China setzt weiterhin das Tempo in Open-Supply-Innovationen mit großsprachiger Modellmodell, insbesondere für agierende Architekturen und tiefes Denken. Hier finden Sie ein umfassender, aktueller Leitfaden für die besten chinesischen offenen Agenten-/Argumentationsmodelle, die mit den neuesten und einflussreichsten Teilnehmern erweitert werden.
1. Kimi K2 (Moonshot AI)
- Profil: Mischung der Expertenarchitektur, bis zu 128K-Kontext, überlegene Agentenfähigkeit und zweisprachiger (chinesischer/englischer) Fluenz.
- Stärken:
- Hohe Benchmark-Leistung in Bezug auf Argumentation, Codierung, Mathematik und Langdokument-Workflows.
- Abgerundete Agentenfähigkeiten: Werkzeugnutzung, mehrstufige Automatisierung, Protokolleinhaltung.
- Anwendungsfälle: Allzwecke Agenten-Workflows, Dokumentinformationen, Codegenerierung, Mehrsprachunternehmen.
- Warum wählen: Der ausgewogenste Allrounder für Open-Supply-Agentensysteme.
2. GLM -4,5 (Zhipu AI)
- Profil: 355b Gesamtparameter, native Agentendesign, langkontextunterstützte Unterstützung.
- Stärken:
- Speziell für komplexe Agentenausführung, Workflow-Automatisierung und Werkzeugorchestrierung gebaut.
- MIT-lizenziert, etabliertes Ökosystem (über 700.000 Entwickler), schnelle Einführung der Gemeinschaft.
- Anwendungsfälle: Multi-Agent-Anwendungen, kostengünstige autonome Wirkstoffe, Forschungen, die eine Agenten-native Logik erfordern.
- Warum wählen: Zum Aufbau von tiefem Agenten, Werkzeug-integriertem, offenen LLM-Apps im Maßstab.
3.. QWEN3 / QWEN3-CODER (Alibaba Damo)
- Profil: Mischung aus Experten der nächsten Technology, Kontrolle über Argumentationstiefe/Modi, dominantes mehrsprachiges Modell (119+ Sprachen), Repo-Scale-Codierungsspezialist.
- Stärken:
- Dynamisches „Denken/Nicht-Denken“ -Schnuning, erweiterte Funktionsanhänge, High-Bewertungen in Mathematik-/Code-/Instrument-Aufgaben.
- QWEN3-CODER: Griff 1M-Token für Code, Excels bei Schritt-für-Schritt-Repo-Analyse und komplexe Entwickler-Workflows.
- Anwendungsfälle: Mehrsprachige Instruments, globale SaaS, multimodale Logik-/Codierungs-Apps, chinesische Entwicklerteams.
- Warum wählen: Genauige Kontrolle, beste mehrsprachige Unterstützung, Weltklasse-Code-Agent.
4. Deepseek-R1 / V3
- Profil: Argumentationster, mehrstufiges RLHF-Coaching, 37B aktivierte Parameter professional Abfrage (R1); V3 erweitert sich auf 671B für Math/Code von Weltklasse.
- Stärken:
- Auf dem neuesten Stand der Technik über Logik und Kette des Gedankens übertrifft die meisten westlichen Konkurrenten bei wissenschaftlichen Aufgaben.
- Protokolle „Agentic Deep Analysis“ für vollständig autonome Planungs-/Such-/Syntheseinformationen.
- Anwendungsfälle: Technische/wissenschaftliche Forschung, sachliche Analytik, Umgebungen, die die Interpretierbarkeit bewerten.
- Warum wählen: Genauigkeit der maximalen Argumentation, Agentenverlängerungen für Forschung und Planung.
5. Wu Dao 3.0 (Baai)
- Profil: Modulare Familie (Aquilachat, Eva, Aquilacode), Open-Supply, starke langkontext- und multimodale Funktionen.
- Stärken:
- Verwendet sowohl Textual content als auch Bilder, unterstützt mehrsprachige Workflows, die für Startups und Low-Compute-Benutzer intestine geeignet sind.
- Anwendungsfälle: Multimodale Agentenbereitstellung, KMU, versatile Anwendungsentwicklung.
- Warum wählen: Praktisch und modular am meisten für multimodale und kleinere Wirkstoffaufgaben.
6. Chatglm (Zhipu AI)
- Profil: Edge, zweisprachig, Kontextfenster bis zu 1 m, quantisiert für {Hardware} mit niedriger Memorie.
- Stärken:
- Am besten für Agentenanwendungen für On-Machine-Anwendungen, Langdokument-Argumentation, cellular Bereitstellungen.
- Anwendungsfälle: Lokale/GOV-Bereitstellungen, Datenschutz-sensitive Szenarien, ressourcenbezogene Umgebungen.
- Warum wählen: Versatile Skalierung von der Cloud bis zum Rand/mobilen, starken zweisprachigen Fähigkeiten.
7. Manus & OpenManus (Monica AI / Neighborhood)
- Profil: Chinas neuer Benchmark für allgemeine KI-Agenten: Unabhängiges Denken, Einsatz in der realen Welt und Agentenorchestrierung. OpenManus ermöglicht Agenten -Workflows basierend auf vielen zugrunde liegenden Modellen (Lama -Varianten, GLM, Deepseek).
