什麼是企業應用開源大型語言模型？
企業應用開源大型語言模型是專為業務關鍵型任務優化的大型語言模型，包括高級推理、編碼、文件處理、工具整合和基於代理的工作流程。這些模型利用尖端架構，如專家混合（MoE），以提供卓越的性能，同時保持成本效益。它們使企業能夠大規模部署AI，用於從軟體開發和數據分析到客戶服務自動化和智慧業務流程優化的各種用例。憑藉透明的許可、可自定義的部署選項和強大的API支援，這些模型使組織能夠構建安全、合規且高性能的AI系統，以滿足其特定的企業需求。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324是一個671B參數的MoE模型，利用DeepSeek-R1訓練中的強化學習技術，顯著提升了推理任務性能。它在數學和編碼評估集上取得了超越GPT-4.5的分數，並在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面有顯著改進——非常適合需要高級推理和多功能AI部署的企業應用。
DeepSeek-V3：企業級推理強者
DeepSeek-V3-0324使用與DeepSeek-V3-1226相同的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。這個擁有671B總參數的MoE模型結合了DeepSeek-R1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。它在數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也有顯著改進。憑藉131K的上下文長度和在SiliconFlow上每百萬輸出代幣1.13美元、每百萬輸入代幣0.27美元的競爭性定價，DeepSeek-V3為需要高級推理、編碼輔助和多輪互動的複雜業務應用提供了企業級性能。
優點
- 671B參數MoE架構平衡了性能與效率。
- 在數學和編碼基準測試中超越GPT-4.5。
- 增強的工具調用能力，適用於企業整合。
缺點
- 需要強大的基礎設施才能實現最佳部署。
- 較高的參數數量比小型模型需要更多的計算資源。
我們為何喜愛它
- DeepSeek-V3提供了GPT-4.5級別的推理和編碼性能，同時具備開源部署的靈活性和成本優勢，使其成為需要高級AI能力並大規模部署的企業應用的理想選擇。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是一個235B參數的MoE模型，其中22B參數被激活，獨特地支援在複雜推理的「思考模式」和高效對話的「非思考模式」之間無縫切換。它展示了增強的推理能力、卓越的人類偏好對齊、出色的代理能力以實現工具整合，並支援超過100種語言——非常適合需要多功能AI解決方案的全球企業部署。
Qwen3-235B-A22B：多功能企業智慧
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，其中22B參數被激活。該模型獨特地支援在「思考模式」（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和「非思考模式」（用於高效、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。該模型在代理能力方面表現出色，可精確整合外部工具，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。憑藉131K的上下文長度和在SiliconFlow上每百萬輸出代幣1.42美元、每百萬輸入代幣0.35美元的定價，它為多樣化的企業應用提供了卓越的多功能性。
優點
- 雙模式操作：思考模式處理複雜性，非思考模式提高效率。
- 235B參數，僅22B激活，實現最佳性能。
- 卓越的代理能力，適用於企業工具整合。
缺點
- 中等價位需要對大規模部署進行成本分析。
- 可能需要針對特定用例進行模式選擇優化。
我們為何喜愛它
- Qwen3-235B-A22B能夠在思考和非思考模式之間無縫切換，結合多語言支援和強大的代理能力，使其成為在全球運營並具有多樣化AI應用需求的企業的完美選擇。
zai-org/GLM-4.5
GLM-4.5是一個335B參數的MoE基礎模型，專為AI代理應用設計。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與編碼代理的無縫整合。採用混合推理，它能有效地從複雜推理任務適應到日常用例——非常適合需要複雜代理自動化和開發工作流程的企業。
zai-org/GLM-4.5：代理優先的企業基礎
GLM-4.5是一個專為AI代理應用設計的基礎模型，建立在擁有335B總參數的專家混合（MoE）架構上。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與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，使其能夠有效地適應各種應用場景——從複雜的推理任務到日常用例。憑藉131K的上下文長度和在SiliconFlow上每百萬輸出代幣2.00美元、每百萬輸入代幣0.50美元的定價，該模型代表了基於代理的企業AI的巔峰，為現代業務工作流程提供了強大的自動化和開發能力。
優點
- 335B參數MoE架構專為代理應用而設計。
- 針對工具使用和網頁瀏覽進行了廣泛優化。
- 與企業編碼代理無縫整合。
缺點
- 較高的價格點需要為企業預算提供投資回報率證明。
- 代理專用優化對於更簡單的用例可能過度。
我們為何喜愛它
- GLM-4.5專為AI代理應用設計，並與開發工作流程無縫整合，使其成為尋求透過智慧代理協助自動化複雜業務流程和加速軟體開發的企業的終極選擇。
企業大型語言模型比較
在此表中，我們比較了2025年領先的企業應用開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-V3在推理和編碼方面表現出色，達到GPT-4.5級別的性能。Qwen3-235B-A22B提供多功能的雙模式操作和多語言支援，適用於全球企業。zai-org/GLM-4.5提供代理優先的架構，適用於複雜的自動化工作流程。這種並排比較有助於企業根據其特定的業務需求選擇最佳模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推理，MoE | $1.13/M 輸出， $0.27/M 輸入 | 卓越的推理與編碼能力 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理，MoE | $1.42/M 輸出， $0.35/M 輸入 | 雙模式多功能性與多語言支援 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5 | zai | 推理，MoE，代理 | $2.00/M 輸出， $0.50/M 輸入 | 代理優化自動化 |
常見問題
我們2025年企業應用的三大首選是DeepSeek-V3、Qwen3-235B-A22B和zai-org/GLM-4.5。這些模型都因其卓越的企業能力而脫穎而出，包括高級推理、基於代理的工作流程、工具整合以及業務關鍵型應用程式的可擴展性。
對於高級推理和編碼任務，DeepSeek-V3以超越GPT-4.5的性能領先。對於需要多語言支援和靈活思考/非思考模式的全球企業，Qwen3-235B-A22B是理想選擇。對於優先考慮基於代理的自動化、工具整合和開發工作流程的組織，zai-org/GLM-4.5提供了最全面的代理優化基礎。所有三個模型都支援131K+的上下文長度，用於企業文件處理。