2026 年最佳開源 LLM：我們實測 8 款——僅 3 款擊敗 GPT-4 級模型

2026 年最佳開源 LLM：我們實測 8 款——僅 3 款擊敗 GPT-4 級模型

最後更新：2026 年 7 月 5 日。 本指南中的每個基準測試分數、VRAM 數據和授權條款都經過本次更新的重新驗證。以下排名反映 2026 年年中之前發布的開放權重模型——如果有新發布改變了順序，本頁面將在當月內更新。

2026 年最佳開源 LLM 是 Qwen 3 235B-A22B，在整體推理和程式設計方面表現最佳，DeepSeek R1 在深度數學推理領先，Llama 4 Scout 則在長上下文（1000 萬 token）領先。對於單張消費級顯示卡，Gemma 3 27B（16 GB VRAM）和 Phi-4 14B（8 GB）是最容易自行託管的。這三款頂級模型在程式和數學上都匹敵 GPT-4 級效能，同時保持免費部署。

領先的開源 LLM：基準測試快照

下表涵蓋五款廣泛部署的開源模型，以標準公開基準測試評分。MMLU 衡量廣泛的通用知識；HumanEval 衡量程式碼生成的通過率。

我們每月更新此表。

開源 LLM 不再只是與專有模型「競爭」——在程式設計、數學和長上下文任務上，它們正在獲勝。每月 200 美元的 API 帳單與自行託管的開源模型之間的差距從未如此之小。

這個排名穿透了炒作。這裡的每個模型都根據重要的基準測試、你實際需要的硬體，以及每個模型最閃耀的特定應用場景來評估。

快速總結：你該選哪款開源 LLM？

需要絕對最佳的推理？ 選 Qwen 3 235B 或 DeepSeek R1。想在單卡上運行？ Gemma 3 27B 或 Phi-4 14B。處理海量文件？ Llama 4 Scout 的 1000 萬 token 上下文無與倫比。

VRAM 數據假設 Q4 量化。全精度需求高出 2-4 倍。如果你是在本機運行模型的新手，從 Gemma 3 或 Phi-4 開始——它們是這份清單上對硬體最友善的選項。

開源 LLM 排行榜：2026 年 7 月排名

截至 2026 年 7 月，Qwen 3 235B-A22B 在我們的開源 LLM 排行榜上以全方位推理和程式設計居首，DeepSeek R1 以深度數學居第二，Llama 4 Scout 以長上下文居第三。以下完整排名涵蓋本指南中評測的全部八款模型，從資料中心設備到適合筆記型電腦的選擇。

這些排名反映我們每月對基準測試、硬體需求和授權條款的重新檢查。

現在，讓我們逐一解析每款模型為何值得你關注。

1. Qwen 3 235B-A22B——最佳整體開源 LLM

阿里巴巴的 Qwen 3 235B-A22B 是目前最值得擊敗的模型。它採用混合專家（MoE）架構，總參數 2350 億，但每個 token 僅啟動 220 億，與同等品質的稠密模型相比，運算量削減約 90%。

Qwen 3 的脫穎而出在於其雙模式思考。你可以在「思考模式」（用於複雜的數學和程式問題，模型會展示其思維鏈）和快速的「非思考模式」（用於快速聊天回應）之間切換。這種靈活性在生產環境中很重要。

基準測試亮點：

這些數字使它與 DeepSeek R1、OpenAI 的 o1 和 Gemini 2.5 Pro 處於同一級別，只不過你可以在 Apache 2.0 下下載、微調並部署到任何地方。

硬體需求： 完整模型在 Q4 量化下需要約 132 GB VRAM。那是多卡設置——想想五張 RTX 3090、三張 A40，或雙 H100 設備。不便宜，但對新創公司或研究實驗室來說完全在可及範圍內。Qwen 3 系列還包含較小的變體（32B、14B、8B、4B），可在消費級硬體上運行。

誰該使用： 需要前沿級推理和程式設計、但想擁有自己基礎設施的團隊。它特別適合具有 256K 上下文並支援 100 多種語言的多語言工作負載。如果你打算為特定領域微調模型，Qwen 3 的 Apache 2.0 授權給你完全的自由。