- Stärken:
- Natürliches autonomes Verhalten: Websuche, Reiseplanung, Forschungsschreiben, Sprachbefehle.
- OpenManus ist sehr modular und integriert chinesische offene Modelle oder proprietäre LLMs für maßgeschneiderte agierische Aufgaben.
- Anwendungsfälle: True Mission-Completion Brokers, Multi-Agent-Orchestrierung, Open-Supply-Agenten-Frameworks.
- Warum wählen: Erster großer Schritt in Richtung Agi-ähnlicher agentenanträge in China.
8. Doubao 1.5 Professional
- Profil: Bekannt für überlegene Konsistenz und Argumentationslogikstruktur, hoher Kontextfenster (erwartete 1M+ Token).
- Stärken:
- Echtzeit-Problemlösung, überlegene Logikstruktur, skalierbar mit mehreren Unternehmensbereitstellungen.
- Anwendungsfälle: Szenarien, die logische Strenge, Automatisierung auf Unternehmensebene betonen.
- Warum wählen: Verbessertes Denken und Logik, stark in skalierbaren Geschäftsumgebungen.
9. Baichuan, Stepfun, Minimax, 01.ai
- Profil: „Sechs Tiger“ der chinesischen Open AI (per MIT -Tech -Überprüfung), die jeweils starke Argumentations-/Agentenmerkmale in ihrer Domäne bieten (Stepfun/AIGC, Minimax/Reminiscence, Baichuan/Mehrsprachiger Recht).
- Stärken:
- Verschiedene Anwendungen: Von Konversationsagenten bis hin zu domänenspezifischen Logik in Recht/Finanz-/Wissenschaft.
- Warum wählen: Wählen Sie für sektorspezifische Anforderungen, insbesondere für hochwertige Geschäfts-Apps.
Vergleichstabelle
| Modell | Am besten für | Agent? | Mehrsprachig? | Kontextfenster | Codierung | Argumentation | Einzigartige Funktionen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 | Allzweckagent | Ja | Ja | 128K | Hoch | Hoch | Expertenmischung, schnell, offen |
| GLM-4.5 | Agenten-nativen Anwendungen | Ja | Ja | 128K+ | Hoch | Hoch | Native Process/Planungs -API |
| Qwen3 | Kontrolle, mehrsprachiger SaaS | Ja | Ja (119+) | 32k – 1m | Spitze | Spitze | Schnellmodusumschaltung |
| QWEN3-CODER | Codierung im Repo-Maßstab | Ja | Ja | Bis zu 1m | Spitze | Hoch | Schritt-für-Schritt-Repo-Analyse |
| Deepseek-R1/V3 | Argumentation/Mathematik/Naturwissenschaften | Manche | Ja | Groß | Spitze | Höchste | RLHF, Agentenwissenschaft, v3: 671b |
| Wu Dao 3.0 | Modular, multimodal, KMU | Ja | Ja | Groß | Mitte | Hoch | Textual content/Bild, Code, modulare Builds |
| Chatglm | Nutzung von Edge/Cell Agentic | Ja | Ja | 1m | Mitte | Hoch | Quantisiert, ressourceneffizient |
| Manus | Autonome Agenten/Stimme | Ja | Ja | Groß | Aufgabe | Spitze | Voice/Smartphone, reale Agi |
| Doubao 1.5 Professional | Logisch-adressives Enterprise | Ja | Ja | 1m+ | Mitte | Spitze | 1m+ Token, Logikstruktur |
| Baichuan/and so on | Branchenspezifische Logik | Ja | Ja | Variiert | Variiert | Hoch | Sektorspezialisierung |
Key TakeAways und wann Sie welches Modell verwenden müssen
- Kimi K2: Bester Allrounder-Wenn Sie eine ausgewogene Agentenmacht und Argumentation, einen langen Kontext, eine breite Sprachunterstützung wünschen.
- GLM-4.5: Native Agent, excellent für autonome Process -Apps oder Werkzeugorchestrierung; Open-Supply-Ökosystemführer.
- QWEN3/QWEN3-CODER: Überlegen für agile Kontrolle, mehrsprachige/unternehmerische Aufgaben und Code-Agenten auf hoher Ebene.
- Deepseek-R1/V3: Goldstandard für das Gedanke, Mathematik/Naturwissenschaften und Forschungslogik.
- Wu Dao 3.0: Am praktischsten für KMU/Startups, insbesondere für multimodale (Textual content/Picture/Code) Agentenlösungen.
- Chatglm/Manus/OpenManus: Feldbereitstellung, Privatsphäre und wirklich autonome Agenten-empfohlen für die reale Verwendung in der realen Welt, den Einsatz oder die kollaborativen Multi-Agent-Aufgaben.
- Doubao 1,5 Professional/Baichuan/Six Tigers: Erwägen Sie für sektorspezifische Bereitstellungen oder wenn sachliche Konsistenz und spezielle Logik von entscheidender Bedeutung sind.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Information Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.