工程任務中實現了最先進的性能。
MiniMax-M1-80k：高效大規模推理
MiniMax-M1 是一個開源權重、大規模混合注意力推理模型，擁有 456B 參數，每個 token 激活 45.9B。它原生支持 1M token 上下文，閃電注意力 (lightning attention) 在 100K token 時比 DeepSeek R1 節省 75% 的 FLOPs，並利用 MoE 架構。通過 CISPO 和混合設計進行高效的強化學習訓練，在長輸入推理和實際軟體工程任務中實現了最先進的性能，使其成為複雜、擴展推理場景的理想選擇。
優點
- 456B 參數，每個 token 高效激活 45.9B。
- 原生支持 1M token 上下文，用於廣泛推理。
- 與 DeepSeek R1 相比，FLOPs 節省 75%。
缺點
- 複雜的混合架構可能需要專業知識。
- 在 SiliconFlow 上輸出每百萬個 token 的價格為 $2.2，屬於最高價位。
我們為何喜愛它
- 它將大規模與驚人的效率相結合，提供卓越的推理性能，同時比競爭對手使用顯著更少的計算資源。
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源程式碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上取得了 60.4% 的成績，在開源模型中樹立了最先進的結果。通過大規模強化學習進行優化，它能夠在 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。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。
Kimi-Dev-72B：程式碼與工程推理專家
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源程式碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上取得了 60.4% 的成績，在開源模型中樹立了最先進的結果。通過大規模強化學習進行優化，它能夠在 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。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。憑藉 72B 參數和 131K 的上下文長度，它以具有競爭力的 SiliconFlow 定價提供卓越的推理能力。
優點
- 在 SWE-bench Verified 上取得最先進的 60.4% 分數。
- 專精於實際軟體工程推理。
- 在 SiliconFlow 上輸出每百萬個 token 的價格為 $1.15，最具成本效益。
缺點
- 與其他頂級模型相比，參數數量較少。
- 主要針對程式碼而非通用推理進行優化。
我們為何喜愛它
- 它擅長實際軟體工程推理，同時提供最佳價值主張，使所有開發人員都能使用先進的程式碼智慧。
推理模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源推理模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於通用推理任務，DeepSeek-R1 提供與 OpenAI-o1 相當的性能。對於效率和長上下文推理，MiniMax-M1-80k 提供卓越的計算節省。對於軟體工程和程式碼推理，Kimi-Dev-72B 以最佳價值提供最先進的結果。此比較有助於您在 SiliconFlow 上根據您的特定推理要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 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理 | 輸出每百萬個 token $2.18 | 性能與 OpenAI-o1 相當 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | 推理 | 輸出每百萬個 token $2.2 | 節省 75% FLOPs，1M 上下文 |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 推理 | 輸出每百萬個 token $1.15 | 最佳程式碼推理價值 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 DeepSeek-R1、MiniMax-M1-80k 和 Kimi-Dev-72B。這些模型都因其卓越的推理能力、創新的架構以及解決複雜邏輯和數學問題的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示了專業優勢：DeepSeek-R1 在通用數學和邏輯推理方面表現出色，可與閉源模型媲美。MiniMax-M1-80k 非常適合需要大量資訊處理的長上下文推理任務。Kimi-Dev-72B 憑藉其 60.4% 的 SWE-bench Verified 分數，在程式碼和軟體工程推理方面無與倫比。