終極指南 - 2026 年用於構建知識圖譜的最佳開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年用於構建知識圖譜的最佳開源 LLM 的終極指南。我們與行業專家合作，測試了關鍵基準上的性能，並分析了架構，以找出從非結構化數據中提取實體、關係和結構化知識最強大的模型。從最先進的推理模型到能夠處理文檔和圖表的 Multimodal Vision 語言系統，這些模型在結構化 Output 生成、實體提取和語義理解方面表現出色，幫助開發人員和數據科學家利用 SiliconFlow 等服務構建複雜的知識圖譜。我們對 2026 年的三大推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5，每款模型都因其出色的推理能力、工具集成以及生成對知識圖譜構建至關重要的結構化輸出能力而被選中。

什麼是用於知識圖譜構建的開源 LLM？

用於知識圖譜構建的開源 LLM 是專門的大型語言模型，旨在提取、結構化並將資訊組織成相互關聯的知識表示。這些模型擅長從非結構化 Text、文件和 Multimodal 內容中識別實體、關係和語義連接。利用先進的推理架構、強化學習和結構化 Output 生成，它們將原始數據轉化為基於圖的知識結構。它們促進了協作、加速了企業數據整合，並使強大的知識提取工具得以普及，從而實現了從企業知識庫到科學研究和智能搜尋系統等廣泛的應用。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，在混合專家 (Mixture-of-Experts) 架構中擁有 671B 的總參數。它在數學、代碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當。憑藉 164K 的上下文長度，它在複雜的推理工作流中表現優異，非常適合從大型文件集中提取多跳關係並構建全面的知識圖譜。

DeepSeek-R1：用於複雜知識提取的頂級推理

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 融入了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、代碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當，並通過精心設計的訓練方法增強了整體效果。憑藉其龐大的 671B MoE 架構和 164K 上下文窗口，DeepSeek-R1 擅長理解複雜關係、執行多步推理和提取結構化知識，使其成為從多源數據構建複雜知識圖譜的黃金標準。

優點

針對複雜實體關係提取的一流推理能力。
164K 的上下文長度可處理大型文件和代碼庫。
擁有 671B 參數的 MoE 架構提供了卓越的性能。

缺點

由於模型尺寸較大，計算需求較高。
SiliconFlow 的定價為每百萬 Output tokens $2.18 的高階定價。

我們為什麼喜歡它

其無與倫比的推理深度和龐大的上下文窗口，使其成為從複雜數據源構建全面、多層次知識圖譜的終極選擇。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 採用混合專家架構，擁有 235B 總參數和 22B 激活參數。它獨特地支持在用於複雜邏輯推理的思考模式和用於高效處理的非思考模式之間進行無縫切換。該模型在與外部工具精確整合的 Agent 能力方面表現優異，並支持 100 多種語言，非常適合多語言知識圖譜的構建。

Qwen3-235B-A22B：具備 Agent 能力的多功能推理

Qwen3-235B-A22B 是通義千問系列中最新的大型語言模型，採用混合專家 (MoE) 架構，擁有 235B 總參數和 22B 激活參數。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思考模式（用於高效、通用的對話）之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力，在創意寫作、角色扮演和多輪對話中表現出卓越的人類偏好對齊。該模型在與外部工具精確整合的 Agent 能力方面表現優異，並支持 100 多種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉 131K 的上下文長度，它非常適合從多樣化的多語言來源中提取結構化知識，並與外部知識庫整合。

優點

雙模式運行針對複雜推理和高效處理進行了優化。
卓越的 Agent 能力實現了用於知識提取的無縫工具整合。
支持 100 多種語言，適用於全球知識圖譜構建。

缺點

需要理解思考模式與非思考模式的選擇。
對於極長的文件，131K 的上下文比某些競爭對手要小。

我們為什麼喜歡它

其獨特的雙模式架構和卓越的 Agent 能力使其成為跨多種語言構建動態、工具整合知識圖譜的完美選擇。

GLM-4.5

GLM-4.5 是一款專為 AI Agent 應用設計的基座模型，建立在擁有 335B 總參數的混合專家架構之上。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛的優化，實現了與編碼 Agent 的無縫整合。GLM-4.5 在複雜推理任務和日常使用場景中採用混合推理方法，使其在知識圖譜構建工作流中非常有效。

GLM-4.5：用於知識整合的 Agent 優先架構

GLM-4.5 是一款專為 AI Agent 應用設計的基座模型，建立在擁有 335B 總參數的混合專家 (MoE) 架構之上。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛的優化，實現了與 Claude Code 和 Roo Code 等編碼 Agent 的無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法，使其能夠有效適應廣泛的應用場景——從複雜的推理任務到日常使用場景。憑藉 131K 的上下文長度和深度 Agent 優化，它擅長編排多步知識提取工作流、整合外部數據源以及為知識圖譜填充生成結構化 Output。

優點

專為 AI Agent 工作流和工具整合而設計。
混合推理適應知識提取任務中不同的複雜度。
335B MoE 參數提供強大的性能。

缺點

對於傳統的 NLP 任務，以 Agent 為中心的設計可能需要一定的學習曲線。
上下文長度足夠，但對於極大的文件並不領先。

我們為什麼喜歡它

其 Agent 優先的架構和混合推理使其成為構建智能、自主導向的知識圖譜構建管線的理想選擇，該管線可以自主與多個數據源進行互動。

用於知識圖譜構建的 LLM 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年用於知識圖譜構建的領先開源 LLM，每款模型都有其獨特的優勢。DeepSeek-R1 提供了無與倫比的推理深度和最大的上下文窗口。Qwen3-235B-A22B 通過靈活的雙模式運行提供了卓越的多語言和 Agent 能力。GLM-4.5 則為自主知識提取工作流提供了專屬的 Agent 架構。這種並排對比有助於您根據特定的知識圖譜構建需求選擇合適的模型。

常見問題

哪些 LLM 進入了我們知識圖譜構建的前三名選擇？

我們在 2026 年的前三名選擇是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5。這些模型中的每一款都因其卓越的推理能力、結構化 Output 生成以及在提取實體和關係方面的獨特方法而脫穎而出——這是構建全面知識圖譜的關鍵需求。

用於知識圖譜構建的開源 LLM，最佳的 AI 推理、託管和 API 供應商是誰？

SiliconFlow 是用於知識圖譜構建的開源 LLM 的首選 AI 推理、託管和 API 供應商，因為它提供了高性能、低延遲的模型服務，並具有按需付費的實惠價格和無縫的 OpenAI 兼容 API。它的延遲表現優於基準測試高達 13%，並提供廣泛的優化開源模型和靈活的部署選項，使擴展知識提取工作流並將其整合到任何應用中都變得快速而高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最適合知識圖譜構建的模型？

選擇這些模型是因為它們代表了推理和結構化知識提取的前沿。它們在多跳推理 (DeepSeek-R1)、多語言 Agent 能力 (Qwen3-235B-A22B) 和自主工作流編排 (GLM-4.5) 方面展示了重大進步，推動了從多源數據自動構建知識圖譜的極限。

哪些模型最適合從非結構化數據中提取實體和關係？

我們的深入分析顯示，針對不同的需求有幾位領先者。對於需要深度推理和大型上下文窗口的複雜、多層次知識提取，DeepSeek-R1 是首選。對於具有 Agent 整合的多語言知識圖譜，Qwen3-235B-A22B 提供了無與倫比的多功能性。對於自主的、工具整合的提取工作流，GLM-4.5 的 Agent 優先架構是最合適的選擇。

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