2025 年 11 個最佳商業級 LLM 工具推薦

張志豪

2025-02-19 12:09:06

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大型語言模型（LLMs）的發展正引領人工智慧的變革性突破。基於先進的神經網路架構與龐大的訓練數據，它們協助企業推動創新並發揮人工智慧的最大潛力。因此，現在已有數十種商業用途的 LLM 工具。事實上，到 2025 年，約有 7.5 億個應用程式將使用 LLM，自動化 50% 的數位化任務。

為了保持競爭力並充分利用人工智慧，企業必須善用 LLM 工具。因此，本指南精選了 2024 年最適合推動企業 AI 計畫的 11 大 LLM 工具。最後，本指南還將說明如何為您的企業量身定制 LLM。

第一部分：瞭解 LLM——企業 AI 的基石

大型語言模型（LLM）是一種利用先進的 Transformer 架構和龐大訓練數據集來理解和生成類人文本的人工智慧程式。作為現代 LLM 工具的核心技術，這些模型透過無縫整合到業務流程中，推動 AI 工作流程自動化。

本質上，LLM 通過大量範例進行訓練，以識別複雜的語言模式和數據結構。例如，ChatGPT 是 LLM 工具的典範，它能夠解讀使用者輸入並生成精確且符合語境的內容。這一能力促進了 LLM 工具在各行業的快速採用。

LLM 基於深度學習，透過機率分析非結構化數據，檢測獨特的內容特徵。它們進一步針對專業任務進行微調，從編碼和翻譯到情感分析，這使得它們成為自動化 AI 工作流程和提升運營效率的不可或缺工具。

LLM 如何驅動 AI 工作流程自動化

典型的 AI 工作流程利用 LLM 工具包括以下步驟：

預訓練：模型基於龐大的文本數據集進行訓練。
Transformer 架構：先進的架構高效處理輸入數據。
分詞：將文本分為詞元並轉換為高維向量。
層堆疊：多個 Transformer 層捕捉上下文和位置的細微差異。
微調：通過進一步訓練，模型針對特定應用進行優化。
執行：LLM 整合到工作流程中，理解輸入並自動化回應。

此精簡流程不僅加速了內容生成，還促進了 LLM 工具的整合，確保 AI 工作流程自動化成為企業運營的核心部分。

LLM 工具的應用

如今，LLM 工具廣泛應用於以下領域：

聊天機器人和虛擬助理
自動化內容創建和代碼生成
客戶服務自動化
線上搜尋與資訊檢索
企業系統中的 AI 工作流程自動化
情感分析和市場研究
以及更多創新解決方案。

總體而言，LLM 是變革性 AI 工作流程自動化的引擎，使企業能夠整合智慧系統，簡化流程、降低人工干預需求，並推動創新。

第二部分：2025 年最佳 11 大商業級 LLM 工具推薦

考慮到 LLM 的顛覆性潛力，目前已有數十種 LLM 工具可供企業開發 AI 解決方案。以下是憑藉卓越能力主導市場的 11 大 LLM 工具：

1. DeepSeek

DeepSeek 是專為需要最高資料安全性和合規性的企業設計的領先內部部署型 AI 模型。它採用最先進的神經網路架構，並針對高效能運算環境進行優化，提供強大的自訂功能並可無縫整合至您的內部 IT 基礎架構。特別適合處理受監管行業的敏感資料，確保您的 AI 計劃符合嚴格的安全和營運標準。

行業專家預測 DeepSeek 將為安全 AI 部署樹立新標杆，使金融、醫療保健和法律服務等行業的組織能夠在不妥協資料隱私的情況下利用 AI 的力量。憑藉其可擴展的架構和全面的自訂選項，DeepSeek 正迅速成為希望在受控內部部署環境中部署企業 AI 的企業的首選解決方案。如需瞭解更多 DeepSeek 的功能，請造訪 deepseek.com。

2. Llama 3.1 405B

Llama 3.1 405B 是 Meta 於 2024 年 7 月 23 日發布的有史以來最大的開源 AI 模型。它擁有 4050 億參數，並使用超過 16,000 台高價的 Nvidia H100 GPU 訓練而成。在許多基準測試中，它的表現超越了 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和其他模型。它可用於合成資料生成、研究和實驗等。此外，它還具備多模態功能，能夠處理文本和圖像以生成全面的回應和預測。

