2026年开源大模型大盘点：Llama 4、DeepSeek V4、Qwen 3谁最强？

开源大模型的黄金时代

2026年，开源大模型已经从”追赶闭源”变成了”在某些领域超越闭源”。过去三个月内，Llama 4、DeepSeek V4 和 Qwen 3 相继发布，将开源模型的性能推到了一个新高度。本文将基于真实评测数据，帮你厘清三者的差异。

Llama 4：Meta 的野心之作

Meta 在 2026 年初发布的 Llama 4 系列包括三个版本：Llama 4-Scorpion（405B）、Llama 4-Viper（90B）和 Llama 4-Cheetah（12B）。

核心亮点：

1. 原生多模态：Llama 4 从设计之初就是多模态模型，不再需要额外的视觉编码器。在 MMMU 基准测试中，Scorpion 版得分 78.9，与 GPT-5 仅差 2.1 分。
2. 超长上下文：原生支持 256K token，通过 YaRN 扩展可达 1M token。
3. MoE 架构：Viper 和 Cheetah 采用混合专家（MoE）架构，推理速度比同尺寸 Dense 模型快 3 倍。

DeepSeek V4：性价比之王

DeepSeek V4 延续了 DeepSeek 一贯的”低成本高表现”路线。V4 版本最大的变化是采用了全新的 Mamba-2 + Attention 混合架构。

实测数据：

基准测试	DeepSeek V4 (671B MoE)	Llama 4 (405B)	Qwen 3 (72B)
MMLU-Pro	86.3	85.1	84.7
HumanEval	92.1	90.5	89.8
GPQA	67.4	65.2	63.9
推理成本	$0.28/1M tokens	$0.85/1M tokens	$0.45/1M tokens

V4 的推理成本仅为 Llama 4 的三分之一，但在数学和编程任务上反而领先，这得益于其创新的训练策略和 MoE 路由优化。

Qwen 3：中文生态的标杆

通义千问 Qwen 3 系列最让人惊喜的是其中文能力和工具调用能力。在 C-Eval 和 CMMLU 上分别达到 92.3 和 91.8，领先其他开源模型。

独特的优势：

• Function Calling 精度：在 BST 工具调用评测中准确率 96.2%，最适合做 Agent 底座。
• 中文 Agent 生态：配套发布了 Qwen-Agent 框架，开箱即用。
• 量化友好：AWQ 量化后性能损失不到 1%，可在 24G 显存上运行 72B 模型。

如何选择？

• 通用场景：Llama 4-Viper（90B）是最平衡的选择，性能好、速度快。
• 编程/数学：DeepSeek V4 性价比极高，API 成本只有竞品的一半。
• 中文 Agent 开发：Qwen 3 是当之无愧的第一选择。
• 本地部署：Qwen 3-14B 或 Llama 4-Cheetah (12B)，配合量化可以在消费级显卡上运行。

写在最后

2026年的开源模型市场格局更加清晰：Llama 代表全球通用，DeepSeek 代表极致性价比，Qwen 代表中文深度优化。无论你选择哪一个，开源模型的能力都已经足够支撑绝大多数生产场景。