2. DeepSeek R1——深度推理最佳

DeepSeek R1 在 2025 年初發布時改變了遊戲規則，證明了開源模型可以在推理任務上匹敵 OpenAI 的 o1。R1-0528 更新更進一步，AIME 2025 準確率從 70% 躍升至 87.5%。

該模型的秘訣是其訓練方法。DeepSeek 首先使用純強化學習創建了 R1-Zero，沒有監督式微調的熱身。模型自發地發展出思維鏈推理、自我驗證和回溯行為。它真的教會了自己檢查自己的工作。

基準測試亮點：

硬體需求： 與 DeepSeek V3 相同的 671B MoE 架構，所以 Q4 下約需 136 GB VRAM。但這裡有個實際的角度：DeepSeek 還發布了 1.5B、7B、14B、32B 和 70B 參數的蒸餾變體。32B 蒸餾版可在單張 RTX 4090 上運行，在推理任務上仍優於許多更大的模型。

誰該使用： 任何建構需要逐步推理、定理證明、複雜程式碼除錯、科學分析的應用程式的人。如果你需要在預算內獲得推理能力，蒸餾變體特別有用。如果你想在自有硬體上部署較小的蒸餾版，請查看在本機運行 LLM 的最佳工具。

3. Llama 4 Scout——長上下文最佳

Meta 的 Llama 4 Scout 為開源世界帶來了真正全新的東西：1000 萬 token 的上下文視窗。這不是打錯字。你可以在單個提示中餵給它整個程式碼庫、一書架的研究論文，或 20 小時的影片轉錄。

Scout 使用 16 個 MoE 專家，每個 token 僅啟動 2 個，總參數 109B 但僅 17B 活躍。Meta 聲稱它在 INT4 量化下可裝在單張 H100 上，不過 1000 萬的上下文視窗顯然需要更多記憶體用於 KV 快取。

基準測試亮點：

那個在 1000 萬 token 下的完美 Needle-in-a-Haystack 分數令人矚目。大多數模型在遠早於 128K 時就開始丟失資訊。Scout 使用一種新穎的文件間注意力遮罩方法，即使在其巨大的上下文視窗內也能維持文件之間的邊界。

硬體需求： Q4 下，模型權重需要約 55 GB VRAM。單張 H100（80 GB）可輕鬆處理。對於消費級硬體，兩張 RTX 4090（共 48 GB）可以管理較短的上下文長度。問題是：實際使用完整的 1000 萬上下文視窗需要在模型權重之上巨大的 KV 快取記憶體。實際上，大多數自行託管的部署上限為 128K-256K token。

誰該使用： 處理海量文件的團隊——法律分析、程式碼庫問答、研究論文綜合。多模態能力（文字 + 圖片輸入）也很強。只需對上下文長度保持現實：1000 萬的上限是真實的，但你需要伺服器級硬體才能達到。

4. DeepSeek V3——最佳通用開源 LLM

雖然 DeepSeek R1 因推理而登上頭條，但 DeepSeek V3 可以說是日常使用更實用的模型。它是主力——快速、各方面都能幹，而且以其規模而言效率極高。

V3 與 R1 共享相同的 671B MoE / 37B 活躍架構，但用深度推理鏈換取更快的回應時間和更廣泛的通用能力。V3-0324 更新納入了 R1 訓練中的強化學習技術，在不增加顯式思維鏈延遲的情況下提升推理。

基準測試亮點：

DeepSeek V3 在程式設計和數學基準測試上超越了 GPT-4.5。它的訓練效率堪稱傳奇——完整的預訓練運行僅需 278.8 萬 H800 GPU 小時，只是同等模型所需的一小部分。

硬體需求： 與 R1 相同（Q4 下約 136 GB VRAM）。對於實際部署，GGUF 量化版本可透過 llama.cpp 或 Ollama 在多卡消費級設置上運行。

誰該使用： 如果你需要一個處理所有事情的模型——聊天、程式設計、分析、翻譯、摘要——V3 是最平衡的選擇。它在困難推理上不會擊敗 R1，在上下文長度上不會擊敗 Scout，但在速度和多功能性比巔峰基準分數更重要的典型生產工作負載上，它會優於兩者。

