終極指南 - 2026 年最適合 RAG 的最佳開源 LLM

伊莉莎白 C.

這是我們針對 2026 年最適合檢索增強生成 (RAG) 的開源大型語言模型所提供的權威指南。我們與行業專家合作，測試了關鍵 RAG 基準上的性能，並分析了架構，以找出最適合知識檢索和生成任務的頂尖模型。從最先進的推理能力到卓越的長文本理解，這些模型在文件理解、資訊綜合和智慧檢索方面表現出色，可協助開發人員和企業利用 SiliconFlow 等服務構建強大的 RAG 系統。我們在 2026 年的三大推薦模型為 DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 和 openai/gpt-oss-120b，每款模型皆因其出色的推理能力、上下文長度以及突破開源 RAG 應用邊界的能力而獲選。

適用於 RAG 的開源 LLM 是什麼？

適用於檢索增強生成 (RAG) 的開源大型語言模型（LLM）是結合了資訊檢索實力與先進文字生成能力的專業 AI 模型。這些模型擅長理解來自外部知識源的上下文、處理大型文件，並根據檢索到的資訊生成準確、資訊豐富的回應。它們使開發人員能夠建立智慧系統，從龐大的資料庫中存取並整合知識，使其成為問答系統、研究助理和知識管理平台等應用的理想選擇。

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 RL 之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理表現。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的性能，並透過精心設計的訓練方法提升了整體效果。

DeepSeek-R1：適用於複雜 RAG 任務的高級推理

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，擁有 671B 參數和 164K 上下文長度，使其在複雜的 RAG 應用中表現特別卓越。該模型解決了重複和可讀性問題，同時在數學、程式碼和推理任務中提供與 OpenAI-o1 相當的性能。其龐大的上下文視窗和精密的推理能力使其非常適合處理大型文件集，並在 RAG 系統中生成全面且推理嚴密的回答。

優點

透過 RL 優化展現卓越的推理能力。
擁有 164K 超大上下文長度，適合大型文件處理。
在複雜任務中的表現與 OpenAI-o1 相當。

缺點

由於 671B 的參數，運算需求較高。
溢價定價反映了其先進的能力。

Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是 Qwen3-30B-A3B 非思考模式的更新版本。它是一個混合專家（MoE）模型，總參數為 30.5 億，激活參數為 3.3 億。此版本包含關鍵的增強功能，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有顯著提升。

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：高效的長上下文 RAG 處理

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一個混合專家（MoE）模型，總參數為 30.5 億，激活參數為 3.3 億，為 RAG 應用提供了卓越的效率。憑藉其令人驚嘆的 262K 上下文長度以及在指令遵循、邏輯推理和文字理解方面增強的能力，該模型在處理大量文件集方面表現優異。該模型在多種語言中覆蓋長尾知識，並能更好地與用戶偏好保持一致，這使其非常適合需要全面文件理解的各種 RAG 使用案例。

優點

卓越的 262K 上下文長度，適用於廣泛的文件處理。
高效的 MoE 架構，僅有 3.3B 活躍參數。
增強的指令遵循和邏輯推理能力。

缺點

僅限非思考模式，無推理鏈。
可能需要針對特定領域的知識進行優化。

openai/gpt-oss-120b

gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重大型語言模型，擁有約 117B 參數（5.1B 活躍），採用混合專家 (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提供達到 o4-mini 級別或更好的表現，並全面支持思考鏈 (CoT)、工具使用以及 Apache 2.0 授權的商業部署。

openai/gpt-oss-120b：適用於 RAG 應用的開源權重卓越表現

openai/gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重大型語言模型，擁有約 117B 參數（5.1B 活躍），專為高效部署和卓越的 RAG 性能而設計。採用混合專家 (MoE) 設計與 MXFP4 量化，它可以在單個 80 GB GPU 上運行，同時提供 o4-mini 級別的性能。憑藉完整的思考鏈 (CoT) 能力、工具使用支援以及 Apache 2.0 授權，該模型非常適合需要可靠推理和全面知識合成的商業 RAG 部署。

優點

透過 MoE 設計，可在單個 80 GB GPU 上高效部署。
在推理和基準測試中達到 o4-mini 級別的表現。
具備完整的思考鏈和工具使用能力。

缺點

與專業的長上下文模型相比，上下文長度較小。
可能需要針對特定領域的 RAG 應用進行微調。

RAG LLM 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的 RAG 應用開源 LLM，每款模型都各具獨特優勢。DeepSeek-R1 憑藉最長的上下文視窗提供無與倫比的推理能力，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 提供高效處理海量文件的能力，而 openai/gpt-oss-120b 則以商業靈活性提供經受考驗的性能。這種並列對比視圖有助於您為特定的 RAG 實作需求選擇合適的模型。

常見問題解答

哪些 AI 模型入選了我們 RAG 的前三名？

我們在 2026 年 RAG 應用的前三名選擇是 DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 和 openai/gpt-oss-120b。這些模型各自在 RAG 的不同方面表現優異：分別是先進的推理能力、高效的長上下文處理，以及商業部署的靈活性。

我們在評估這些 RAG LLM 時使用了哪些標準？

我們根據 RAG 應用的幾個關鍵因素評估了每個模型：處理大型文件的上下文長度容量、用於複雜資訊整合的推理能力、運算效率、指令遵循能力、知識檢索準確性，以及包括授權和成本效益在內的實際部署考量。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年 RAG 的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了具備 RAG 能力的 LLM 的最前沿。DeepSeek-R1 憑藉 164K 上下文視窗提供無與倫比的推理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 憑藉 262K 上下文長度提供卓越的效率，而 openai/gpt-oss-120b 則憑藉商業靈活性提供經受考驗的性能——共同涵蓋了所有主要的 RAG 使用案例。

哪些模型最適合不同的 RAG 應用？

對於大型文件上的複雜推理，DeepSeek-R1 憑藉其先進的推理能力和 164K 上下文脫穎而出。對於海量文件集的高性價比處理，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 以 262K 上下文長度提供最佳價值。對於需要經受考驗可靠性的商業部署，openai/gpt-oss-120b 提供了性能與授權靈活性之間的理想平衡。

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