- Model bahasa besar ( LLMs ) ialah sistem AI yang dilatih pada set data teks besar-besaran untuk memahami dan menjana bahasa seperti manusia, membolehkan tugas seperti meringkaskan, menaakul dan interaksi perbualan.
- Atas LLM pembekal—termasuk OpenAI , Anthropic , Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI dan Mistral—masing-masing pakar dalam kekuatan yang berbeza seperti multimodaliti, penaakulan, keterbukaan atau kesediaan perusahaan.
- yang terbaik LLMs untuk perbualan (seperti GPT -4o dan Claude Sonnet 4) cemerlang dalam mengendalikan dialog bernuansa, pengekalan konteks dan anjakan nada, manakala model berfokuskan penaakulan seperti DeepSeek R1 dan Gemini 2.5 Pro menangani tugas berbilang langkah yang kompleks.
Terdapat model AI baharu pada suapan X saya setiap hari. Berkelip dan anda telah terlepas "berat terbuka" seterusnya, GPT penurunan -4o – aras.
Saya masih ingat apabila LLaMA keluar dan ia berasa seperti masalah besar. Vicuna mengikut. Kemudian semuanya kabur. Hugging Face bertukar menjadi laman utama AI semalaman.
Jika anda sedang membina dengan bahan ini, sukar untuk tidak tertanya-tanya — adakah saya sepatutnya mengikuti semua itu? Atau pilih sahaja yang berkesan dan berdoa agar ia tidak rosak?
Saya telah mencuba kebanyakannya dalam produk sebenar. Ada yang bagus untuk sembang. Ada yang hancur apabila anda menggunakannya dalam ejen llm atau rantai alat.
Apakah model bahasa besar?
Model bahasa besar ( LLMs ) ialah sistem AI yang dilatih untuk memahami dan menjana bahasa manusia merentasi pelbagai tugas.
Model ini dilatih tentang sejumlah besar teks — segala-galanya daripada buku dan tapak web kepada kod dan perbualan — supaya mereka boleh mempelajari cara bahasa berfungsi dalam amalan.
Anda telah melihat mereka di tempat kerja apabila chatbot AI memahami perkara yang anda tanya, walaupun selepas susulan, kerana ia mendapat konteks.
LLMs mahir dalam tugas seperti meringkaskan dokumen, menjawab soalan, menulis kod, menterjemah antara bahasa dan terlibat dalam perbualan yang koheren.
Penyelidikan yang semakin meningkat dalam konsep seperti dorongan rantaian pemikiran juga telah memungkinkan untuk beralih LLMs menjadi ejen AI .
7 teratas LLM Pembekal
Sebelum kita memecahkan model terbaik, adalah berbaloi untuk mengetahui siapa yang membinanya.
Setiap pembekal mempunyai pandangan yang berbeza pada reka bentuk model — sesetengahnya memfokuskan pada skala mentah, sesetengahnya pada keselamatan atau pelbagai mod, dan yang lain mendorong untuk akses terbuka.
Memahami dari mana datangnya model memberi anda gambaran yang lebih jelas tentang kelakuan model itu dan untuk siapa model itu dibuat.
OpenAI
OpenAI ialah syarikat di sebalik ChatGPT dan GPT siri. Kebanyakan pasukan membina dengan LLMs hari ini sama ada menggunakan model mereka secara langsung atau bersaing dengan mereka.
OpenAI beroperasi sebagai makmal penyelidikan dan platform komersial, menawarkan modelnya melalui penyepaduan API dan produk.
OpenAI menumpukan pada membina model GPT chatbo t tujuan am dengan keupayaan yang luas, seperti GPT -4o. Ia terus membentuk sebahagian besar landskap semasa dalam AI komersial dan pembangun.
Anthropic
Anthropic ialah sebuah syarikat AI yang berpangkalan di San Francisco, yang diasaskan pada 2021 oleh sekumpulan bekas OpenAI penyelidik, termasuk adik-beradik Dario dan Daniela Amodei.
