什麼是科學研究與學術界的開源大型語言模型？
用於科學研究和學術界的開源大型語言模型是專門設計用於支持學術工作、研究分析和教育應用的 AI 系統。這些模型在複雜推理、數學計算、科學文獻分析和多模態數據處理方面表現出色。它們使研究人員能夠分析大量數據集、生成研究假設、協助同行評審並加速科學發現。透過開源，它們促進了研究社群內的協作，確保了學術應用的透明度，並普及了強大 AI 工具的訪問，這些工具可以推進跨學科的科學知識。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，旨在解決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，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：科學研究的首選推理模型
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習驅動的尖端推理模型，在科學和數學推理任務中表現出色。它採用 MoE 架構，擁有 671B 參數和 164K 上下文長度，在複雜的數學、程式碼和推理挑戰中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能。該模型整合了冷啟動數據優化和精心設計的訓練方法，以提高在學術研究場景中的效率，使其成為科學假設生成、數學證明輔助以及研究環境中複雜問題解決的理想選擇。
優點
- 卓越的推理能力，可與 OpenAI-o1 媲美。
- 671B 參數 MoE 架構，適用於複雜的科學任務。
- 164K 上下文長度，用於處理長篇研究文檔。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 對於大量研究工作負載，價格較高。
我們為何喜愛它
- 它為複雜的科學問題提供了無與倫比的推理性能，使其成為需要深度分析思維的學術研究的黃金標準。
Qwen3-235B-A22B
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，激活參數為 22B。該模型獨特地支持在思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和程式碼）和非思維模式（用於高效、通用對話）之間無縫切換。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。
Qwen3-235B-A22B：具備雙模式靈活性的高級學術推理
Qwen3-235B-A22B 以其創新的雙模式架構代表了學術導向語言模型的巔峰。它擁有 235B 總參數，其中 22B 透過 MoE 設計激活，可在思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和程式碼）和非思維模式（用於高效學術對話）之間無縫切換。該模型展現出卓越的推理能力，並支持超過 100 種語言，使其非常適合國際研究合作、多語言學術寫作以及跨不同研究領域的複雜科學問題解決。
優點
- 深度推理與高效對話之間的雙模式切換。
- 235B 參數 MoE 架構，其中 22B 為激活參數。
- 支持超過 100 種語言，促進全球研究合作。
缺點
- 複雜的架構可能需要學習曲線才能最佳使用。
- 思維模式操作需要更高的資源。
我們為何喜愛它
- 其獨特的雙模式靈活性使研究人員能夠在深度分析思維和高效溝通之間進行優化，非常適合多樣化的學術工作流程。
THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking 是一個由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源視覺語言模型 (VLM)，旨在推進通用多模態推理。它建立在 GLM-4-9B-0414 基礎模型之上，引入了「思維範式」並利用課程採樣強化學習 (RLCS) 顯著增強其在複雜任務中的能力。
THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking：多模態研究的卓越之選
GLM-4.1V-9B-Thinking 是一個專為學術和研究應用設計的突破性視覺語言模型。由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合開發，這個 9B 參數模型引入了由課程採樣強化學習 (RLCS) 增強的革命性「思維範式」。儘管其體積緊湊，但在 18 個基準測試中實現了與更大規模的 72B 模型相當的尖端性能。該模型在 STEM 問題解決、影片理解和長文檔分析方面表現出色，能夠處理任意長寬比的 4K 解析度圖像——使其成為科學數據分析和研究視覺化的理想選擇。
優點
- 緊湊的 9B 參數，性能可與更大模型媲美。
- 在 STEM 問題解決和科學視覺化方面表現出色。
- 處理任意長寬比的 4K 解析度圖像。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制某些複雜的推理任務。
- 主要專注於視覺語言任務而非純文本。
我們為何喜愛它
- 它以經濟高效的套件提供卓越的多模態研究能力，非常適合預算有限但研究需求嚴苛的學術機構。
科學研究大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源科學研究與學術大型語言模型，每個模型在學術應用方面都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 為複雜的科學問題提供無與倫比的推理能力，Qwen3-235B-A22B 為多樣化的研究工作流程提供靈活的雙模式操作，而 GLM-4.1V-9B-Thinking 則為視覺研究數據提供卓越的多模態能力。此比較有助於研究人員為其特定的學術目標選擇合適的 AI 合作夥伴。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心研究優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $0.50-$2.18/百萬個詞元 | 首屈一指的數學推理 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理模型 | $0.35-$1.42/百萬個詞元 | 雙模式學術靈活性 |
| 3 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | $0.035-$0.14/百萬個詞元 | 多模態研究卓越之選 |
常見問題
我們 2025 年科學研究與學術界的三大推薦模型是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking。每個模型都因其在科學推理、數學計算和研究應用方面的卓越能力而被選中，代表了開源學術 AI 的尖端水平。
對於複雜的數學推理和理論研究，DeepSeek-R1 以其先進的推理能力領先。對於多語言研究合作和靈活的學術工作流程，Qwen3-235B-A22B 以其雙模式架構表現出色。對於視覺數據分析、科學成像和多模態研究，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了性能和成本效益的最佳組合。