2025年值得关注的9款开源大模型

生成式AI的浪潮离不开底层的大语言模型，以ChatGPT 和Gemini为代表的专有模型，其底层技术被少数科技巨头掌控。

敏感数据存在泄露风险、长期使用成本过高，还受制于厂商更新节奏。

开源模型应运而生，并以惊人的速度崛起。开源模型更加自由（包括查看代码、调整模型），允许你修改训练、微调、参数、上下文窗口等，以适配你特定领域（如法律、医药、技术文档）或特定任务（如生成报告、做交互式助手）。

虽然运行LLM仍需基础设施（如云服务或高性能硬件）的投入，但长期来看，能显著降低软件授权成本，对中小型企业极具新引力。

下面我给出9款模型，每款包含技术亮点和应用场景解释。由于资料多为早期公开、可能存在版本迭代，以下为目前可查的方向性特征，不是绝对最终。

一、GLM‑4.6

GLM 4.6 作为新一代大模型，专为强化 Agentic 工作流、强大的编码辅助和高级推理而设计。

它将上下文窗口从 128K 扩展至 200K，在 Agentic 任务和编码性能上均有显著提升，在八大公共基准测试中，表现全面超越 GLM-4.5 和 DeepSeek-V3.1。

应用场景：适合需要处理长文档或多轮交互的系统，比如法律合规审查、客户支持多轮对话、代码生成+调试流程。

图片来源：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6

二、gpt‑oss‑120B

这是OpenAI gpt-oss系列的巅峰之作，专为需要高水平推理能力的生产级通用用例而设计。它

实现了MoE权重MXFP4量化，使得这款1170亿参数的模型（51 亿激活参数）能在单张 80GB GPU 上运行，极大地降低了部署门槛。

它还提供可配置的推理深度和完整的思维链访问权限，内置函数调用、网页浏览等Agentic能力。

应用场景：适合企业内部部署、对推理能力要求高、且希望自主控制的场景，例如内部知识问答、自动化助手、调试环境。

图片来源：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-oss/

三、Qwen3‑235B‑Instruct‑2507

作为Qwen3-MoE家族的旗舰非思考模型，它拥有 2350 亿总参数和 220 亿激活参数，其原生上下文窗口达 262,000 token，可扩展至约 1.01M token。

最新的Instruct-2507更新，使其在高精度指令遵循、逻辑推理、多语言理解以及超过 256K 的长上下文理解方面表现卓越，在基准测试中超越 DeepSeek-V3、GPT-4o 和 Claude Opus 4 等顶级竞争者。