Pasukan ini memberi tumpuan kepada membina model bahasa yang selamat, boleh dikendalikan, boleh ditafsir dan boleh dipercayai dalam perbualan yang lebih panjang.
Keluarga Claude mereka terkenal kerana mengikut arahan yang kuat dan pengekalan konteks, nilai yang ditunjukkan dengan jelas dalam cara model mengendalikan gesaan bernuansa dan perbualan berbilang pusingan.
Google DeepMind
DeepMind ialah bahagian penyelidikan AI Google, yang pada asalnya terkenal dengan kejayaan dalam permainan dan pembelajaran pengukuhan.
Ia kini menjadi pasukan di belakang keluarga model Gemini, yang menguasai banyak produk AI Google.
Model Gemini dibina untuk penaakulan pelbagai mod dan tugasan konteks panjang, dan telah pun disepadukan dalam ekosistem mereka seperti Carian, YouTube, Drive dan Android.
Meta
Meta ialah syarikat di sebalik model LLaMA — antara berat terbuka terkuat LLMs tersedia hari ini.
Walaupun akses berpagar di bawah lesen, model boleh dimuat turun sepenuhnya dan biasanya digunakan untuk penggunaan peribadi dan percubaan.
Fokus Meta adalah pada mengeluarkan model berkebolehan yang boleh diperhalusi, dihoskan atau dibina oleh komuniti yang lebih luas ke dalam sistem tanpa bergantung pada API luaran.
DeepSeek
DeepSeek ialah syarikat AI yang berpangkalan di China yang telah mendapat perhatian dengan cepat untuk mengeluarkan model berwajaran terbuka yang kompetitif dengan tumpuan pada penaakulan dan pengambilan semula.
Model mereka popular dalam kalangan pembangun yang mencari ketelusan dan kawalan dalam cara sistem mereka dibina dan digunakan.
xAI
xAI ialah syarikat AI yang diletakkan sebagai kumpulan R&D bebas yang bekerja rapat dengan X (dahulunya Twitter).
Model Groknya disepadukan ke dalam produk X dan bertujuan untuk menggabungkan keupayaan perbualan dengan akses data masa nyata.
Mistral
Mistral ialah syarikat permulaan AI yang berpangkalan di Paris yang terkenal kerana mengeluarkan model berprestasi tinggi dan berat terbuka.
Kerja mereka memfokuskan pada kecekapan dan kebolehaksesan, dengan model yang sering digunakan dalam penempatan tempatan atau kependaman rendah.
10 Model Bahasa Besar Terbaik
Kebanyakan daripada kami tidak memilih model daripada papan pendahulu – kami memilih perkara yang difikirkan betul.
Dan "terbaik" tidak bermakna model terbesar atau skor tertinggi pada beberapa eval. Ini bermakna: Adakah saya akan menggunakannya untuk memberi kuasa kepada ejen, mengurus saluran pengekodan saya, membalas pelanggan atau membuat panggilan dalam tugasan yang mempunyai kepentingan tinggi?
Saya telah memilih model yang:
- diselenggara secara aktif dan tersedia sekarang
- sedang diuji dalam aplikasi sebenar
- benar-benar mahir dalam sesuatu: perbualan, penaakulan, kelajuan, keterbukaan, atau kedalaman pelbagai mod
Pasti, model baharu akan terus datang. Tetapi yang ini sudah membuktikan diri mereka di alam liar — dan jika anda membina hari ini, merekalah yang patut diketahui.
Perbualan Terbaik LLMs
Model perbualan terbaik mengekalkan konteks merentas selekoh, laraskan dengan nada anda dan kekal koheren walaupun semasa perbualan beralih atau berputar ke belakang.
Untuk membuat senarai ini, model perlu merasa terlibat. Ia harus mengendalikan frasa yang tidak kemas, pulih dengan anggun daripada gangguan dan bertindak balas dalam cara yang dirasakan seperti seseorang mendengar.