5. Mistral Large 3——多語言和企業使用最佳

Mistral Large 3 讓 Mistral 重返前沿。總參數 675B（41B 活躍），它是一個以 Apache 2.0 發布的完整 MoE 模型——相較於 Mistral Large 2 的限制性研究授權，這是巨大的轉變。

該模型從零開始在 3,000 張 NVIDIA H200 GPU 上訓練，效果顯現。在 LMSYS Chatbot Arena 上，它在開源模型中排名第 2，整體排名第 6（包括專有模型）。對歐洲團隊來說特別有趣的是它的多語言優勢——在平衡的多語言 MMLU 測試上準確率約 85.5%。

基準測試亮點：

讓 Mistral 模型與眾不同的一個特質：它們被訓練為說「我不知道」而不是幻覺。這使 Mistral Large 3 非常適合 RAG 管線和事實準確性比創意輸出更重要的企業應用。

硬體需求： 總參數 675B，VRAM 需求與 DeepSeek 相似（Q4 下約 140 GB）。Mistral 還提供 14B 的 Small 3 變體，可裝在單張消費級顯示卡上，在推理和程式設計上表現遠超其級別。

誰該使用： 需要多語言能力和資料主權的歐洲公司。建構 RAG 系統且減少幻覺至關重要的企業團隊。Apache 2.0 授權完全消除了商業摩擦。

6. Gemma 3 27B——單卡部署最佳

Google 的 Gemma 3 27B 是能力與易用性之間的甜蜜點。270 億參數的稠密架構，在 Q4 量化下可在單張 RTX 4090 上運行。不需要多卡設備，不需要伺服器級硬體，只需一張普通的遊戲卡。

不要被適中的參數數量所迷惑。Gemma 3 27B 表現遠超其級別，尤其是在多模態任務上。它處理文字和圖片輸入，支援 140 多種語言，其 130K 上下文視窗對於這個規模的模型來說很慷慨。

基準測試亮點：

那些多模態分數（DocVQA 85.6%、ChartQA 76.3%）可與大 3-5 倍的模型競爭。對於需要圖片理解而沒有 GPU 叢集的開發者，Gemma 3 是顯而易見的選擇。

硬體需求： Q4 量化下約 16 GB VRAM，Q8 下 32 GB。單張 RTX 4090（24 GB）可輕鬆處理。即使是 32 GB 統一記憶體的 M2 MacBook Pro 也能運行。如果你正在遵循我們的在本機運行 LLM 指南，Gemma 3 是最容易入門的模型之一。

誰該使用： 獨立開發者、小團隊，以及任何想要一個能幹的多模態模型而不想租用雲端 GPU 的人。它也非常適合原型開發——在本機用 Gemma 3 測試你的管線，然後在需要時在生產環境擴展到更大的模型。關於 Google 較新的小型模型，請參閱我們的 Gemma 4 12B 指南。

7. Phi-4 Reasoning——邊緣和資源受限部署最佳

Microsoft 的 Phi-4 Reasoning 證明了參數數量並不是一切。僅 140 億參數，它在多個推理基準測試上優於 DeepSeek R1 的 70B 蒸餾版。最近發布的 Phi-4-reasoning-vision-15B 增加了多模態能力，在數學視覺推理任務上比 Gemma 3 12B 高 17%。

Phi-4 系列的秘密是訓練資料品質。Microsoft 的方法優先考慮精選的高品質資料而非原始規模，而且有效——Phi-4 在 MATH 和 MGSM 基準測試上得分超過 80%，在數學推理上優於 Google 的 Gemini Pro 和 GPT-4o-mini。

基準測試亮點：

硬體需求： Q4 下約 8 GB VRAM——那是筆記型電腦 GPU 甚至較舊的桌機卡。該模型可在 Apple Silicon MacBook 上輕鬆運行，真正便攜。對於邊緣部署，它是少數可以在裝置上以合理延遲運行的模型之一。

誰該使用： 行動和邊緣開發者、建構裝置上 AI 功能的團隊，以及任何需要在最少硬體上獲得強大推理的人。Phi-4 也是評估微調模型的好選擇，因為其小尺寸使訓練迭代快速且便宜。MIT 授權意味著沒有商業限制。

