終極指南 - 2026年適用於科學研究與學術界的最棒開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最適合科學研究與學術界的開源大型語言模型所撰寫的終極指南。我們與研究機構合作、測試了學術基準上的性能，並分析了各項能力，以找出最適合學術工作、功能最強大的模型。從進階推理與數學計算，到 Multimodal 研究分析與長文本文件處理，這些模型在科學嚴謹性、易用性以及實際研究應用上都表現出色——協助研究人員與學術機構透過 SiliconFlow 等服務來推進他們的工作。我們在 2026 年的前三大推薦模型為 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 以及 THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking——每一款都是因其傑出的研究能力、計算效率以及拓展學術 AI 應用邊界的能力而獲選。

什麼是用於科學研究與學術界的開源 LLM？

用於科學研究和學術界的開源大型語言模型是專門設計的 AI 系統，旨在支持學術工作、研究分析和教育應用。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優異。它們使研究人員能夠分析龐大的數據集、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，確保了學術應用中的透明度，並使能夠推動跨學科科學知識發展的強大 AI 工具普及化。

DeepSeek-R1

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。在進行強化學習之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理性能。它在數學、代碼和推理任務中達成了與 OpenAI-o1 相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體有效性。

DeepSeek-R1：用於科學研究的首選推理模型

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習驅動的頂尖推理模型，在科學和數學推理任務中表現優異。憑藉使用 MoE 架構的 671B 參數和 164K 上下文長度，它在複雜的數學、編碼和推理挑戰中達成了與 OpenAI-o1 相當的性能。該模型納入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有效性，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。
適用於複雜科學任務的 671B 參數 MoE 架構。
164K 上下文長度，用於處理長篇研究文獻。

缺點

由於參數數量龐大，運算需求較高。
針對大規模研究工作負載的溢價定價。

為什麼我們喜歡它

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 Qwen 系列中最新的大型語言模型，採用 Mixture-of-Experts (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）與非思考模式（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，以及在創意寫作、角色扮演和多輪對話中卓越的人類偏好對齊。

Qwen3-235B-A22B：具備雙模式靈活性的先進學術推理

Qwen3-235B-A22B 憑藉其創新的雙模式架構，代表了以學術為中心之語言模型的巔峰。透過 MoE 設計，其擁有 235B 總參數與 22B 激活參數，可在用於複雜邏輯推理、數學和編碼的思考模式，與用於高效學術對話的非思考模式之間無縫切換。該模型展示了卓越的推理能力並支持 100 多種語言，使其非常適合國際研究合作、多語言學術寫作以及跨多個研究領域的複雜科學問題解決。

優點

深度思考與高效對話之間的雙模式切換。
擁有 235B 總參數與 22B 激活參數的 MoE 架構。
支持 100 多種語言，便於全球研究合作。

缺點

複雜的架構可能需要學習曲線才能達到最佳使用效果。
思考模式運作需要較高的資源需求。

為什麼我們喜歡它

其獨特的雙模式靈活性使研究人員能夠在深度分析思考與高效溝通之間進行優化，非常適合多樣化的學術工作流。

THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是一款由智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型 (VLM)，旨在推動通用多模態推理。它基於 GLM-4-9B-0414 基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程採樣強化學習 (RLCS) 顯著增強了其在複雜任務中的能力。

THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking：卓越的多模態研究

GLM-4.1V-9B-Thinking 是一款專為學術和研究應用設計的突破性 vision-language 模型。這款擁有 9B 參數的模型由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合開發，引入了通過課程採樣強化學習 (RLCS) 增強的革命性「思考範式」。儘管其體積精簡，但在 18 個基準測試中達成了與更大的 72B 模型相當的領先性能。該模型在 STEM 問題解決、video 理解和長文獻分析方面表現優異，可處理任意寬高比的 4K 解析度 image——使其成為科學數據分析和研究可視化的理想選擇。

優點

精簡的 9B 參數，性能卻能媲美更大的模型。
在 STEM 問題解決和科學可視化方面表現優異。
可處理任意寬高比的 4K 解析度 image。

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 vision-language 任務，而非純 text。

為什麼我們喜歡它

它在具成本效益的方案中提供了卓越的多模態研究能力，非常適合預算有限但有苛刻研究需求的學術機構。

科學研究 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的用於科學研究和學術界的開源 LLM，每款模型在學術應用中都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 為複雜的科學問題提供了無與倫比的推理能力，Qwen3-235B-A22B 為多樣化的研究工作流提供了靈活的雙模式操作，而 GLM-4.1V-9B-Thinking 則為視覺研究數據提供了卓越的多模態能力。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 夥伴。

常見問題

哪些 AI 模型入選了我們針對科學研究的前三名推薦？

我們在 2026 年針對科學研究與學術界的前三名推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking。每款模型的入選都是因為它們在科學推理、數學計算和研究應用方面的卓越能力，代表了開源學術 AI 的最前沿。

我們在評估這些專注於研究的 AI 模型時使用了哪些標準？

我們根據科學推理能力、數學問題解決準確性、研究文獻處理能力、學術預算的運算效率、科學數據的多模態分析，以及在已建立的學術基準（包括 STEM 問題解決和長上下文理解）上的表現，對每款模型進行了評估。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年學術研究的最佳選擇？

選擇這些模型是因為它們代表了以學術為中心的 AI 能力的巔峰。DeepSeek-R1 提供了無與倫比的推理能力，Qwen3-235B-A22B 為多樣化的研究需求提供了靈活的雙模式操作，而 GLM-4.1V-9B-Thinking 則提供了卓越的多模態能力——這些對於推動科學研究和學術卓越都至關重要。