什麼是適用於執法與合規的開源大型語言模型？
適用於執法與合規的開源大型語言模型是專門設計的 AI 系統，旨在處理法律文件、分析監管要求、從案件檔案中提取關鍵資訊並支援調查工作流程。這些模型利用進階推理能力、長上下文理解和結構化輸出生成，協助執行法律文件分析、合規監控、證據審查、報告生成和多語言通訊等任務。透過提供透明、可客製化且具成本效益的 AI 解決方案，開源大型語言模型使執法機構和合規部門能夠提高營運效率、維持監管標準並做出數據驅動的決策，同時確保數據主權和安全性。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，採用 MoE 架構，總參數達 671B，在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI-o1 媲美。憑藉 164K 的上下文長度，它擅長處理複雜的分析工作流程、邏輯推理和結構化問題解決——這對於執法案件分析和合規調查至關重要。
DeepSeek-R1：複雜調查的進階推理
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習驅動的尖端推理模型，解決了重複和可讀性問題，同時提供了卓越的分析能力。憑藉其具有 671B 參數和 164K 上下文窗口的專家混合 (Mixture-of-Experts) 架構，該模型擅長處理冗長的法律文件、案件檔案和監管框架。DeepSeek-R1 整合了冷啟動數據優化，以增強推理性能，使其成為複雜調查工作流程、法律分析、合規審計和證據綜合的理想選擇。該模型的進階推理能力使其能夠分解複雜情境、識別多個文件中的模式並生成結構化分析輸出——這對於處理複雜案件的執法和合規專業人員至關重要。透過 SiliconFlow 以具競爭力的價格提供。
優點
- 卓越的推理能力，可與 OpenAI-o1 媲美。
- 164K 上下文窗口，用於處理大量法律文件。
- 具有 671B 參數的 MoE 架構，適用於複雜分析。
缺點
- 大規模部署需要更高的計算資源。
- 在 SiliconFlow 上，輸出代幣每百萬個價格為 $2.18，屬於高價位。
我們喜愛它的原因
- 其進階推理能力和龐大的上下文窗口使其成為分析執法和合規情境中複雜法律案件、監管框架和多文件調查的理想選擇。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B 是一個尖端的 MoE 模型，總參數達 235B，啟用參數為 22B，獨特地支援在複雜法律推理的思考模式和高效操作的非思考模式之間無縫切換。憑藉 128K 的上下文長度、對 100 多種語言的多語言支援以及卓越的工具整合，它非常適合國際合規和跨司法管轄區的執法工作。
Qwen3-235B-A22B：多語言合規智慧
Qwen3-235B-A22B 代表了 Qwen 系列的最新進展，採用了複雜的專家混合 (Mixture-of-Experts) 架構，總參數達 235B，啟用參數為 22B，以實現最佳效率。該模型獨特的雙模式能力允許在用於複雜法律推理、案件分析和監管解釋的密集思考模式，以及用於日常合規任務和文件處理的高效非思考模式之間無縫切換。憑藉對 100 多種語言和方言的原生支援，該模型在國際合規監控、跨境調查和多語言法律文件分析方面表現出色。其增強的代理能力可實現與外部法律資料庫、案件管理系統和合規工具的精確整合。128K 的上下文窗口可處理大量的監管文件和案件檔案，而卓越的人類偏好對齊確保了專業、符合政策的回應。透過 SiliconFlow 以具競爭力的價格提供。
優點
- 雙模式操作，適用於複雜推理和高效任務。
- 支援 100 多種語言，適用於國際合規。
- 進階工具整合，適用於法律資料庫和系統。
缺點
- 上下文長度略短於某些專業模型。
- 需要根據任務複雜性選擇模式。
我們喜愛它的原因
- 其多語言能力、雙模式靈活性和進階工具整合使其成為國際合規操作和跨司法管轄區執法調查的完美選擇。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是一個尖端的視覺語言模型，採用 MoE 架構，總參數達 106B，啟用參數為 12B。它擅長處理圖像、影片和文件——分析證據照片、監控錄影、法醫圖像和掃描的法律文件。憑藉 3D-RoPE 技術和 66K 的上下文長度，它為執法證據分析提供了卓越的多模態推理能力。
GLM-4.5V：多模態證據分析
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型，建立在 106B 參數的 MoE 架構上，具有 12B 啟用參數，可實現高效推理。該模型引入了突破性的 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 技術，顯著增強了其理解犯罪現場照片、監控錄影和法醫證據中 3D 空間關係的能力。GLM-4.5V 處理多樣化的視覺內容，包括圖像、影片和長文件——使其成為分析安全攝影機錄影、處理掃描案件檔案、從證據照片中提取資訊以及審查合規文件的理想選擇。該模型在 41 個公共多模態基準測試中，在開源模型中取得了最先進的性能，並具有一個「思考模式」開關，允許調查人員在快速初步分析和深度法醫推理之間進行選擇。憑藉 66K 的上下文長度以及在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，它為執法和合規應用提供了可靠、詳細的分析。透過 SiliconFlow 以具成本效益的價格提供。
優點
- 進階 3D-RoPE，用於證據中的空間理解。
- 無縫處理圖像、影片和文件掃描。
- 思考模式開關，實現靈活的分析深度。
缺點
- 與純文字模型相比，上下文窗口較短。
- 視覺處理需要額外的計算資源。
我們喜愛它的原因
- 其多模態能力可實現全面的證據分析——從監控錄影到法醫圖像再到掃描文件——使其成為現代執法調查中不可或缺的工具。
執法與合規大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年為執法和合規應用優化的領先開源大型語言模型。DeepSeek-R1 以其龐大的 164K 上下文處理複雜案件分析，在純推理能力方面領先。Qwen3-235B-A22B 提供無與倫比的多語言支援和雙模式靈活性，適用於國際合規。GLM-4.5V 帶來了證據和文件分析所需的多模態能力。此比較有助於您根據特定的操作要求選擇最佳模型。所有顯示的價格均來自 SiliconFlow。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 輸入：$0.50/百萬 輸出：$2.18/百萬 | 進階推理與 164K 上下文 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理與對話 | 輸入：$0.35/百萬 輸出：$1.42/百萬 | 100+ 種語言與雙模式 |
| 3 | GLM-4.5V | zai (智譜 AI) | 視覺語言 | 輸入：$0.14/百萬 輸出：$0.86/百萬 | 多模態證據分析 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦模型是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5V。DeepSeek-R1 因其卓越的推理能力和 164K 上下文窗口而被選中，非常適合複雜案件分析。Qwen3-235B-A22B 因其對 100 多種語言的多語言支援和靈活的雙模式操作而脫穎而出，適用於國際合規。GLM-4.5V 則憑藉其卓越的多模態能力，能夠處理證據圖像、監控錄影和文件掃描——這對於現代執法行動至關重要。
對於需要深度推理的複雜案件分析和多文件調查，具有 164K 上下文窗口的 DeepSeek-R1 是首選。對於國際合規監控、跨境調查和多語言法律文件處理，支援 100 多種語言的 Qwen3-235B-A22B 是理想選擇。對於涉及圖像、影片、監控錄影和掃描文件的證據分析，GLM-4.5V 的多模態能力使其成為最佳選項。許多機構會部署多個模型以滿足不同的操作需求。