- 大型語言模型LLMs) 是在大量文字資料集上訓練的人工智能系統,可理解並產生類似人類的語言,從而執行摘要、推理和會話互動等任務。
- 頂尖的LLM 供應商,包括OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、DeepSeek、xAI 和 Mistral,各自專精於不同的強項,例如多模態、推理、開放性或企業準備。
- 最好的會話LLMs (如GPT 和 Claude Sonnet 4)擅長處理細微的對話、上下文保留和語氣轉換,而 DeepSeek R1 和 Gemini 2.5 Pro 等專注於推理的模型則能處理複雜的多步驟任務。
我的 X feed 上每天都有新的 AI 模型。一眨眼,您就錯過了下一個「開放重量、GPT- 水準」的下降。
我還記得 LLaMA 出來的時候,感覺像是一件大事。Vicuna 接著出現。之後一切都模糊了。Hugging Face 一夜之間變成了 AI 首頁。
如果您正在使用這些東西進行建置,您很難不懷疑 - 我要跟上所有的東西嗎?還是只挑一個能用的,祈禱它不會壞?
我在真實的產品中嘗試了大部分的產品。有些很適合聊天。有些一用在llm 代理或工具鏈中就會崩潰。
什麼是大語言模型?
大型語言模型LLMs) 是經過訓練的人工智能系統,可在各種任務中理解並產生人類語言。
這些模型是在大量的文字上訓練出來的,從書籍、網站、程式碼到對話,什麼都有,因此它們可以學習語言在實務中是如何運作的。
您已經在工作中見過它們,當AI 聊天機器人了解您的問題時,即使經過追問,也能明白,因為它了解上下文。
LLMs 精通文件摘要、回答問題、編寫程式碼、語言之間的翻譯,以及進行連貫的對話等工作。
前 7 大LLM 提供者
在細分最佳機型之前,我們應該先瞭解製造這些機型的廠商。
每個供應商對於模式設計都有不同的看法 - 有些著重於原始規模,有些著重於安全性或多種模式,有些則推動開放存取。
瞭解一個模型的來源,可以讓您更清楚地瞭解它的行為方式和製作對象。
OpenAI
OpenAI 是 ChatGPT和GPT 系列背後的公司。目前,大多數LLMs 團隊不是直接使用他們的模型,就是與他們競爭。
OpenAI 既是研究實驗室,也是商業平台,透過 API 和產品整合提供模型。
OpenAI 專注於建立具有廣泛功能的通用GPT 聊天機模型,例如GPT。它持續塑造了目前商業與開發人員所使用的 AI 的大部分版圖。
Anthropic
Anthropic 是一家位於舊金山的人工智能公司,由一群前OpenAI 研究人員於 2021 年創立,其中包括 Dario 和 Daniela Amodei 兄妹。
該團隊專注於建立在較長對話中安全、可操縱、可解釋且可靠的語言模型。
他們的 Claude 系列以強大的指令跟隨性和情境保持力而聞名,這些價值觀清楚地表現在模型如何處理細微的提示和多輪會話。
Google DeepMind
DeepMind 是 Google 的 AI 研究部門,原本以遊戲和強化學習的突破而聞名。
它現在是 Gemini 模型系列背後的團隊,為 Google 的許多 AI 產品提供動力。
Gemini 模型專為多模態推理和長內容任務所建立,並已整合在其生態系統中,例如搜尋、YouTube、Drive 和 Android。
Meta
Meta 是 LLaMA 機型背後的公司 -LLMs 是目前最強大的開放式LLMs 。
儘管根據許可證限制存取,但模型可完全下載,並常用於私人部署和實驗。
Meta 的重點在於發佈有能力的模型,讓更廣泛的社群可以微調、託管或內建到系統中,而不需依賴外部 API。
深度搜尋
DeepSeek 是一家總部設在中國的人工智能公司,因發布具有競爭力的開放重量模型,並專注於推理和檢索而迅速獲得關注。
他們的模型深受尋求系統建置與部署透明化與控制的開發人員歡迎。
xAI
xAI 是一家人工智能公司,定位為與 X(前 Twitter)密切合作的獨立研發團隊。
其 Grok 模型已整合至 X 產品中,旨在結合會話功能與即時資料存取。
Mistral
Mistral 是一家位於巴黎的 AI 創業公司,以發佈高效能、開放重量的模型而聞名。
他們的工作重點在於效率和存取性,模型通常用於本機或低延遲部署。
10 款最佳大型語言機型
我們大多數人都不是從排行榜上選擇模特兒,而是挑選感覺對的模特兒。
而「最佳」並不表示最大的機型或在某些評估中獲得最高分數。它的意思是:我是否會用它來支援代理、管理我的編碼管道、回應客戶,或是在高風險任務中撥打電話?
