什麼是用於資訊檢索和語義搜尋的開源大型語言模型？
用於資訊檢索和語義搜尋的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在根據語義而非僅僅關鍵字匹配，從龐大的文本語料庫中理解、處理和檢索相關資訊。利用先進的深度學習架構和長上下文能力，這些模型可以理解複雜的查詢，理解文件關係，並提供高度準確的搜尋結果。它們使開發人員和組織能夠構建智能搜尋系統、知識庫和檢索增強生成（RAG）應用程式，這些應用程式能夠理解用戶意圖和上下文。這些模型促進了創新，使強大的語義搜尋技術得以普及，並支持從企業文件搜尋到客戶支援系統的廣泛應用。
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顯著改進。其長上下文理解能力已增強至256K，使其成為資訊檢索和語義搜尋應用的理想選擇。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：增強型長上下文檢索
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顯著改進。它還在多語言長尾知識覆蓋方面顯示出顯著提升，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好有明顯更好的對齊，從而實現更有幫助的回應和更高質量的文本生成。此外，其長上下文理解能力已增強至256K，使其非常適合需要處理大量文件並在廣泛文本中保持上下文連貫性的資訊檢索和語義搜尋任務。
優點
- 增強的長上下文理解能力，最高可達256K tokens。
- 高效的MoE架構，僅有33億活躍參數。
- 卓越的文本理解和指令遵循能力。
缺點
- 僅限非思考模式，無推理鏈輸出。
- 可能需要針對特定領域的檢索任務進行微調。
我們為何喜愛它
- 它以高效的MoE架構提供卓越的長上下文理解能力，使其非常適合大規模處理大量文件集合和複雜的語義搜尋查詢。
GLM-4-32B-0414
GLM-4-32B-0414是GLM家族中新一代模型，擁有320億參數。其性能可與OpenAI的GPT系列和DeepSeek的V3/R1系列媲美，並支持非常用戶友好的本地部署功能。該模型在基於搜尋的問答和報告生成方面取得了卓越成果，使其成為資訊檢索應用的理想選擇。它已使用先進的強化學習技術增強了指令遵循和函數調用能力。
GLM-4-32B-0414：搜尋優化性能
GLM-4-32B-0414是GLM家族中新一代模型，擁有320億參數。其性能可與OpenAI的GPT系列和DeepSeek的V3/R1系列媲美，並支持非常用戶友好的本地部署功能。GLM-4-32B-Base-0414在15T的高質量數據上進行了預訓練，其中包括大量推理型合成數據，為後續的強化學習擴展奠定了基礎。在後訓練階段，除了對話場景的人類偏好對齊外，團隊還使用拒絕採樣和強化學習等技術增強了模型在指令遵循、工程代碼和函數調用方面的性能，強化了代理任務所需的原子能力。GLM-4-32B-0414在基於搜尋的問答和報告生成等領域取得了卓越成果，使其成為資訊檢索和語義搜尋系統的強大選擇。在多個基準測試中，其性能接近甚至超越了更大的模型。
優點
- 在基於搜尋的問答任務中表現卓越。
- 強大的指令遵循和函數調用能力。
- 用戶友好的本地部署選項。
缺點
- 上下文長度限制為33K tokens。
- 需要大量計算資源才能達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它將GPT級別的性能與增強的基於搜尋的問答能力相結合，提供準確、上下文感知的檢索結果，同時保持經濟高效的部署選項。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct是一個多語言大型語言模型，針對對話用例進行了優化，並在超過15萬億個公開可用數據tokens上進行了訓練。儘管其參數規模僅為80億，但在常見行業基準測試中，它超越了許多現有的開源和閉源聊天模型。其高效的架構和強大的文本理解能力使其成為輕量級資訊檢索和語義搜尋應用的絕佳選擇。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效語義理解
Meta Llama 3.1是Meta開發的一系列多語言大型語言模型，具有80億、700億和4050億參數的預訓練和指令微調變體。這款80億參數的指令微調模型針對多語言對話用例進行了優化，並在常見行業基準測試中超越了許多現有的開源和閉源聊天模型。該模型在超過15萬億個公開可用數據tokens上進行了訓練，採用了監督微調和帶有人類反饋的強化學習等技術，以提高實用性和安全性。Llama 3.1支持文本和代碼生成，知識截止日期為2023年12月。其緊湊的尺寸與強大的性能相結合，使其非常適合需要高效資訊檢索和語義搜尋能力的資源受限環境。
優點
- 緊湊的80億參數規模，實現高效部署。
- 強大的多語言能力，適用於多種語言。
- 在超過15萬億個高質量數據tokens上進行訓練。
缺點
- 較小的上下文窗口，為33K tokens。
- 知識截止日期限制為2023年12月。
我們為何喜愛它
- 它以輕量級的80億參數包裝提供企業級的語義理解和檢索性能，使其非常適合經濟高效、高吞吐量的搜尋應用。
資訊檢索與語義搜尋大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源大型語言模型，用於資訊檢索和語義搜尋，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507以256K tokens的容量在長上下文理解方面表現出色，GLM-4-32B-0414提供卓越的基於搜尋的問答性能，而Meta-Llama-3.1-8B-Instruct則提供高效的輕量級檢索。這種並排比較有助於您為特定的資訊檢索和語義搜尋需求選擇合適的工具。所示價格來自SiliconFlow。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 文本理解與檢索 | $0.4/$0.1 per M Tokens | 256K長上下文理解 |
| 2 | GLM-4-32B-0414 | THUDM | 搜尋與問答 | $0.27/$0.27 per M Tokens | 搜尋優化性能 |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 輕量級檢索 | $0.06/$0.06 per M Tokens | 高效語義理解 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、GLM-4-32B-0414和Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。這些模型中的每一個都在創新、性能以及解決資訊檢索、語義搜尋和長上下文文件理解挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先的模型。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是需要高達256K tokens的廣泛長上下文理解應用的首選，非常適合大型文件集合。對於具有平衡性能的基於搜尋的問答和報告生成，GLM-4-32B-0414表現出色。對於需要高效檢索的資源受限環境，Meta-Llama-3.1-8B-Instruct以其緊湊的80億參數提供了卓越的性能與資源比。