8. GLM-4.7——代理程式設計最佳

Z.ai 的 GLM-4.7 是為特定應用場景量身打造的：代理程式設計工作流，模型需要推理、使用工具，並在長的多步驟互動中維持上下文。

其架構是 355B MoE，32B 活躍參數，但突出的功能是其三層思考系統。與大多數每輪都重新開始推理過程的模型不同，GLM-4.7 在整個對話中保留思考區塊。當模型編排複雜的多步驟程式任務時，這種持久的推理上下文帶來真正的差異。

基準測試亮點：

那個 73.8% 的 SWE-bench 分數可與 Claude Sonnet 4.5 競爭——在真實世界的軟體工程任務上，不是合成基準測試。而 94.2% 的 HumanEval 是這份清單上所有模型中最高的。

硬體需求： 與其他大型 MoE 模型相似（Q4 下約 130 GB VRAM）。200K 上下文視窗和 131K 最大輸出使其在長代理會話期間很吃記憶體。

誰該使用： 建構程式代理、自動除錯工具或程式碼審查系統的 AI 輔助開發團隊。如果你正在為以程式設計為主的模型選擇微調工具，GLM-4.7 是一個強大的基礎。MIT 授權意味著完全的商業使用。

程式設計最佳開源 LLM（2026 年 7 月）

2026 年 7 月的程式設計，GLM-4.7 是頂級開源選擇，HumanEval 得分 94.2%，SWE-bench 得分 73.8%，在真實軟體任務上可與 Claude Sonnet 4.5 競爭。想要在消費級硬體上獲得強大的程式設計模型？DeepSeek R1 32B 蒸餾版可在單張 RTX 4090 上運行。

在考慮較新的 GLM 發布？請參閱我們的 GLM 5.2 解析了解它的比較。

如何選擇：決策框架

「最佳」模型完全取決於你的限制條件。使用這個矩陣來縮小你的決定。

還不確定？從這裡開始：你有多卡硬體嗎？如果沒有，你的選擇是 Gemma 3 和 Phi-4。如果有，你正在建構程式代理嗎？選 GLM-4.7 或 DeepSeek R1。需要長上下文？Llama 4 Scout。其他一切？Qwen 3 235B 是最安全的預設。

我們如何排名這些模型

排名不是基於單一基準測試。每個模型都經過五個維度的評估：

1. 基準測試效能——MMLU、HumanEval、AIME、SWE-bench 和領域特定測試
2. 硬體可及性——真實團隊能否實際部署？
3. 授權自由度——Apache 2.0 和 MIT 得分高於限制性授權
4. 生態系統成熟度——可在 Hugging Face、Ollama、vLLM 和主要推理引擎上取得
5. 真實世界採用——活躍社群、生產部署、持續更新

基準測試得分高但需要沒有人擁有的 GPU 叢集的模型（說的就是你，671B 全精度）會被扣分。有限制性授權而阻擋商業使用的模型也會失分。目標是實用價值，而不是排行榜上的吹噓資本。

如果你想自己測試這些模型，我們的 LLM 評估指南會逐步介紹如何設定系統化基準測試，最佳評估工具彙整涵蓋你需要的框架。

常見問題

2026 年最新的開源 LLM 有哪些？

2026 年的前沿由 Qwen 3（阿里巴巴）、DeepSeek R1 和 V3、Llama 4 Scout（Meta）、Mistral Large 3 和 GLM-4.7（Z.ai）引領。像 DeepSeek R1-0528 和 Phi-4 reasoning-vision 變體這樣的小版本更新在 2026 年年中之前陸續到來。我們每月重新檢查這份清單，並在新發布改變排名時更新排行榜。

這個開源 LLM 排行榜多久更新一次？

每月。我們在每月初重新驗證基準測試分數、VRAM 需求和授權，並在新模型發布時加入。標題下的「最後更新」日期反映最近的審查。

2026 年最佳開源 LLM 是什麼？

Qwen 3 235B-A22B 目前在最廣泛的基準測試範圍上領先，在 Apache 2.0 授權下結合了頂級的推理、程式設計和多語言能力。對於特定應用場景，DeepSeek R1（推理）和 Llama 4 Scout（長上下文）可能是更好的選擇。

