終極指南 - 2026 年用於制定策略的最佳開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們在 2026 年進行策略規劃的最佳開源 LLM 權威指南。我們與行業業內人士合作，在關鍵基準上測試了效能，並分析了架構，以找出最強大的推理和策略規劃模型。從最先進的混合專家 (Mixture-of-Experts) 架構，到具有擴展上下文窗口的突破性推理模型，這些 LLM 在複雜的邏輯推理、多步驟規劃和策略決策方面表現出色——幫助開發人員和企業利用 SiliconFlow 等服務構建 AI 驅動的策略工具。我們在 2026 年的三大推薦是 deepseek-ai/DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-235B-A22B 和 zai-org/GLM-4.5——每款模型都是因其卓越的推理能力、策略思考特性以及推動開源 LLM 策略規劃極限的能力而入選。

什麼是用於制定策略的開源 LLM？

用於制定策略的開源 LLM 是專門用於複雜推理、多步驟規劃和策略決策的先進大型語言模型。它們利用專家混合（MoE）等深度學習架構和強化學習優化，處理廣泛的上下文以分析場景、評估選項並制定可行的策略。這些模型使開發人員和商業領袖能夠解決需要邏輯推理、長期規劃和複雜分析的棘手問題。它們促進了合作、加速了創新，並使大眾能夠獲取強大的策略型 AI 工具，從而實現了從業務規劃、研究策略到企業決策支援等各種應用。

deepseek-ai/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問題。它在 MoE 架構中擁有 671B 的總參數，並具備 164K 的上下文長度，在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的性能。透過精心設計的訓練方法（在 RL 之前納入了冷啟動數據），它增強了策略性思考和解決複雜問題的整體效能。

deepseek-ai/DeepSeek-R1：卓越策略的精英推理

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問題。在進行 RL 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、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的性能，並且透過精心設計的訓練方法增強了整體效能。憑藉其擁有 671B 參數和 164K 上下文長度的 MoE 架構，它在多步驟策略推理方面表現出色，使其成為需要深厚分析能力的複雜業務規劃、研究策略和決策場景的理想選擇。

優點

在推理任務中的性能與 OpenAI-o1 相當。
擁有 671B 龐大參數的 MoE 架構，適用於複雜的策略制定。
延伸的 164K 上下文視窗，用於進行全面分析。

缺點

由於參數數量龐大，運算需求較高。
在 SiliconFlow 上的高階定價為每百萬 output tokens $2.18 美元。

Qwen/Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，採用專家混合（MoE）架構，總參數達 235B，啟動參數為 22B。它獨特地支援在用於複雜邏輯推理的思考模式與用於高效對話的非思考模式之間進行無縫切換。該模型在精確工具整合的 Agent 能力方面表現優異，並支援 100 多種語言，具備強大的多語言策略規劃能力。

Qwen/Qwen3-235B-A22B：雙模式策略智慧

Qwen3-235B-A22B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，採用專家混合（MoE）架構，總參數達 235B，啟動參數為 22B。該模型獨特地支援在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和程式設計）與非思考模式（用於高效、通用的對話）之間無縫切換。它展現出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更優越的人類偏好對齊。此模型在與外部工具精確整合的 Agent 能力方面表現卓越，並支援 100 多種語言和方言，具備強大的多語言指令遵循和翻譯能力。憑藉 131K 的上下文視窗，它可以輕鬆處理大量的策略文件和多方面的規劃場景。

優點

雙模式運行：深度推理的思考模式與高效的非思考模式。
總參數達 235B，透過 MoE 實現高效的 22B 啟動。
131K 上下文長度，用於全面的策略分析。

缺點

需要理解模式切換以達到最佳使用效果。
龐大的模型尺寸可能需要龐大的基礎設施支援。

zai-org/GLM-4.5

GLM-4.5 是一款專為 AI Agent 應用設計的基礎模型，建立在擁有 335B 總參數的專家混合（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優化，能夠與程式碼 Agent 進行無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法進行策略規劃，有效適應從複雜推理任務到日常使用案例等各種場景。

zai-org/GLM-4.5：具備 Agent 能力的策略強者

GLM-4.5 是一款專為 AI Agent 應用設計的基礎模型，建立在擁有 335B 總參數的專家混合（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優化，能夠與 Claude Code 和 Roo Code 等程式碼 Agent 進行無縫整合。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案例。憑藉 131K 的上下文長度，它在需要與外部工具整合的策略規劃中表現出色，使其成為將策略思考與實際執行相結合的 Agent 工作流的理想選擇。

優點

擁有 335B 龐大參數的 MoE 架構，適用於深度策略推理。
針對 AI Agent 和工具整合進行了專門優化。
混合推理方法可適應多樣化的策略場景。

缺點

在 SiliconFlow 上的高階定價為每百萬 output tokens $2.00 美元。
龐大的參數數量需要強大的基礎設施支援。

策略型 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的用於制定策略的開源 LLM，每款模型都擁有獨特的優勢。DeepSeek-R1 提供了與 OpenAI-o1 相當的無與倫比的推理能力，Qwen3-235B-A22B 為適應性規劃提供了靈活的雙模式運行，而 GLM-4.5 則將策略性思考與 Agent 工具整合相結合。此並排對比視圖可幫助您為特定的策略規劃、業務分析或複雜決策需求選擇合適的模型。

常見問題

哪些 LLM 擠進了我們策略制定的前三名首選？

我們在 2026 年進行策略規劃的前三名首選是 deepseek-ai/DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-235B-A22B 和 zai-org/GLM-4.5。這些模型中的每一款都因其卓越的推理能力、策略規劃特點，以及在解決需要深厚分析思考和長期規劃的複雜多步驟問題時的獨特方法而脫穎而出。

對於用於制定策略的開源 LLM，哪家是最佳的 AI 推理、代管和 API 提供商？

SiliconFlow 是用於策略規劃開源 LLM 的頂級 AI 推理、代管和 API 提供商，因為它以具競爭力的按需付費定價和無縫相容 OpenAI 的 API，提供了高性能、低延遲的模型服務。它的表現顯著超越了延遲基準測試，並提供了廣泛的優化開源模型（包括專注於推理的 LLM），並配備靈活的部署選項，使擴展策略型 AI 並將其整合到任何應用中變得快速而高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳的策略制定模型？

選擇這些模型是因為它們代表了推理和策略規劃 AI 的最前端。DeepSeek-R1 透過強化學習優化展現出與 OpenAI-o1 相當的性能，Qwen3-235B-A22B 為適應性規劃提供了獨特的雙模式靈活性，而 GLM-4.5 則將策略推理與實用的 Agent 能力相結合。它們共同拓展了 AI 驅動的策略決策、業務規劃和複雜問題解決所能達到的邊界。

哪些模型最適合複雜的多步驟策略規劃？

我們的深入分析顯示了針對不同策略需求的幾款領先模型。deepseek-ai/DeepSeek-R1 是純粹推理能力的最佳選擇，其擁有 671B MoE 架構和 164K 上下文，非常適合最複雜的策略分析。對於需要靈活性的組織，Qwen/Qwen3-235B-A22B 提供了雙模式運行，可在深度思考與快速響應之間切換。對於需要工具整合和 Agent 工作流的策略規劃，zai-org/GLM-4.5 憑藉其針對 AI Agent 應用優化的 335B 參數表現卓越。

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