2025年十大最佳大语言模型（LLM）

我的X动态每天都有新AI模型发布。眨眼间，下一个“开源权重、GPT-4o级别”的模型就出来了。

我还记得LLaMA刚发布时感觉意义重大，紧接着是Vicuna，然后一切都变得模糊。Hugging Face一夜之间成了AI的主页。

如果你在用这些东西开发产品，很难不去想——我到底要不要全部跟进？还是选一个能用的，祈祷它别出问题？

我在实际产品里试过大多数模型。有些非常适合聊天，有些一用到llm代理或工具链就崩溃。

什么是大语言模型？

大语言模型（LLM）是一类经过训练，能够理解和生成自然语言、覆盖广泛任务的AI系统。

这些模型基于海量文本进行训练——包括书籍、网站、代码和对话——以学习语言在实际中的运作方式。

你见过它们的表现，比如AI聊天机器人能理解你的问题，即使你有后续提问也能把握上下文。

LLM擅长文档摘要、问答、代码编写、语言翻译和连贯对话等任务。

对思维链提示等概念的研究不断深入，也让LLM能够转变为AI代理。

七大LLM提供商

在介绍最佳模型前，先了解一下背后的开发者。

每家提供商在模型设计上各有侧重——有的追求规模，有的注重安全或多模态，另一些则推动开放访问。

了解模型的来源，有助于更清楚地判断其行为和目标用户。

OpenAI

OpenAI是ChatGPT和GPT系列的开发公司。如今大多数团队要么直接用他们的模型，要么与之竞争。

OpenAI既是研究实验室，也是商业平台，通过API和产品集成提供模型服务。

OpenAI专注于打造通用型GPT聊天机器人模型，如GPT-4o，具备广泛能力，并持续影响着商业和开发者领域的AI格局。

Anthropic

Anthropic是一家总部位于旧金山的AI公司，2021年由一批前OpenAI研究员（包括Dario和Daniela Amodei兄妹）创立。

团队专注于打造安全、可引导、可解释、在长对话中可靠的语言模型。

他们的Claude系列以强大的指令遵循和上下文保持著称，这些特性在模型处理复杂提示和多轮对话时表现突出。

Google DeepMind

DeepMind是谷歌的AI研究部门，最初因在游戏和强化学习领域的突破而闻名。

现在，他们负责Gemini模型系列，为谷歌众多AI产品提供支持。

Gemini模型专为多模态推理和长上下文任务设计，已集成到谷歌生态系统（如搜索、YouTube、Drive和Android）中。

Meta

Meta是LLaMA模型的开发公司——目前最强大的开源权重LLM之一。

虽然访问受限于许可，但模型可完全下载，常用于私有部署和实验。

Meta致力于发布高能力模型，方便社区进行微调、本地部署或集成系统，无需依赖外部API。

DeepSeek

DeepSeek是一家中国AI公司，凭借专注推理和检索的高竞争力开源权重模型迅速获得关注。

他们的模型在开发者中很受欢迎，适合追求系统透明和自主可控的场景。

xAI

xAI是一家独立的AI研发公司，与X（前Twitter）紧密合作。

其Grok模型已集成到X产品中，目标是结合对话能力与实时数据访问。

Mistral

Mistral是一家总部位于巴黎的AI初创公司，以发布高性能开源权重模型著称。

他们专注于高效和易用，模型常用于本地或低延迟部署场景。

十大最佳大语言模型

大多数人并不是看排行榜选模型——而是选用感觉合适的。

“最佳”并不等于模型最大或评测分数最高。它意味着：我会用它来驱动代理、管理代码流程、回复客户，或在关键任务中做决策吗？

我挑选的模型具备以下特点：

• 目前仍在积极维护并可用
• 已在真实应用中测试过
• 在某方面表现突出：对话、推理、速度、开放性或多模态深度

当然，新模型还会不断涌现。但这些已经在实际中证明了自己——如果你现在要开发，它们值得关注。

最佳对话型LLM

最优秀的对话模型能在多轮对话中保持上下文，适应你的语气，即使话题转变或回环也能保持连贯。

入选本榜单的模型必须让人有“被关注”的感觉。它应能处理措辞混乱、从中断中平滑恢复，并以让人觉得“有人在听”的方式回应。

1. GPT4o

标签： 对话式AI、实时语音、多模态输入、闭源

GPT-4o是OpenAI于2024年5月发布的最新旗舰模型——在实时多模态交互方面实现了重大突破。

它可以接收文本、文件、图片和音频作为输入，并以任意这些格式进行回复。

我最近用GPT-4o强大的语言理解能力练习法语，几乎无可匹敌。

语音回复几乎瞬间到达（约320毫秒），还能模仿语气和情绪，令人惊讶地接近真人。

作为互联网应用最广泛的聊天机器人之一，它也是企业最青睐的选择，因为OpenAI生态系统带来了更多功能和工具。

2. Claude 4 Sonnet