应用场景：适合跨语言支持、长上下文理解、国际化产品、写作助手、技术文档生成、翻译+理解任务。

图片来源：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

四、DeepSeek‑V3.2‑Exp

这是一个实验性的中间版本，引入了DeepSeek稀疏注意力机制，旨在提高训练和推理效率，特别是在长上下文场景中。

它在保持V3.1性能水准的同时，显著降低了计算成本，证明了稀疏注意力在不牺牲质量的前提下提升效率的可能性。

应用场景：适合资源受限但希望处理长文本的环境，如研究分析、长报告生成、档案文本梳理。

图片来源：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

五、DeepSeek‑R1‑0528

DeepSeek-R1的这次升级通过算法优化和计算增强，在推理和推断能力上实现了重大突破。

尤其在复杂推理方面提升显著，例如在AIME 2025考试中的准确率从70%提升至87.5%，分析深度翻倍。

它在数学、编程（LiveCodeBench, Codeforces）和逻辑推理等领域，表现更接近O3和Gemini 2.5 Pro等领先系统。

应用场景：适合需要“思考”的AI应用，例如科学研究助手、高难度问题解答、代码生成与验证。

图片来源：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

六、Apriel‑1.5‑15B‑Thinker

作为ServiceNow Apriel SLM系列中的多模态推理模型，它以仅150亿参数的紧凑尺寸，致力于在单GPU预算下实现前沿级别的文本和图像推理结果。

它通过跨文本和图像域的广泛持续预训练，在保持小模型足迹的同时，展示出强大的企业级应用潜力。

应用场景：适合中型企业或项目，需要支持图像理解+文本生成场景，如视觉客服、图文说明自动生成、社交媒体内容生产。

图片来源：https://huggingface.co/ServiceNow-AI/Apriel-1.5-15b-Thinker

七、Kimi‑K2‑Instruct‑0905

Kimi-K2-Instruct-0905是一款先进的MoE模型，拥有1万亿总参数和320亿激活参数。

它专为高端推理和编码工作流设计，上下文窗口扩展至惊人的256,000token，是支持工具增强型聊天和长期Agentic任务的旗舰级模型。

应用场景：高度复杂的产品：比如自动化编程助手、持续多轮任务交互、软件开发中“从需求到生成再调试”的全过程。

图片来源：https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/

八、Llama‑3.3‑Nemotron‑Super‑49B‑v1.5

这是NVIDIA 基于Meta Llama-3.3-70B-Instruct 衍生出的 490 亿参数模型。

它经过专门调优，强化了推理能力、偏好对齐和工具使用，支持高达128,000 token 的长上下文工作流，是开发者进行RAG（检索增强生成）和复杂多步应用开发的平衡且高效的解决方案。

应用场景：适合需要平衡成与性能的团队，如果你想部署强推理能力但又不想用200 B以上的重量级模型，这款是不错选择，用于检索增强生成 (RAG)、智能客服、知识库问答等。

比喻：像是“中型旗舰”模式：比入门款强很多，但比超大型模型轻很多，适合多数企业用。

图片链接：https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5

九、Mistral‑Small‑3.2‑24B‑Instruct‑2506

作为对Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503的重大升级，这款 240 亿参数模型在保持核心能力的同时，显著提升了指令遵循能力（Wildbench v2 和 Arena Hard v2 上大幅增益），并将最具挑战性提示下的重复失败率减少了一半，提供了更可靠的函数调用模板和更一致的助理质量。

应用场景：适合中小型团队、产品较为标准化、对生成稳定性要求较高的场景，如客服机器人、内容生成、自动化报告等。

图片来源：https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

这些模型如何选择

既然有这么多选项，究竟哪个适合自己团队/项目呢？

看你想做什么任务，是内容生成、翻译、客服、编码辅助、知识库问答还是图文生成。每个任务对模型「能力」「上下文窗口」「多模态支持」「语言支持」的要求不同。

模型越大、越能力强，但部署成本（GPU 内存、推理延迟、能源）也越高。

对于内容生产型团队，可能用24 B或49 B模型就够了；如果是高级研究或编码辅助，可能要100 B＋模型。

如果你的工作涉及长文档理解、多轮对话、电子档案阅读，那需要模型支持较长上下文（如 128K、200K token），例如GLM-4.6、Kimi-K2。

如果你面向中文、英文以外多语言用户，或者希望图像+文本混合，那要选支持这些特性的模型（如 Apriel 支持图像、Qwen3 多语言）。

如果资源有限，可以优先考虑轻量级但性能不错的模型，比如 Mistral-Small，或者考虑模型量化、稀疏注意力版本。

虽然叫开源，但部分模型在商业使用上有附加条款。

务必检查许可证（Apache 2.0、MIT、OpenRAIL 等），是否允许你当前的用途，确认是否可以微调、是否需要署名、是否限制某些用途。

总结

2025年的开源大语言模型生态已经非常丰富，从巨规模（数百B参数、长期上下文）到轻量模型，从文字专精到图文混合，从通用助手到编码专家，选择多样。

关键在于理解自己的需求、理解模型特性、搭配好基础设施、训练好团队能力。

选对模型，不只是最新最大那么简单，而是和你团队、任务模式、资源环境最匹配的那个。