我可以在消費級硬體上運行開源 LLM 嗎？

可以。Gemma 3 27B 可在單張 RTX 4090（24 GB VRAM）上運行，Phi-4 14B 可裝在 8 GB 的筆記型電腦 GPU 上。較大模型的量化版本（Q4、Q8）也可以使用 Ollama 和 llama.cpp 等工具在多卡消費級設置上運行。

開源 LLM 和 ChatGPT 或 Claude 一樣好嗎？

在程式設計和數學基準測試上，最佳開源模型匹敵或擊敗 GPT-4.5，並接近 Claude Sonnet 4.5 的效能。差距在結構化任務（程式、數學、推理）上最小，在創意寫作和細微的指令遵循上最大。

MoE（混合專家）對硬體意味著什麼？

MoE 模型總參數量很大，但每個 token 僅啟動一小部分。然而，整個模型必須載入記憶體，路由器才能選擇專家。一個 235B MoE 模型即使只有 22B 活躍，仍需要 235B 的 VRAM——你沒有節省記憶體，你節省的是運算。

哪款開源 LLM 最適合程式設計？

GLM-4.7 以 94.2% HumanEval 和 73.8% SWE-bench 領先。對於純程式碼生成，DeepSeek R1 和 Qwen 3 235B 緊隨其後。對於消費級硬體上的程式設計，DeepSeek R1 32B 蒸餾版是能力與成本的最佳比率。

Llama 4 Scout 真的有 1000 萬 token 的上下文嗎？

架構支援，而且 Meta 展示了在 1000 萬 token 下完美的 Needle-in-a-Haystack 檢索。但實際使用完整上下文需要巨大的 KV 快取記憶體。大多數自行託管的部署實際上上限為 128K-256K token。像 Together AI 和 Fireworks 這樣的雲端供應商提供更長的上下文視窗。

我應該尋找什麼授權的開源 LLM？

Apache 2.0 和 MIT 是最寬容的——完全的商業使用、修改和再分發。Llama 的自訂授權允許商業使用，但對超過 7 億用戶的應用程式有限制。一些「開放權重」模型（如 Gemma）有特定條款——在生產部署前務必閱讀授權。

70B 模型需要多少 VRAM？

Q4 量化下，70B 稠密模型需要約 35-40 GB VRAM。單張 A100（80 GB）可輕鬆處理，或兩張 RTX 4090（共 48 GB）。全精度（BF16）下，你需要 140+ GB，實際上需要四張 A100 或同等設備。

我可以為我的應用場景微調開源 LLM 嗎？

絕對可以。QLoRA 使在單張 24 GB 顯示卡上微調 70B 模型成為可能。像 Phi-4 和 Gemma 3 這樣的較小模型更適合微調實驗。Apache 2.0 和 MIT 授權的模型對衍生作品沒有限制。

開源多模態 LLM 呢？

Gemma 3 27B 和 Llama 4 Scout 都原生處理文字和圖片輸入。Phi-4-reasoning-vision-15B 在較小規模上增加了視覺推理。對於影片理解，Llama 4 Scout 在其上下文視窗內支援最多 20 小時的影片輸入。

目前最佳開源 LLM 是什麼？

目前，Qwen 3 235B-A22B 是整體最佳開源 LLM，在 Apache 2.0 授權下於推理和程式設計領先。對於單張消費級顯示卡，Gemma 3 27B（16 GB VRAM）是首選，而 GLM-4.7 以 94.2% HumanEval 贏得程式代理。

有開源 LLM 排行榜嗎？

有。我們上面的 2026 年 7 月排行榜對本指南中的全部八款模型進行排名，Hugging Face 則主辦社群運行的 Open LLM Leaderboard，涵蓋更廣。我們每月根據 MMLU、HumanEval、AIME 和 SWE-bench 等基準測試重新驗證我們的排名。

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來源

• Qwen 3 技術報告 - arXiv
• Meta Llama 4 官方頁面
• DeepSeek R1 - Hugging Face
• Gemma 3 - Google DeepMind
• Phi-4 Reasoning 技術報告 - Microsoft Research
• Mistral Large 3 公告
• GLM-4.7 - Hugging Face
• Open LLM Leaderboard - Hugging Face