标签：对话AI、长上下文记忆、企业级、闭源

Claude Sonnet 4是Anthropic于2025年5月发布的最新对话AI模型。

它专为自然流畅的对话设计，兼顾思考深度和响应速度，尤其适合企业级聊天场景。

在长对话中能很好地保持上下文，可靠地执行指令，并能快速适应话题或用户意图的变化。

与之前的Claude 3.7等版本相比，Sonnet 4回答更聚焦，对冗余的控制更好，同时保持连贯性。

3. Grok 3（xAI）

标签：对话AI、实时感知、幽默、闭源

Grok 3就像一个长期泡在网上的人。它与X深度集成，无需依赖互联网API也能紧跟最新资讯。

LLM 的幽默通常带有悲剧色彩，但 Grok 至少知道自己在讲笑话。有时候能逗笑，有时候会越说越离谱。无论如何，它总是滔滔不绝。

它在嘈杂、反应迅速的场景下表现最佳。 比如产品发布期间群聊崩溃，或媒体机器人在实时新闻旁边吐槽。

你有时会在 X 的帖子里看到 Grok —— 或它混乱的孪生兄弟“Gork”——潜伏着，帮人确认地球是不是圆的。所以不妨多留意一下。

最佳推理型 LLM

有些模型追求速度，而这些模型则专注于思考。它们能执行复杂指令，并在长时间、多层次任务中保持专注。

这意味着它们不仅仅是生成答案，还会跟踪已完成的内容，根据结果调整，并有目的地规划下一步。

它们大多采用 ReAct 和 CoT 等推理框架，非常适合构建 AI 智能体以及需要结构化而非速度的场景。

4. OpenAI o3

标签：推理型 LLM、链式思维、智能体就绪、闭源

OpenAI 的 o3 是一款专注推理的模型，旨在处理需要结构化思考的复杂任务。

它在数学、编程和科学问题解决等领域表现出色，利用从OpenAI o1传承下来的链式思维技术，将问题拆解为可管理的步骤。

OpenAI 采用深思熟虑的对齐方式来更好地规划行动。模型会在继续执行前，将自己的决策与安全指南进行比对。

从目前来看，OpenAI 很可能会将 o3 的强大推理能力与 4o 的灵活性结合，推出GPT-5。

5. Claude 4 Opus

标签：推理型 LLM、长上下文记忆、企业级、闭源

Claude 4 Opus 是 Anthropic 的旗舰模型——不过它明显比 Sonnet 更慢、成本更高。

作为 Anthropic 迄今训练的最大模型，它能在长输入下保持专注，并牢牢把握每一步背后的逻辑。

它适合处理高密度内容。你可以给它完整的报告或流程文档，它会结合上下文和引用逐步解析细节。

对于需要跨大规模工作区进行推理的企业团队来说，这非常重要。

6. Gemini 2.5 Pro

标签： 推理型大语言模型、长上下文任务、规划能力、闭源

Gemini 2.5 Pro 是 DeepMind 最强大的模型——前提是用在合适的场景。

在 AI Studio中启用深度研究后，它会给出完整的推理链，并用清晰的逻辑阐述决策。

这种推理能力让它在多步骤流程和智能体系统中更具优势。

当 Gemini 2.5 Pro 有足够空间思考并能调用工具时，表现最佳。这让它成为需要结构化、逻辑感强的应用团队扩展的理想选择。

7. DeepSeek R1

标签： 推理型大语言模型、长上下文、研究导向、开源

DeepSeek R1 以开源权重发布，并在核心推理基准上超越了 Claude 和 o1，让许多正冲刺闭源发布的团队感到真正的压力。

它的优势来自于架构设计。R1 注重结构，专注于高效的 token 处理，并清晰地把握对话变长时注意力如何扩展。

如果你在构建需要逻辑严谨、步骤可控的智能体，R1 作为唯一开源推理模型，可以让你轻松在自有硬件上实现基础级性能。

最佳轻量型 LLM

模型越小，权衡越明显——但如果做得好，体验并不会缩水。

大多数小模型都是从更大的版本精简而来，保留了足够的能力，同时大幅减小体积。

你可以在边缘设备、低配环境，甚至笔记本电脑上运行它们。

这里你不一定追求深度推理或长对话，而是要精准和快速输出，无需搭建完整云端架构。

8. Gemma 3（4B）

标签： 轻量级大语言模型、本地设备使用、开源

Gemma 3（4B）来自 Google 更大的 Gemma 系列，参数量缩减到 40 亿，可在普通硬件上运行，无需云端支持。

它继承了父模型的指令遵循能力，同时具备移动智能体或离线聊天组件所需的响应速度。

将其集成到本地流程中，启动快、内存占用低且运行稳定。

9. Mistral Small 3.1

标签： 轻量级大语言模型、本地设备使用、开源

Mistral Small 3.1 基于早期的 Mistral Small 系列，但体积足够小，可在单张消费级 GPU 上运行，同时还提供128k-token 窗口。