我挑選的機型都是
- 現正積極維護與提供
- 正在實際應用中進行測試
- 真正擅長某方面:會話、推理、速度、開放性或多模態深度
當然,新機型還會不斷推出。但這些機型已經在實際應用中證明了自己的優勢 - 如果您今天正在建置產品,這些機型值得您了解。
最佳會話型LLMs
最好的會話模式能在轉彎時保持上下文,根據您的語氣調整,即使會話轉移或回圈時也能保持連貫。
要上榜,模型必須讓人有投入感。它應該能夠處理亂七八糟的措辭、從中斷中優雅地恢復,並且在回應時讓人感覺到有人在聆聽。
1.GPT4o
標籤對話式 AI、即時語音、多模態輸入、封閉源碼
GPT 是OpenAI最新的旗艦機型,將於 2024 年 5 月發佈 - 這是LLMs 處理即時、多模態互動的一大躍進。
它可以接收文字、檔案、影像和音訊作為輸入,並以其中任何一種格式回應。
我最近一直在使用GPT 廣泛的語言理解能力來練習法文,它是很難被超越的。
語音回應幾乎是即時的(約 320 毫秒),甚至還能反映語氣和情緒,讓人感覺非常人性化。
OpenAI 是互聯網上被採用最多的聊天機器人之一,也是最受企業青睞的聊天機器人,因為OpenAI 生態系統提供了額外的功能和工具。
2.Claude 4 Sonnet
標籤對話式人工智能、長內容記憶、企業就绪、封閉源碼
Claude Sonnet 4 是Anthropic最新的會話式 AI模型,於 2025 年 5 月發表。
它專為自然的對話而設計,在不犧牲速度的情況下讓人感到貼心,在企業聊天環境中表現尤其出色。
它能在長時間的交換中維持上下文,可靠地遵循指示,並快速適應主題或使用者意圖的轉變。
相較於 Claude 3.7 等先前版本,Sonnet 4 所產生的答案更有重點,對於動詞的控制也更為嚴謹,同時不失連貫性。
3.Grok 3 (xAI)
標籤對話式人工智能、即時感知、幽默、封閉源碼
Grok 3 感覺就像一個上網太久的人。與 X 連線,它其實不需要綁在網際網路 API 上就能跟上新聞。
LLM 的幽默通常是悲劇性的,但 Grok 至少知道自己在說笑。有時它會落地。有時它是螺旋式的。無論如何,它都會繼續說下去。
在嘈雜、反應激烈的場合最能發揮作用。例如在產品發佈會中群聊沸騰,或媒體機器人在即時頭條旁邊冷嘲熱諷。
您有時會發現 Grok 或它的混沌雙生體「Gork」潛伏在 X 主題中,幫助別人確認地球是否是圓的。所以也許你可以留意一下。
最佳推理LLMs
有些機型專為速度而打造。這些機型則是為思考而生。它們會遵循複雜的指示,並在長時間、多層次的任務中保持專注。
這表示他們不只是產生答案,而是追蹤已經完成的工作,根據結果進行調整,並有意識地規劃下一步。
它們大多使用 ReAct 和 CoT 等推理框架,非常適合建立需要結構而非速度的AI 代理和問題。
4.OpenAI o3
標籤:推理LLM、思維連鎖、代理就緒、封閉源碼
OpenAI 的 o3 是一個以推理為重點的模型,設計用來處理需要結構化思考的複雜任務。
它在數學、編碼和科學解決問題等領域都很出色,利用從OpenAI o1傳承下來的思考鏈技術,將問題分解成可管理的步驟。
OpenAI 使用商議式排列來更好地規劃其行動。 模型在前進之前,會根據安全指南檢查自己的決策。
就我們所見,OpenAI 很可能會將 o3 的大腦與 4o 的彈性結合到GPT 中,從而融合兩者的優點。
5.Claude 4 作品
標籤:推理LLM、長內容記憶體、企業就绪、封閉源碼
Claude 4 Opus 是Anthropic的旗艦型號 - 雖然它明顯比 Sonnet 慢且昂貴。