Meta 執行長馬克·祖克柏預測，由於開源 Llama 3.1 405B 的推出，Meta AI 將在 2024 年底成為最廣泛使用的助手。因此，Llama 3.1 是 2024 年部署的最佳 LLM 工具之一。您可以在美國通過 meta.ai 或 WhatsApp 試用。

3. GPT

GPT（生成式預訓練轉換器）是 OpenAI 的 LLM 模型。GPT 有多種版本，包括 GPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4o、GPT-4o mini 等。所有這些 LLM 工具都能處理幾乎所有主題的類人對話。它們可以通過 API 訪問，並被無數公司使用，包括 Microsoft、Dropbox、Stripe、Zapier 等。您可以通過公開可用的 ChatGPT 工具輕鬆訪問 GPT。

4. Gemini

Gemini 與 GPT 一樣，是 Google 的 LLM 工具家族。這些工具包括 Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultra 等。這些 AI 模型憑藉其先進的能力能夠處理廣泛的任務。例如，Gemini Ultra 擁有 5400 億參數，並在編碼、數學推理和多模態理解等複雜任務中表現出色。相比之下，Gemini 1.5 Pro 提供 200 萬字元上下文窗口以處理大量文檔和資料。這些模型可通過 Google AI Studio 和 Vertex AI 訪問。

5. Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 最新的 LLM 模型，在編碼、推理和安全性方面提供了增強的性能。在許多基準測試中，其表現超越了 Gemini Pro 1.5 和 GPT-4o。該模型擁有 200K token 的上下文窗口。如果您需要編碼能力、研究生水準的推理能力以及大學生水準的知識，它表現非常出色。您可以免費在 Claude.ai 和 Claude iOS 應用程式上使用。此外，您還可以通過 Google Cloud 的 Vertex AI、Amazon Bedrock 和 Anthropic API 使用。

6. BLOOM

BLOOM 是另一個強大的開源 LLM 工具，擁有 1760 億參數。這是一個自回歸的多語言語言模型，經過訓練可以基於提供的輸入提示生成文本，涵蓋多種主題。它可以輸出 46 種語言和 13 種編程語言的文本。該模型還可以基於您的資料進行微調以執行特定任務。您可以使用 Hugging Face 的生態系統來部署該模型。

7. Cohere

Cohere 是一個 NLP 工具，幫助開發者打造基於 LLM 的應用程式。它提供預訓練模型，使開發者能夠輕鬆採用先進的語言模型。其 API 易於配置和使用。您可以將其用於內容創建、摘要生成、翻譯、聊天機器人等。此外，您還可以自訂該 LLM 工具以提升其效能與擴展性。

8. Falcon

Falcon 也是一個開源的 LLM 工具。其模型擁有約 1800 億參數，在多項任務中表現優於 GPT-3.5。它可以協助完成許多 NLP 任務，例如文本生成、翻譯、摘要生成等。開發者可以從 GitHub 下載並部署該模型。

9. Ernie

Ernie 是百度開發的一系列 LLM 工具，能夠提供流暢、準確且合乎邏輯的回應。它在文學創作、數學計算、中文理解、商業寫作、多模態生成以及數學計算方面表現出色。該工具特別適合中文語言的應用。您可以通過其 API 輕鬆訪問。

10. Mistral 7B

顧名思義， Mistral 7B 是一個預訓練了 70 億參數的語言模型。儘管其參數僅有 70 億，但在大多數基準測試中表現超越了 Llama 2 13B。該模型易於部署並可根據業務需求進行定制。由於其架構中採用了滑動窗口注意力（SWA）和分組查詢注意力（GQA），它在效率與高效能之間取得了理想的平衡。您可以下載並在本地使用，或部署至雲端，也可以透過 HuggingFace 使用。

11. MPT-30B

MPT (Mosaic Pretrained Transformer) 30B 是一個解碼器風格的 Transformer。它基於 1T 英語程式碼和文本從零開始進行預訓練。與其他 LLM 工具不同，它擁有 8k token 的上下文窗口，通過 FlashAttention 實現高效推理和訓練，並通過 ALiBi 支援上下文長度的外推。此外，它展現了卓越的編碼能力。