它每秒可生成约 150 个 token，支持文本和基础图片提示，非常适合边缘聊天层或嵌入式智能体。

10. Qwen 3（4B）

标签： 轻量级大语言模型、多语言、开源

Qwen 3 4B 将阿里巴巴更大的 Qwen-3 架构缩减为40 亿参数，但仍能理解100 多种语言，并可无缝集成到工具调用框架中。

它采用 Apache 风格的开源协议，能在普通 GPU 上运行，并因在需要快速推理的智能体任务中表现突出而受到关注。

如何用你喜欢的 LLM 构建智能体

选好模型了吗？很好。现在该让它发挥作用了。

判断 LLM 是否适合你的实际需求，最好的办法就是用它来构建——看看它如何处理真实输入和部署流程。

本次快速搭建，我们将使用 Botpress——一个可视化 AI 聊天机器人和智能体构建工具。

步骤 1：明确智能体的范围和角色

在打开平台之前，你需要明确机器人要扮演什么角色。

一个好的做法是先从几个任务入手，观察其可行性和用户接受度，然后再逐步扩展。

从 FAQ 聊天机器人起步，有助于你了解数据的使用方式，以及结构化参数在 LLM 或工具之间的流转。

步骤 2：创建基础智能体

在 Botpress Studio 中，新建一个机器人并为智能体编写清晰的指令。

这会告诉 LLM 应该如何表现，以及要完成什么任务。比如一个营销聊天机器人的指令集可以是：

“你是 [公司] 的营销助手，帮助用户了解我们的产品，解答常见问题，并鼓励他们预约演示或订阅邮件更新。请简明、乐于助人且主动。”

步骤 3：添加关键文档和网站

上传或录入信息到知识库，这样聊天机器人就能回答类似以下内容：

• 产品对比
• 价格明细
• 落地页网址
• 关键 CTA（演示、试用、联系表单链接）

内容越贴合你的转化路径，机器人表现就越好。

步骤 4：切换为你喜欢的 LLM

当通用机器人搭建完成后，你可以为聊天机器人的特定操作更换所用的 LLM。

只需在仪表盘左侧进入Bot 设置，即可切换不同模型。

下拉到 LLM 选项，在这里你可以选择你喜欢的 LLM。

Botpress 支持 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeek 等多种模型——你可以根据需求平衡性能和预算。

步骤 5：部署到你选择的渠道

选定适合你的 AI 智能体的 LLM 后，你可以将聊天机器人同时部署到不同平台。

聊天机器人可以非常轻松地变成Whatsapp 聊天机器人或Telegram 聊天机器人，为各领域用户提供支持。

立即部署 LLM 驱动的智能体

通过自定义 AI 智能体，将 LLM 融入你的日常工作。

如今市面上有众多聊天机器人平台，可以轻松搭建满足你特定需求的 AI 智能体。Botpress 是一个高度可扩展的 AI 智能体平台。

凭借内置的集成库、可拖拽的工作流和全面的教程，无论你处于哪个阶段，都能轻松上手构建。

可接入任意 LLM，为你的 AI 项目赋能，适用于各种场景。

立即开始构建 —— 免费使用。

常见问题解答

1. 除了基础设施之外，托管型和开源大语言模型还有哪些区别？

托管型和开源型LLM的区别不仅仅在于基础设施：托管型LLM（如GPT-4o或Claude 3.5）通过API使用，操作便捷，但为闭源，定制受限。开源LLM（如LLaMA 3或Mistral）则提供完全控制权，非常适合需要合规或本地部署的企业。

2. 我可以针对自己的数据微调托管型大语言模型（如 GPT-4o 或 Claude 3.5）吗？

托管型LLM无法通过自定义权重进行完全微调，但可以通过系统提示、函数调用、嵌入和RAG（检索增强生成）等工具调整其行为，从而在不更改底层模型的前提下注入相关知识。

3. 大语言模型与传统基于规则的NLP系统有何不同？

大语言模型与传统基于规则的NLP系统不同，前者基于从海量数据中学习到的统计模式生成回复，灵活且能处理歧义；而基于规则的系统遵循严格逻辑，遇到意外输入时容易出错。

4. 大语言模型会记住之前的对话吗？这是如何实现的？

大多数LLM默认是无状态的，不会记住之前的对话。需要通过上下文注入（如将聊天历史存储在会话中）来模拟记忆。不过，一些平台如OpenAI现已提供原生记忆功能，实现持久化个性化体验。

5. 在评估企业使用的大语言模型时，最重要的指标有哪些？

评估企业用LLM时，应优先考虑准确性（输出是否正确）、响应速度（延迟）、成本（尤其是高并发场景）和安全性（能否避免幻觉或有害内容）。此外，还需关注多语言能力和集成灵活性。