2026年七大开源大语言模型

DeepSeek 的开源大语言模型系列包含两种互补的方法：DeepSeek-V3 作为高性能通用模型，DeepSeek-R1 作为推理专注型模型。DeepSeek-V3 采用混合专家（MoE）架构，针对大规模高效训练和推理进行了优化；DeepSeek-R1 则在此基础之上通过强化学习（RL）增强推理能力。两者结合，既提供了强大的通用语言性能，也具备高级问题求解能力。

Gemma 4 是源自 Gemini 研究的开放模型系列，旨在相对于模型规模实现性能最大化，同时保持足够效率以支持本地部署。它包含从边缘设备到工作站级系统的多种模型规模，支持多模态推理、多语言任务和智能体工作流。

GLM-5 是一款大规模混合专家模型，用于复杂推理和长时程智能体任务。它在总参数和训练数据上较前代版本有所扩展，并引入稀疏注意力等优化以降低部署成本。模型将大规模预训练与强化学习相结合，在多项基准上提升推理、编码和工具使用性能。

Kimi K2.5 是面向智能体工作流的多模态混合专家模型，将视觉和语言理解与协同多智能体执行相结合。它在大型混合视觉和文本语料上训练，支持快速响应和深度推理两种模式。该模型通过任务分解并在多个智能体间执行，以处理复杂工作流。

MiniMax M2.5 是一款强化学习驱动的模型，专注于编码、工具使用和办公工作流等实际生产力任务。它在大规模仿真环境中训练，以提升任务分解、规划和执行能力。模型在推理和成本方面强调效率，能够以更少步骤更快地完成复杂任务。

LlaMA 4 是 Meta 开放权重语言模型的最新一代，旨在实现可扩展性、效率和多模态能力。它原生支持文本和视觉输入，能够在不同数据类型之间进行更高级的推理。模型针对从单 GPU 配置到大规模分布式系统的多种部署环境进行了优化，并包含面向性能和成本效率的变体。

Qwen 3.5 是一款大规模开放权重模型，作为原生多模态智能体设计，在统一架构中结合视觉和语言能力。它采用混合设计，将稀疏混合专家与线性注意力机制结合，在保持高性能的同时提升效率。模型在大规模多模态数据集上训练，支持长上下文推理、工具使用和多语言任务。