1. GPT4o
Teg: AI Perbualan, Suara Masa Nyata, Input Multimodal, Sumber Tertutup
GPT -4o ialah OpenAI Model perdana terbaharu, dikeluarkan pada Mei 2024 — dan ia merupakan satu lonjakan besar dalam caranya LLMs mengendalikan interaksi multimodal masa nyata.
Ia boleh mengambil teks, fail, imej dan audio sebagai input dan bertindak balas dalam mana-mana format tersebut.
Saya telah menggunakan pemahaman bahasa GPT -4o yang luas baru-baru ini untuk mempraktikkan bahasa Perancis, dan sukar untuk ditewaskan.
Respons suara datang hampir serta-merta (sekitar 320ms) dan juga mencerminkan nada dan mood dengan cara yang dirasakan manusia yang mengejutkan.
Walaupun menjadi salah satu chatbot yang paling diterima pakai di seluruh internet, ia juga yang paling digemari oleh perusahaan kerana ciri dan alatan tambahan yang disertakan dengan OpenAI ekosistem.
2. Claude 4 Sonet
Teg: AI Perbualan, Memori Konteks Panjang, Sedia Perusahaan, Sumber Tertutup
Claude Sonnet 4 ialah Anthropic model AI perbualan terbaharu, dikeluarkan pada Mei 2025.
Ia direka untuk perbualan semula jadi yang berasa bertimbang rasa tanpa mengorbankan kelajuan, dan ia berfungsi dengan baik terutamanya dalam tetapan sembang perusahaan.
Ia memegang konteks dengan baik merentasi pertukaran yang panjang, mengikut arahan dengan pasti dan menyesuaikan dengan cepat kepada peralihan topik atau niat pengguna.
Berbanding dengan versi sebelumnya seperti Claude 3.7, Sonnet 4 menghasilkan jawapan yang lebih fokus dan mempunyai kawalan yang lebih ketat ke atas verbositi, tanpa kehilangan koheren.
3. Grok 3 (xAI)
Teg: AI Perbualan, Kesedaran Masa Nyata, Humor, Sumber Tertutup
Grok 3 berasa seperti seorang lelaki yang telah berada dalam talian terlalu lama. Disambungkan ke X, ia tidak semestinya perlu diikat pada API internet untuk mengikuti berita.
LLM humor biasanya tragis, tetapi Grok sekurang-kurangnya tahu ia menceritakan jenaka. Kadang-kadang ia mendarat. Kadang-kadang ia berpusing . Walau apa pun, ia terus bercakap.
Ia berfungsi paling baik dalam ruang yang bising dan reaktif. Tempat seperti sembang kumpulan yang meleleh semasa pelancaran produk atau bot media yang menyambar bersama tajuk utama masa nyata.
Kadangkala anda akan melihat Grok — atau kembarnya yang huru-hara, “ Gork ” — mengintai dalam benang X, membantu seseorang mengesahkan sama ada Bumi itu bulat. Jadi mungkin berjaga-jaga.
Penaakulan Terbaik LLMs
Sesetengah model dibina untuk kelajuan. Ini dibina untuk berfikir. Mereka mengikut arahan yang kompleks dan kekal fokus melalui tugasan yang panjang dan berlapis.
Ini bermakna bukannya hanya menjana jawapan, mereka menjejaki perkara yang telah dilakukan, menyesuaikan berdasarkan hasil dan merancang langkah seterusnya dengan niat.
Kebanyakan mereka menggunakan rangka kerja penaakulan seperti ReAct dan CoT, menjadikannya sesuai untuk membina ejen AI dan masalah yang memerlukan struktur melebihi kelajuan.
4. OpenAI o3
Tag: Penaakulan LLM , Rantaian Pemikiran, Sedia Agen, Sumber Tertutup
OpenAI 's o3 ialah model berfokuskan penaakulan yang direka untuk mengendalikan tugas kompleks yang memerlukan pemikiran berstruktur.
