什麼是開源 LLM 摘要模型？
開源 LLM 摘要模型是專門設計的大型語言模型，旨在將長篇文字壓縮成簡潔、連貫的摘要，同時保留關鍵資訊。它們利用先進的 Transformer 架構和推理能力，處理文件、文章、報告和其他文字內容，以提取要點並以易於理解的格式呈現。這些模型使開發人員和組織能夠自動化內容分析、加速資訊處理，並普及強大的文字摘要工具，支援從研究和新聞到商業智慧和內容管理等應用。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個更新的專家混合 (MoE) 模型，總參數為 305 億，活躍參數為 33 億。此版本在文字理解、邏輯推理和指令遵循方面有顯著改進，使其在摘要任務中表現出色。憑藉高達 256K token 的增強長上下文理解能力，以及與用戶偏好顯著更好的對齊，它提供了高品質的文字生成和全面的文件分析。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：進階長上下文摘要
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個更新的專家混合 (MoE) 模型，總參數為 305 億，活躍參數為 33 億。此版本具有關鍵增強功能，包括在指令遵循、邏輯推理、文字理解、數學、科學、編碼和工具使用等通用能力方面的顯著改進。它在多語言的長尾知識覆蓋方面顯示出實質性提升，並在主觀和開放式任務中與用戶偏好顯著更好地對齊，從而實現更有幫助的回應和更高品質的文字生成。其長上下文理解能力已增強至 256K token，使其成為摘要冗長文件的理想選擇。
優點
- 增強的 256K 長上下文理解能力，適用於綜合文件。
- 高效的 MoE 架構，僅需 33 億活躍參數。
- 卓越的文字理解和邏輯推理能力。
缺點
- 僅限非思考模式，沒有逐步推理區塊。
- 可能需要技術專業知識才能最佳部署。
我們為何喜愛它
- 它結合了卓越的長上下文處理能力和高效的資源利用，使其非常適合在保持高品質和準確性的同時摘要大量文件。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型，基於 GLM-4.5-Air 構建，總參數為 1060 億，活躍參數為 120 億。它採用專家混合架構，擅長處理包括圖像、影片和長文件在內的多樣化內容。憑藉其「思考模式」開關和在 41 個多模態基準測試中達到最先進的性能，它非常適合跨多種格式的綜合內容摘要。
GLM-4.5V：多模態內容摘要領導者
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型 (VLM)。該模型基於旗艦文字模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為 1060 億，活躍參數為 120 億，利用專家混合 (MoE) 架構以較低的推理成本實現卓越性能。它引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新，顯著增強了其感知和推理能力。該模型能夠處理多樣化的視覺內容，如圖像、影片和長文件，在 41 個公共多模態基準測試中達到開源模型中的最先進性能。「思考模式」開關允許用戶平衡不同摘要需求的效率和有效性。
優點
- 適用於文字、圖像和影片摘要的多模態能力。
- 靈活的「思考模式」用於平衡速度與深度。
- 在 41 個多模態基準測試中達到最先進的性能。
缺點
- 與純文字專用模型相比，上下文視窗較小。
- 對於簡單的純文字摘要任務來說，複雜度較高。
我們為何喜愛它
- 它透過無縫處理多種內容類型，徹底改變了內容摘要，使其非常適合現代多媒體文件分析和全面的內容理解。
OpenAI GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B 是 OpenAI 的開源大型語言模型，約有 1170 億參數（51 億活躍參數），採用專家混合設計和 MXFP4 量化，可在單個 80 GB GPU 上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中表現出色，具有完整的思維鏈 (CoT) 能力和 Apache 2.0 許可的商業部署支援，使其成為企業摘要應用的理想選擇。
OpenAI GPT-OSS-120B：企業級摘要強者
GPT-OSS-120B 是 OpenAI 的開源大型語言模型，約有 1170 億參數（51 億活躍參數），採用專家混合 (MoE) 設計和 MXFP4 量化，可在單個 80 GB GPU 上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中表現出色，達到或超越行業標準。憑藉完整的思維鏈 (CoT) 推理、全面的工具使用能力和 Apache 2.0 許可的商業部署支援，該模型提供了企業級摘要解決方案，具有 OpenAI 技術堆棧所期望的可靠性和性能。
優點
- 企業級性能，具有 Apache 2.0 許可。
- 在 80 GB 硬體上高效的單 GPU 部署。
- 完整的思維鏈推理，用於詳細摘要。
缺點
- 需要大量的計算資源 (80 GB GPU)。
- 與較小型模型相比，推理成本較高。
我們為何喜愛它
- 它將 OpenAI 的尖端技術帶入開源摘要領域，為要求嚴苛的商業應用提供企業級性能和商業許可自由。
LLM 摘要模型比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的開源 LLM 摘要模型，每個模型都有其獨特的優勢。對於長文件處理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 提供卓越的上下文處理能力。對於多模態內容摘要，GLM-4.5V 提供無與倫比的多功能性，而 OpenAI GPT-OSS-120B 則提供具有商業許可的企業級性能。這種並排比較有助於您為特定的摘要需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 文字摘要 | 每百萬個 Token 輸出 $0.4 / 輸入 $0.1 | 256K 長上下文處理 |
| 2 | GLM-4.5V | zai | 多模態摘要 | 每百萬個 Token 輸出 $0.86 / 輸入 $0.14 | 多模態內容理解 |
| 3 | GPT-OSS-120B | openai | 企業級摘要 | 每百萬個 Token 輸出 $0.45 / 輸入 $0.09 | 企業級性能 |
常見問題
我們 2025 年的前三名是 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、GLM-4.5V 和 OpenAI GPT-OSS-120B。這些模型都因其卓越的文字理解、上下文處理能力以及解決內容摘要和資訊提取挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對不同需求有不同的領導者。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 憑藉其 256K 的上下文視窗，擅長處理冗長文件。GLM-4.5V 非常適合需要圖像和影片分析以及文字的多媒體內容。GPT-OSS-120B 為需要一致、高品質摘要的企業應用提供了最可靠的性能。