Function Calling是什么？AI模型支持Function Calling有什么用？

2026年7月18日 阿里云百炼 2 views 0

Function Calling是一种机制，允许AI大模型在无法直接访问实时数据或外部系统的情况下，通过调用外部工具，如API、数据库、自定义函数等工具，来获取信息或执行操作，从而突破模型自身能力的限制。码笔记mabiji.com分享支持Function Calling功能的大模型及Function Calling工作原理：

Function Calling是什么？

模型支持Function Calling能力，使用Function Calling功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。

Function Calling工作原理

Function Calling通过应用程序与大模型之间的多步骤交互实现，如下图：

1、发起第一次模型调用

应用程序向大模型发送用户问题和可用工具清单。

2、接收模型的工具调用指令（工具名称与入参）

若模型判断需要调用外部工具，返回JSON格式的指令，指定函数名称与入参。若模型判断无需调用工具，会返回自然语言格式的回复。

3、在应用端运行工具

应用程序执行指定工具，获取输出结果。

4、发起第二次模型调用

将工具输出结果添加到消息数组（messages），再次调用模型。

5、接收来自模型的最终响应

模型综合工具输出与用户问题，生成自然语言回复。

哪些模型支持Function Calling?

阿里云百炼千问、DeepSeek、GLM、Kimi和MiniMax支持Function Calling的模型版本如下：

千问

文本生成模型：

  • 千问Max：Qwen3.7-Max系列、Qwen3.6-Max系列、Qwen3-Max系列、Qwen-Max系列
  • 千问Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列、Qwen-Plus系列
  • 千问Flash：Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列、Qwen-Flash系列
  • 千问Coder：Qwen3-Coder系列、Qwen2.5-Coder系列、Qwen-Coder系列
  • 千问Turbo：Qwen-Turbo系列
  • Qwen3.6开源系列
  • Qwen3.5开源系列
  • Qwen3开源系列
  • Qwen2.5开源系列

多模态模型：

  • 千问VL： Qwen3-VL-Plus系列、 Qwen3-VL-Flash系列
  • 千问Omni：Qwen3.5-Omni-Plus系列、Qwen3.5-Omni-Flash系列、Qwen3-Omni-Flash系列
  • 千问Omni-Realtime：Qwen3.5-Omni-Plus-Realtime系列、Qwen3.5-Omni-Flash-Realtime系列
  • Qwen3-VL 开源系列

DeepSeek

阿里云百炼部署

  • deepseek-v4-pro
  • deepseek-v4-flash
  • deepseek-v3.2
  • deepseek-v3.2-exp（非思考模式）
  • deepseek-v3.1（非思考模式）
  • deepseek-r1
  • deepseek-r1-0528
  • deepseek-v3

硅基流动部署

  • siliconflow/deepseek-v3.2
  • siliconflow/deepseek-v3.1-terminus
  • siliconflow/deepseek-r1-0528
  • siliconflow/deepseek-v3-0324

快手万擎部署

  • vanchin/deepseek-v3.2-think
  • vanchin/deepseek-v3.1-terminus
  • vanchin/deepseek-r1
  • vanchin/deepseek-v3

GLM

  • glm-5.2
  • glm-5.1
  • glm-5
  • glm-4.7
  • glm-4.6
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air

Kimi

阿里云百炼部署

  • kimi-k2.6
  • kimi-k2.5
  • kimi-k2-thinking
  • Moonshot-Kimi-K2-Instruct

月之暗面部署
kimi/kimi-k3、kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code、kimi/kimi-k2.6、kimi/kimi-k2.5

MiniMax

阿里云百炼部署

  • MiniMax-M2.5
  • MiniMax-M2.1

稀宇科技部署

  • MiniMax/MiniMax-M3
  • MiniMax/MiniMax-M2.7
  • MiniMax/MiniMax-M2.5
  • MiniMax/MiniMax-M2.1

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