Ia cemerlang dalam bidang seperti matematik, pengekodan dan penyelesaian masalah saintifik, menggunakan teknik rantaian pemikiran yang diturunkan daripada OpenAI o1 untuk memecahkan masalah kepada langkah yang boleh diurus.
OpenAI menggunakan penjajaran musyawarah untuk merancang tindakannya dengan lebih baik. Model menyemak keputusannya sendiri terhadap panduan keselamatan sebelum bergerak ke hadapan.
Daripada apa yang kita lihat, OpenAI berkemungkinan menggabungkan yang terbaik daripada kedua-duanya dengan menggabungkan otak o3 dengan fleksibiliti 4o kepada GPT -5 .
5. Claude 4 Opus
Tag: Penaakulan LLM , Memori Konteks Panjang, Sedia Perusahaan, Sumber Tertutup
Claude 4 Opus ialah Anthropic model perdana — walaupun ia nyata lebih perlahan dan lebih mahal daripada Sonnet.
Menjadi model terbesar Anthropic telah dilatih sehingga kini, model boleh kekal fokus pada input yang panjang dan berpegang pada logik di sebalik setiap langkah.
Ia berfungsi dengan baik dengan bahan padat. Anda boleh memberikan laporan penuh atau dokumen proses, dan ia akan menerangkan butiran dengan konteks dan rujukan.
Itulah masalah besar bagi pasukan perusahaan yang membina sistem AI yang boleh membuat alasan merentasi ruang kerja yang besar.
6. Gemini 2.5 Pro
Tag: Penaakulan LLM , Tugas Konteks Panjang, Keupayaan Perancangan, Sumber Tertutup
Gemini 2.5 Pro ialah model DeepMind yang paling berkebolehan — jika anda menggunakannya di tempat yang betul.
Di dalam AI Studio dengan Deep Research didayakan, ia bertindak balas dengan rantaian penaakulan penuh dan menggariskan keputusan dengan logik yang jelas.
Alasannya memberikan kelebihan dalam aliran kerja berbilang langkah dan sistem ejen.
Gemini 2.5 Pro menunjukkan yang terbaik apabila ia mempunyai ruang untuk berfikir dan alat untuk diambil. Itu menjadikannya pilihan yang kukuh untuk pasukan membina aplikasi berasaskan logik yang memerlukan struktur untuk skala.
7. DeepSeek R1
Tag: Penaakulan LLM , Konteks Panjang, Berorientasikan Penyelidikan, Sumber Terbuka
DeepSeek R1 menurun dengan wajaran terbuka dan mengatasi Claude dan o1 pada penanda aras penaakulan teras, mencetuskan detik panik yang sangat nyata di seluruh pasukan yang berlumba-lumba ke arah keluaran tertutup.
Kelebihannya berasal dari seni bina. R1 bersandar pada struktur dengan memfokuskan pada pengendalian token yang bersih dan gambaran yang jelas tentang bagaimana perhatian harus berskala apabila perbualan menjadi lebih lama.
Jika anda membina ejen yang memerlukan logik untuk mendarat dan langkah untuk memegang, R1 memberi anda keupayaan untuk menjalankan prestasi tahap asas dengan mudah mengikut syarat dan perkakasan anda sendiri sebagai satu-satunya model sumber terbuka antara model penaakulan.
Terbaik Ringan LLMs
Lebih kecil model, lebih banyak anda merasakan pertukaran - tetapi apabila dilakukan dengan betul, mereka tidak berasa kecil.
Kebanyakan model kecil disuling daripada versi yang lebih besar, dilatih untuk menyimpan cukup kemahiran asal sambil mengurangkan saiz.
Anda menjalankannya pada peranti tepi, persediaan spesifikasi rendah – malah komputer riba anda jika perlu.
Anda tidak semestinya mengejar alasan yang mendalam atau berbual panjang di sini. Anda mengejar ketepatan dan output pantas tanpa memutar awan penuh stack .