作為Anthropic 迄今為止訓練過的最大模型,該模型可以在長時間的輸入過程中保持專注,並掌握每個步驟背後的邏輯。
它能很好地處理密集的資料。您可以給它一份完整的報告或流程文件,它就會根據上下文和參考資料詳細說明。
這對於建立可在龐大工作區域進行推理的 AI 系統的企業團隊而言,意義重大。
6.雙子星 2.5 Pro
標籤:推理LLM、長內容任務、規劃能力、封閉源碼
Gemini 2.5 Pro 是 DeepMind 最有能力的機型 - 如果您用對地方的話。
在 啟用深度研究的AI Studio 內 ,它會以完整的推理鏈作出回應,並以清晰的邏輯勾勒出決策。
推理使其在多步工作流程和代理系統中具有優勢。
當 Gemini 2.5 Pro 有思考的空間和工具時,它會展現出最佳的效能。這讓它成為建立有基礎、邏輯感知的應用程式團隊的強大選擇,這些應用程式需要結構來擴充。
7.DeepSeek R1
標籤:推理LLM、長內容、研究導向、開放源碼
DeepSeek R1 隨著開放權重下降,並在核心推理基準上表現優於 Claude 和 o1,在爭取封閉版本的團隊中引發了非常真實的恐慌時刻。
它的優勢來自於架構。R1 傾向於結構,著重於簡潔的代幣處理 ,並清楚知道當對話變長時,注意力應該如何擴充。
如果您要建立需要邏輯落地和步驟保持的代理,R1 讓您能夠以自己的條件非常輕鬆地執行基礎層級的效能,而且硬體是推理模型中唯一的開放原始碼模型。
最佳輕量級LLMs
機型越小,您就越能感受到取捨 - 但如果做得好,就不會覺得小。
大多數小型模型都是從大型版本中提煉出來的,經過訓練以保留足夠的原始技能,同時降低尺寸。
您可以在邊緣裝置、低規格設備,甚至是筆記型電腦上執行它們。
您不一定需要深入推理或長時間聊天。您追求的是精確和快速的輸出,而不需要使用完整的雲端stack。
8.Gemma 3 (4B)
標籤:輕量級LLM、在裝置上使用、開放源碼
Gemma 3 (4B) 來自 Google 較大的 Gemma 產品線,將參數縮減至 40 億,因此可在不需雲端連結的一般硬體上執行。
它保留了母機型的指令遵循規範,但卻能以行動代理或離線聊天 Widget 所需的速度回應。
將它丟入本機工作流程中,它會快速啟動,並在嚴格的記憶體限制下保持穩定。
9.Mistral Small 3.1
標籤:輕量級LLM、在裝置上使用、開放源碼
Mistral Small 3.1 以早期的 Mistral Small 系列為基礎,但仍保持足够輕巧的體積,可在單一消費者 GPU 上執行,同時仍提供128 k-token 視窗。
它每秒可串流約 150 個字元,並可處理文字和基本圖像提示,因此是邊緣聊天層或嵌入式代理的最佳選擇。
10.Qwen 3 (4B)
標籤:輕量級LLM、多語言、開放源碼
Qwen 3 4B 將阿里巴巴規模較大的 Qwen-3 架構縮小為一個擁有 40 億個參數的模型,但仍能理解100 多種語言,並能乾淨地插入工具呼叫框架。
它以 Apache 式的授權開放重量,可在一般的 GPU 上執行,並在開發人員需要快速推理的代理任務中獲得關注。
如何使用您最喜愛的LLM建立代理
選好機型了嗎?太好了。現在是時候讓它開始工作了。
要知道LLM 是否真的適合您的使用個案,最好的方法就是使用它進行建置 - 看看它如何處理真實的輸入和部署流程。
在這個快速建置中,我們將使用Botpress - AI 聊天機與代理的視覺化建置工具。
步驟 1:定義代理的範圍和角色
在開啟平台之前,您需要先弄清楚機器人應該扮演什麼角色。
一個好的做法是先從幾個任務開始,看看它們的可行性和採用情況,然後在此基礎上再進一步發展。
