最佳开源大语言模型（LLM）对比

随着每天都有新的大语言模型发布，选择合适的模型可能变得困难。无论你是需要编码、智能代理工作流还是长上下文推理，本文旨在帮助你找到最适合的开源LLM。我们将基于技术规格、基准测试以及在Baseten生产环境中运行的第一手数据，对8款顶级开源模型进行评估。

DeepSeek V4 Pro 是一款前沿的开源模型，专为智能编码和复杂STEM推理设计。其架构支持1M token上下文窗口，通过跨层共享注意力（CSA）和分层分块注意力（HCA）实现。CSA复用第一层的Key和Value矩阵，显著减少内存占用；HCA将序列分块，每个token精确关注块内内容，对远端块进行粗粒度汇总。两者结合将KV缓存内存降至标准模型的约2%。此外，流形约束超连接（mHC）确保大规模训练的稳定性。DeepSeek V4 Pro在智能编码方面领先于其他开源模型，与闭源前沿模型相当，且在中等至高复杂度任务上成本显著更低。

Gemma 4 来自Google DeepMind，专为企业微调和多模态推理设计。它交替使用滑动窗口注意力和稀疏全局注意力层，在保持长程推理能力的同时大幅降低计算开销。上下文窗口在边缘部署中可达128K，云端可达256K。Gemma 4有两个主要版本：12B模型无编码器，原生支持音频，适合本地部署和智能代理工作流；31B密集模型更强大，适合高质量输出但需要更多VRAM。

GLM 5.1 来自智谱AI，专为长周期编码任务优化，可支持智能代理运行长达8小时。它采用混合专家（MoE）架构，包含256个专家，每个token仅路由8个专家，从而以较低计算成本获得大规模模型的推理能力。GLM的稀疏注意力将每层的所有Key和Value矩阵压缩为单个小潜变量矩阵，显著减小KV缓存大小。GLM 5.1还能主动管理自身工作记忆，通过迭代和自我修正避免上下文过载。

GPT OSS 120B 是OpenAI的开源推理模型，针对文本生成和对话AI优化。在Baseten上，通过TensorRT-LLM和NVIDIA Dynamo实现KV缓存感知路由，并借助EAGLE-3投机解码获得60%的速度提升，达到650+ tokens/秒。它是成本最低的120B模型之一，适合在约80GB的消费级硬件上部署。

Kimi K2.6 来自Moonshot AI，拥有1万亿参数，在编码工作负载上高度可靠。它基于Kimi Code引擎，能处理大型代码库并直接从视觉草图构建界面。通过MoonVit视觉编码器，支持文本、图像和视频输入。Kimi K2.6在Rust、Go和Python的SWE工作流中表现出色。

MiniMax M3 在前端和UI工作、视觉推理和创意任务中表现强劲。它通过MiniMax稀疏注意力（MSA）支持1M token上下文窗口，且内存成本可控。在UI生成、带视觉上下文的代码审查和创意写作等设计相关任务上，输出质量高。

Nemotron 3 Ultra 是NVIDIA的550B参数MoE模型，专为长运行时间智能代理设计。其混合Mamba-Transformer架构使推理时间随上下文增长保持平稳，在长代理工作流中推理速度提升5倍，成本降低30%。Ultra是Nemotron 3系列中最大的模型，还有Nano和Super两款互补模型。

Qwen 3.6 开源家族包括27B密集模型和35B-A3B MoE模型（3B活跃参数）。在智能编码方面，Qwen 3.6提供仓库级推理和强大的前端工作流性能。与Qwen 3.5相比，两个模型均原生支持多模态（文本、图像、视频）。27B模型在所有主要编码基准测试上超越了之前的397B开源旗舰，但体积小得多。

如何信任基准测试？ 基准测试只是起点，一个在排行榜上名列前茅的模型可能在你具体的任务上表现不佳。建议在自己的任务工作负载上进行评估，然后优化TTFT、TPS和端到端延迟等推理性能指标。

总之，最佳开源LLM取决于你的工作负载和优化目标。所有提及的模型目前已在许多AI应用中投入生产。