8. Gemma 3 (4B)
Tag: Ringan LLM , Penggunaan Pada Peranti, Sumber Terbuka
Gemma 3 (4B) berasal daripada barisan Gemma Google yang lebih besar, dipangkas kepada empat bilion parameter supaya ia berjalan pada perkakasan sederhana tanpa sambungan awan.
Ia mengekalkan disiplin mengikut arahan model induknya namun menjawab dengan kelajuan yang anda perlukan untuk ejen mudah alih atau widget sembang luar talian.
Letakkannya ke dalam aliran kerja tempatan dan ia bermula dengan pantas dan kekal stabil di bawah had memori yang ketat.
9. Mistral Small 3.1
Tag: Ringan LLM , Penggunaan Pada Peranti, Sumber Terbuka
Mistral Small 3.1 dibina pada siri Mistral Small yang terdahulu tetapi mengekalkan jejaknya yang cukup ringan untuk dijalankan pada GPU pengguna tunggal sambil masih menawarkan tetingkap 128 k-token .
Ia menstrim kira-kira 150 token sesaat dan mengendalikan kedua-dua teks dan gesaan imej asas, yang menjadikannya pilihan yang mantap untuk lapisan sembang tepi atau ejen terbenam.
10. Qwen 3 (4B)
Tag: Ringan LLM , Berbilang bahasa, Sumber Terbuka
Qwen 3 4B mengecilkan seni bina Qwen-3 Alibaba yang lebih besar kepada model empat bilion parameter yang masih memahami lebih daripada 100 bahasa dan dipalamkan dengan bersih ke dalam rangka kerja panggilan alat.
Ia adalah berat terbuka di bawah lesen gaya Apache, berjalan pada GPU sederhana dan telah mendapat perhatian untuk tugas ejen di mana pembangun memerlukan alasan cepat.
Cara Membina Ejen Menggunakan Kegemaran Anda LLM
Memilih model? Hebat. Kini tiba masanya untuk menggunakannya.
Cara terbaik untuk mengetahui jika a LLM sebenarnya sesuai dengan kes penggunaan anda untuk membina dengannya — lihat cara ia mengendalikan input sebenar dan aliran penggunaan.
Untuk binaan pantas ini, kami akan gunakan Botpress — pembina visual untuk chatbot dan ejen AI.
Langkah 1: Tentukan skop dan peranan ejen anda
Sebelum membuka platform, anda perlu menjelaskan peranan yang sepatutnya dimainkan oleh bot.
Amalan yang baik adalah bermula dengan beberapa tugasan, melihat daya maju dan penerimaan mereka, dan kemudian membina di atas itu.
Bermula dari kecil dengan bot sembang FAQ boleh membantu anda memahami cara data anda digunakan dan parameter berstruktur bergerak antara LLMs atau alatan.
Langkah 2: Buat ejen asas
.webp)
Dalam Botpress Studio, buka bot baharu dan tulis Arahan yang jelas untuk ejen.
Ini memberitahu LLM bagaimana ia perlu berkelakuan dan apa pekerjaan yang cuba dicapainya. Contoh set arahan untuk chatbot pemasaran boleh:
"Anda ialah pembantu pemasaran untuk [Syarikat]. Bantu pengguna mengetahui tentang produk kami, menjawab soalan biasa dan menggalakkan mereka menempah demo atau mendaftar untuk kemas kini e-mel. Ringkas, membantu dan proaktif."
Langkah 3: Tambahkan dokumen utama dan tapak web
Muat naik atau tulis maklumat ke Pangkalan Pengetahuan , supaya chatbot sepatutnya dapat menjawab, seperti:
- Perbandingan produk
- Pecahan harga
- URL halaman pendaratan
- CTA utama (demo, percubaan, pautan borang hubungan)
Lebih sejajar kandungan dengan corong anda, lebih baik prestasi bot.
