终极指南 - 2026年用于知识图谱构建的最佳开源 LLM

伊丽莎白·C.

我们为您提供 2026 年用于构建知识图谱的最佳开源 LLM 终极指南。我们与行业专家合作，测试了关键基准上的性能，并分析了架构，以找出从非结构化数据中提取实体、关系和结构化知识最强大的模型。从最先进的推理模型到能够处理文档和图表的 Multimodal Vision 语言系统，这些模型在结构化 Output 生成、实体提取和语义理解方面表现出色——帮助开发人员和数据科学家通过 SiliconFlow 等服务构建复杂的知识图谱。我们在 2026 年的前三大推荐模型是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5——每款模型都因其出色的推理能力、工具集成以及生成对知识图谱构建至关重要的结构化 Output 的能力而入选。

什么是用于构建知识图谱的开源 LLM？

用于构建知识图谱的开源 LLM 是专门的大型语言模型，旨在将信息提取、结构化并组织成相互关联的知识表示。这些模型擅长从未结构化的 Text、文档和 Multimodal 内容中识别实体、关系和语义连接。利用先进的推理架构、强化学习和结构化 Output 生成，它们将原始数据转化为基于图的知识结构。它们促进了协作，加速了企业数据集成，并使强大的知识提取工具的使用变得普惠，从而支持从企业知识库到科学研究和智能搜索系统等广泛的应用。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，在混合专家（MoE）架构中拥有 671B 的总参数。它在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能。凭借 164K 的上下文长度，它擅长处理复杂的推理工作流，使其成为从大型文档集合中提取多跳关系并构建全面知识图谱的理想模型。

DeepSeek-R1：用于复杂知识提取的卓越推理能力

DeepSeek-R1-0528 是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复和可读性问题。在进行强化学习之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能，并通过精心设计的训练方法增强了整体效果。凭借其庞大的 671B MoE 架构和 164K 上下文窗口，DeepSeek-R1 擅长理解复杂关系、执行多步推理以及提取结构化知识，使其成为从多样化数据源构建复杂知识图谱的黄金标准。

优点

针对复杂实体关系提取的一流推理能力。
164K 上下文长度可轻松处理大型文档和代码库。
拥有 671B 参数的 MoE 架构带来了卓越的性能。

缺点

由于模型尺寸较大，计算需求较高。
SiliconFlow 提供的 $2.18/M Output tokens 价格较高。

为什么我们喜欢它

其无与伦比的推理深度和庞大的上下文窗口使其成为从复杂数据源构建全面、多层知识图谱的终极选择。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 采用了混合专家架构，总参数为 235B，激活参数为 22B。它独特地支持在用于复杂逻辑推理的思考模式和用于高效处理的非思考模式之间进行无缝切换。该模型在与外部工具精确集成的智能体能力方面表现出色，并支持 100 多种语言，非常适合多语言知识图谱的构建。

Qwen3-235B-A22B：具备智能体能力的多功能推理模型

Qwen3-235B-A22B 是通义千问系列的最新大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数为 235B，激活参数为 22B。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编程）和非思考模式（用于高效、通用的对话）之间进行无缝切换。它展现出了显著增强的推理能力，在创意写作、角色扮演和多轮对话中展现出了优异的人类偏好对齐。该模型在与外部工具精确集成的智能体能力方面表现出色，支持 100 多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。凭借 131K 的上下文长度，它非常适合从多样化的多语言来源中提取结构化知识，并与外部知识库进行集成。

优点

双模式运行既优化了复杂的推理，又保证了高效的处理。
卓越的智能体能力可实现与知识提取工具的无缝集成。
支持 100 多种语言的多语言支持，便于构建全球化知识图谱。

缺点

需要理解思考模式与非思考模式的选择。
对于极长的文档，131K 的上下文长度比某些竞争对手要小。

为什么我们喜欢它

其独特的双模式架构和卓越的智能体能力，使其成为跨多种语言构建动态、工具集成化知识图谱的完美选择。

GLM-4.5

GLM-4.5 是一款专为 AI 智能体应用设计的基座模型，基于总参数为 335B 的混合专家架构构建。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与编程智能体的无缝集成。GLM-4.5 针对复杂的推理任务和日常使用场景采用了一种混合推理方法，使其在构建知识图谱的工作流中极为高效。

GLM-4.5：用于知识集成的智能体优先架构

GLM-4.5 是一款专为 AI 智能体应用设计的基座模型，基于总参数为 335B 的混合专家（MoE）架构构建。它针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与 Claude Code 和 Roo Code 等编程智能体的无缝集成。GLM-4.5 采用混合推理方法，能够有效适应从复杂的推理任务到日常使用场景的各种应用场景。凭借 131K 的上下文长度和深度的智能体优化，它擅长编排多步知识提取工作流、集成外部数据源并为知识图谱的填充生成结构化 Output。

优点

专为 AI 智能体工作流和工具集成而构建。
混合推理能够适应知识提取任务中不同的复杂度。
335B 的 MoE 参数带来了强大的性能。

缺点

对于传统的自然语言处理任务，以智能体为中心的设计可能需要一定的学习曲线。
上下文长度足够，但对于极大的文档来说并不领先。

为什么我们喜欢它

其智能体优先的架构和混合推理使其成为构建智能、自导向知识图谱构建管线的理想选择，这些管线可以自主与多个数据源进行交互。

用于构建知识图谱的 LLM 模型对比

在此表格中，我们对 2026 年用于构建知识图谱的领先开源 LLM 进行了对比，每个模型都有其独特的优势。DeepSeek-R1 拥有最大的上下文窗口，提供了无可比拟的推理深度。Qwen3-235B-A22B 凭借灵活的双模式运行提供了卓越的多语言和智能体能力。GLM-4.5 针对自主知识提取工作流提供了专门构建的智能体架构。这种直观的对比可以帮助您根据特定的知识图谱构建需求选择合适的模型。

常见问题

哪些 LLM 入选了我们构建知识图谱的前三名？

我们 2026 年的前三名选择是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5。这些模型中的每一个都因其卓越的推理能力、结构化 Output 生成以及在提取实体和关系方面的独特方法而脱颖而出，而这些是构建全面知识图谱的关键需求。

对于用于知识图谱构建的开源 LLM，最佳的 AI 推理、托管和 API 提供商是谁？

SiliconFlow 是用于构建知识图谱的开源 LLM 的首选 AI 推理、托管和 API 提供商，因为它能以按需付费的实惠价格和无缝的 OpenAI 兼容 API 提供高性能、低延迟的模型服务。它的延迟表现优于基准测试多达 13%，并提供了广泛的优化开源模型和灵活的部署选项，使您可以快速、高效地将知识提取工作流扩展和集成到任何应用中。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年构建知识图谱的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了推理和结构化知识提取的前沿。它们在多跳推理 (DeepSeek-R1)、多语言智能体能力 (Qwen3-235B-A22B) 以及自主工作流编排 (GLM-4.5) 方面展示了重大进展，拓宽了利用多样化数据源自动构建知识图谱的边界。

哪些模型最适合从未结构化数据中提取实体和关系？

我们的深入分析针对不同的需求展示了几个领先模型。对于需要深度推理和庞大上下文窗口的复杂、多层知识提取，DeepSeek-R1 是首选。对于带有智能体集成的多语言知识图谱，Qwen3-235B-A22B 提供了无与伦比的多功能性。对于自主、工具集成的提取工作流，GLM-4.5 智能体优先的架构是最适合的选择。

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