什麼是上下文工程的開源大型語言模型？
上下文工程的開源大型語言模型是專門優化以處理擴展上下文窗口的大型語言模型，使其能夠在單一會話中處理、理解和推理大量資訊。這些模型利用先進的架構，如專家混合 (MoE)、高效注意力機制和長上下文訓練，以在 100K+ 令牌中保持連貫性。上下文工程能力使開發人員能夠構建需要深度文檔理解、儲存庫規模程式碼分析、具有廣泛記憶的多輪對話以及對長篇內容進行複雜推理的應用程式。通過民主化對擴展上下文能力的訪問，這些模型在研究、軟體開發、內容分析和企業 AI 解決方案中實現了突破性應用。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是 Qwen3 系列中的一個思維模型，總參數為 30.5B，使用 MoE 架構時活動參數為 3.3B。它原生支持 256K 上下文，可擴展至 1M 令牌，非常適合儲存庫規模的理解和複雜推理任務。該模型在邏輯推理、數學、科學和編碼方面表現出色，並具有專門的思維模式，用於逐步解決問題。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：大規模擴展推理
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是阿里巴巴 Qwen 團隊發布的 Qwen3 系列中最新的思維模型。作為一個專家混合 (MoE) 模型，它擁有 305 億總參數和 33 億活動參數，專注於增強複雜任務的能力。該模型在推理任務上表現出顯著改進的性能，包括邏輯推理、數學、科學、編碼和通常需要人類專業知識的學術基準。它還顯示出顯著更好的通用能力，例如指令遵循、工具使用、文本生成以及與人類偏好的一致性。該模型原生支持 256K 長上下文理解能力，可擴展至 100 萬令牌。此版本專為「思維模式」設計，通過逐步推理來解決高度複雜的問題，並且在代理能力方面也表現出色。
優點
- 原生 256K 上下文窗口，可擴展至 1M 令牌。
- 高效的 MoE 架構，僅需 3.3B 活動參數。
- 專門的思維模式，適用於複雜推理任務。
缺點
- 思維模式可能會生成比所需更長的響應。
- 需要理解何時使用思維模式與標準模式。
我們為何喜愛它
- 它將大規模上下文能力與高效的 MoE 設計相結合，以實惠的價格為處理擴展文檔和程式碼庫中的複雜推理提供了卓越的價值。
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 是一個開源、大規模混合注意力推理模型，擁有 456B 參數，每個令牌激活 45.9B 參數。它原生支持 1M 令牌上下文，閃電注意力機制使其在 100K 令牌時比 DeepSeek R1 節省 75% 的 FLOPs。該模型利用 MoE 架構和高效的強化學習訓練，在長輸入推理和實際軟體工程任務中實現了最先進的性能。
MiniMax-M1-80k：百萬級令牌上下文先驅
MiniMax-M1 是一個開源、大規模混合注意力推理模型，擁有 456B 參數，每個令牌激活 45.9B 參數。它原生支持 1M 令牌上下文，閃電注意力機制使其在 100K 令牌時比 DeepSeek R1 節省 75% 的 FLOPs。該模型利用 MoE 架構和高效的強化學習訓練，結合 CISPO 和混合設計，在長輸入推理和實際軟體工程任務中實現了最先進的性能。這使其在處理整個程式碼庫、冗長文檔和複雜多輪對話而無需上下文碎片化方面表現出色。
優點
- 原生 1M 令牌上下文窗口，適用於超長文檔。
- 通過閃電注意力機制，在 100K+ 令牌時節省 75% 的 FLOPs。
- 在長輸入推理任務上實現最先進的性能。
缺點
- 在 SiliconFlow 上定價較高，輸出每百萬令牌 $2.2，輸入每百萬令牌 $0.55。
- 需要大量記憶體才能充分利用上下文。
我們為何喜愛它
- 它以原生 1M 令牌支持和革命性的效率提升打破了上下文上限，使以前不可能的長上下文任務變得實用且經濟實惠。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個更新的 MoE 模型，總參數為 30.5B，活動參數為 3.3B，具有增強的 256K 長上下文理解能力。該模型在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用方面顯示出顯著改進，並在主觀任務上具有更好的一致性和更高質量的文本生成。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：平衡的上下文性能
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是 Qwen3-30B-A3B 非思維模式的更新版本。它是一個專家混合 (MoE) 模型，擁有 305 億總參數和 33 億活動參數。此版本具有關鍵增強功能，包括在通用能力方面的顯著改進，例如指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用。它還在多語言的長尾知識覆蓋方面取得了實質性進展，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響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。此模型僅支持非思維模式，不會在其輸出中生成 `
優點
- 增強的 256K 上下文窗口，適用於擴展文檔。
- 高效的 3.3B 活動參數，來自 30.5B 總參數。
- 卓越的指令遵循和工具使用能力。
缺點
- 非思維模式可能無法處理最複雜的推理。
- 上下文窗口小於 1M 令牌的領先模型。
我們為何喜愛它
- 它提供了擴展上下文、通用能力和效率的理想平衡——非常適合需要可靠長文檔處理而無需專門推理開銷的生產應用程式。
上下文工程模型比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的上下文工程大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於具有最大效率的超長上下文，MiniMax-M1-80k 以 1M 原生令牌領先。對於擴展上下文上的複雜推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 在思維模式下表現出色。對於平衡的生產應用，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 提供可靠的 256K 上下文處理。此並排視圖可幫助您為特定的上下文工程需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 上下文長度 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 256K (→1M) | $0.4/M out, $0.1/M in | 推理 + 長上下文 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | 1M native | $2.2/M out, $0.55/M in | 超長上下文效率 |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | 256K | $0.4/M out, $0.1/M in | 平衡的生產應用 |
常見問題
我們 2025 年上下文工程的三大首選是 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、MiniMax-M1-80k 和 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507。每個模型都因其卓越的上下文處理能力而被選中，其中 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 提供 256K 上下文（可擴展至 1M）並具有推理能力，MiniMax-M1-80k 提供原生 1M 令牌上下文並具有閃電注意力效率，而 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 則為生產應用提供平衡的 256K 上下文。
對於超長文檔處理和整個程式碼庫分析，MiniMax-M1-80k 及其原生 1M 令牌上下文是無與倫比的。對於需要逐步分析的擴展上下文上的複雜推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 的思維模式在全面程式碼審查和多文檔綜合等任務中表現出色。對於需要可靠長上下文處理和出色通用能力的生產應用程式，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 在 256K 上下文長度下提供了性能、效率和成本的最佳平衡。