Langkah 4: Tukar kepada pilihan anda LLM
.webp)
Setelah bot umum telah disediakan, anda kini boleh menukar sekitar LLMs yang digunakan untuk operasi khusus dalam chatbot.
Anda boleh bertukar-tukar antara mereka dengan menuju ke Tetapan Bot di sebelah kiri papan pemuka.
Turun ke LLM pilihan, dan dari sini anda boleh memilih pilihan anda LLM .
Botpress menyokong OpenAI , Anthropic , Google, Mistral, DeepSeek dan lain-lain — supaya anda boleh mengimbangi prestasi dan belanjawan mengikut cara yang anda suka.
Langkah 5: Sebarkan ke saluran pilihan anda
Selepas membuat keputusan yang sempurna LLM untuk ejen AI anda, anda kemudian boleh menggunakan chatbot kerana ia berada pada platform yang berbeza pada masa yang sama.
Chatbot boleh ditukar menjadi chatbot Whatsapp atau Telegram chatbot untuk mula menyokong pengguna dalam mana-mana domain.
Sebarkan satu LLM -Agen Berkuasa Hari Ini
Leverage LLMs dalam seharian anda dengan ejen AI tersuai.
Dengan banyaknya platform chatbot di luar sana, mudah untuk menyediakan ejen AI untuk memenuhi keperluan khusus anda. Botpress ialah platform ejen AI yang boleh dikembangkan tanpa henti.
Dengan perpustakaan integrasi pra-bina, aliran kerja seret dan lepas serta tutorial komprehensif, ia boleh diakses oleh pembina di semua peringkat kepakaran.
Palamkan mana-mana LLM untuk menguasakan projek AI anda merentasi mana-mana kes penggunaan.
Mula membina hari ini – ia percuma.
Soalan yang kerap ditanya
Apakah perbezaan antara dihoskan dan sumber terbuka LLMs di luar infrastruktur?
Dihoskan LLMs mudah digunakan melalui API dan tidak memerlukan persediaan, tetapi ia berfungsi sebagai sistem tertutup dengan kawalan terhad. Sebaliknya, sumber terbuka LLMs membenarkan ketelusan penuh, penyesuaian dan latihan semula, menjadikannya lebih sesuai untuk kes penggunaan yang memerlukan kebolehjelasan.
Bolehkah saya memperhalusi dihoskan LLMs suka GPT -4o atau Claude 3.5 untuk data saya sendiri?
Dalam kebanyakan kes, model yang dihoskan tidak menyokong penalaan halus sepenuhnya. Walau bagaimanapun, mereka selalunya menyediakan pilihan konfigurasi seperti arahan sistem, kejuruteraan segera dan penjanaan tambahan perolehan (RAG) untuk menyesuaikan respons tanpa melatih semula model.
Bagaimana caranya LLMs bandingkan dengan sistem NLP berasaskan peraturan tradisional?
NLP berasaskan peraturan adalah seperti memberi komputer skrip yang sangat ketat, manakala LLMs lebih seperti pelakon improvisasi. Mereka telah mempelajari corak daripada banyak data dan boleh mengendalikan bahasa yang lebih kabur dan terbuka.
buat LLMs mengekalkan ingatan interaksi terdahulu, dan bagaimana ia dikendalikan?
Di luar kotak, kebanyakannya LLMs jangan ingat sembang lepas. Memori perlu diurus secara manual dengan penjejakan sesi atau konteks tambahan. Tetapi beberapa platform (seperti GPT dengan ciri memori) mula menawarkan keupayaan memori terbina dalam.
Apakah metrik yang paling penting semasa menilai sesuatu LLM untuk kegunaan perniagaan?
Fikirkan tentang ketepatan (adakah ia memberikan jawapan yang betul?), kependaman (berapa pantaskah ia?), kos (harga API bertambah!), dan keselamatan (adakah ia mengelakkan keluaran pelik atau berisiko?). Mata bonus untuk perkara seperti sokongan berbilang bahasa atau kemudahan penyepaduan.