從常見問題聊天機器人開始,可以幫助您瞭解資料的使用方式,以及結構化參數在LLMs 或工具之間的移動。
步驟 2:建立基本代理
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在Botpress Studio 中,開啟一個新的機器人,並為代理撰寫清楚的Instructions。
這會告訴LLM 它需要如何行為,以及要完成什麼工作。行銷聊天機器人的指令集範例可以是
"您是 [公司] 的行銷助理。幫助使用者瞭解我們的產品、回答常見問題,並鼓勵他們預約演示或註冊電子郵件更新。言簡意賅、樂於助人、主動積極"。
步驟 3:新增重要文件和網站
上傳或寫入資訊到知識庫,這樣聊天機器人就能回答類似的問題:
- 產品比較
- 定價細目
- 登陸頁面 URL
- 關鍵 CTA(演示、試用、聯絡表單連結)
內容越符合您的漏斗,機器人的表現就越好。
步驟 4:轉換至您喜歡的LLM
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一般機器人設定完成後,您就可以變更聊天機器人中特定作業所使用的LLMs 。
您可以前往儀表板左側的Bot Settings在它們之間切換。
前往LLM 選項,從這裡您可以選擇喜愛的LLM。
Botpress 支援OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeek 及其他 - 因此您可以隨心所欲地平衡效能與預算。
步驟 5:部署至您選擇的頻道
為您的 AI 代理決定完美的LLM 之後,您就可以在不同的平台上同時部署聊天機器人。
聊天機器人可以非常容易地變成Whatsapp 聊天機器人或Telegram 聊天機器人,開始支援任何領域的使用者。
立即部署LLM代理程式
槓桿作用LLMs 在您的日常工作中使用自訂 AI 代理程式。
有了大量的聊天機器人平台,您可以輕鬆設定 AI 代理來滿足您的特定需求。Botpress 是一個無限擴充的 AI 代理平台。
透過預先建立的整合程式庫、拖放式工作流程和全面的教學,讓不同專業階段的建置者都能使用。
插入任何LLM ,即可在任何使用情況下為您的 AI 專案提供動力。
今天就開始建立- 這是免費的。
常見問題
除了基礎架構之外,託管式LLMs 與開放原始碼LLMs 有哪些差異?
託管式LLMs 可透過 API 輕鬆使用,而且不需要設定,但它們的功能是封閉式系統,控制能力有限。相比之下,開放原始碼LLMs 允許完全透明、客製化和再訓練,因此更適合需要可解釋的使用個案。
我可以針對自己的資料微調GPT 或 Claude 3.5 等託LLMs ?
在大多數情況下,託管模型並不支援完全微調。不過,它們通常會提供系統指示、提示工程和檢索增強產生 (RAG) 等設定選項,以便在不重新訓練模型的情況下調整回應。
LLMs 與傳統基於規則的 NLP 系統相比如何?
基於規則的 NLP 就像是給電腦一個非常嚴格的劇本,而LLMs 更像是即興演員。他們從大量資料中學習模式,可以處理更模糊、更開放的語言。
LLMs 是否會保留先前互動的記憶,以及如何處理?
開箱即用的LLMs 大多不記得過去的聊天記錄。記憶體必須使用會話追蹤或新增的上下文來手動管理。但有些平台(例如具有記憶體功能的GPT )開始提供內建記憶體功能。
當評估商業用途的LLM 時,最重要的指標是什麼?
考慮準確性 (是否能提供正確答案?)、延遲性 (速度有多快?)、成本 (API 價格會增加!) 以及安全性 (是否能避免怪異或有風險的輸出?)。多語言支援或易於整合等方面也要加分。