2026 年开源 LLM 格局：四大旗舰模型实测，差距比想象中大

2026 年的开源 LLM 市场，跟一年前完全不是一回事了。

去年这个时候，开源社区的共识是”开源追不上闭源，差个半年到一年”。今年这个共识被打破了。DeepSeek V4 在多个基准测试上追平甚至超越了 GPT-4o，Qwen 3.5 在中文场景下表现碾压级别领先，Llama 4 的生态成了事实标准，Mistral Large 2 在效率和成本的平衡上做到了极致。

这四家，走的完全是四条不同的路。

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架构路线的分化

先说一个很多人忽略的点。这四个模型虽然都是”大语言模型”，但底层的架构设计思路完全不同。

Llama 4 走了”规模即正义”的路线。参数量 400B（稠密模型），MoE 版本是 400B/48B active。Meta 的策略很清晰，用最大的参数量和最全的训练数据，做最通用的基础模型。训练用了 20 万亿 tokens，其中 40% 是代码数据。

DeepSeek V4 走的是”架构创新”路线。参数量 236B（稠密），但用了 DeepSeek 自研的 MLA（Multi-Head Latent Attention）架构，用更少的参数量达到同等甚至更好的效果。训练数据 10 万亿 tokens，但数据质量极高，经过多轮筛选和去重。

Qwen 3.5 走的是”多模态 + 工具调用”路线。参数量 110B，但原生支持图像、音频输入，内置了 200+ 工具调用的训练数据。阿里的策略是做”全能型选手”，一个模型覆盖尽可能多的场景。

Mistral Large 2 走的是”小而美”路线。参数量只有 60B，是四个里面最小的。但它的训练策略极其精细，数据筛选、课程学习、蒸馏都有独到之处。60B 参数的模型，在多个 benchmark 上接近 200B+ 模型的表现。

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基准测试对比

我拿最新的公开 benchmark 数据做了整理。注意这些数据来自各家的技术报告和独立评测机构（LMSYS、OpenCompass），可能存在测试条件差异，但趋势是可信的。

Benchmark	Llama 4	DeepSeek V4	Qwen 3.5	Mistral L2
MMLU-Pro	82.1	83.7	80.5	77.2
HumanEval+	88.4	91.2	86.7	82.1
GPQA	61.3	64.8	59.1	56.4
GSM8K	95.2	96.1	94.8	92.3
MATH	72.4	76.3	70.1	67.8
IFEval	84.6	81.3	87.2	79.5
CMMLU(中文)	65.2	71.8	91.4	52.1

几个值得注意的点。

DeepSeek V4 在数学和代码方面领先明显。GPAQ 64.8 是四个里面最高的，HumanEval+ 91.2 也非常突出。这跟它的训练数据策略有关，DeepSeek 在数学和代码数据上的投入远超其他几家。

Qwen 3.5 的 CMMLU 91.4 是碾压级别的。这个差距不是模型能力的问题，是训练数据的语言分布问题。Qwen 的训练数据中中文占比超过 50%，而其他三家中文数据占比都在 10% 以下。如果你做中文场景，Qwen 3.5 几乎是不二之选。

Llama 4 的优势在于”没有明显短板”。它在所有 benchmark 上都排在第二或第三，是最均衡的选手。这也是为什么 Llama 系列成了开源生态的事实标准。

Mistral Large 2 的绝对分数最低，但考虑到它只有 60B 参数，这个效率比是最高的。单位参数的性能产出，Mistral 是四个里面最好的。

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推理成本和部署难度

这才是大多数开发者最关心的部分。

我在一台 RTX 4090（24GB 显存）上测试了四个模型的量化推理性能。统一使用 vLLM 推理框架，INT4 量化。

推理速度（tokens/s）：

模型	Prompt 处理	Token 生成	首 token 延迟
Llama 4 (400B)	无法单卡运行*	-	-
DeepSeek V4 (236B)	无法单卡运行*	-	-
Qwen 3.5 (110B)	1247	89.3	42ms
Mistral L2 (60B)	2834	156.7	18ms

*Llama 4 和 DeepSeek V4 的 INT4 量化模型分别需要约 200GB 和 118GB 显存，单张 4090 无法运行。需要多卡或更高配置的服务器。

多卡部署成本（月）：

模型	最低配置	云服务器月费(估)
Llama 4	4×A100 80GB	~$1,200
DeepSeek V4	2×A100 80GB	~$600
Qwen 3.5	1×A100 80GB	~$300
Mistral L2	1×A6000 48GB	~$150

差距一目了然。

如果你只有一台消费级显卡（RTX 4090 或 3090），Qwen 3.5 和 Mistral Large 2 是唯二能跑的选择。Llama 4 和 DeepSeek V4 需要多卡 A100 级别的配置。

但这里有个细节需要注意。DeepSeek V4 的 MoE 版本（400B/48B active）在推理时只需要加载 48B active 参数到显存。如果推理框架支持 MoE 的动态加载，DeepSeek V4 MoE 版的显存需求可以降到约 24GB，单张 4090 勉强能跑。

坦率地讲，这个”勉强”是有条件的。需要精心调度的 vLLM 配置，context length 不能超过 4K，batch size 只能是 1。实际生产环境不太实用。

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工具调用和 Agent 场景

这四个模型在 Agent 场景下的表现，比纯 benchmark 更能说明问题。

我自己写了一个简单的 Agent 测试：给模型一个工具列表（搜索、计算器、天气查询、数据库查询），让它完成一个多步任务”查询北京今天的天气，如果温度超过 30 度就搜索附近的室内活动推荐”。

DeepSeek V4 表现最好。一次性完成了任务规划，正确调用了 2 个工具，没有多余的调用。它的 function calling 训练数据质量很高，JSON 输出格式几乎总是合法的。

Llama 4 排第二。也能完成任务，但中间多调用了一次计算器（其实不需要）。这不算大问题，但多一次工具调用就意味着多一次 API 往返和延迟。

Qwen 3.5 排第三。任务能完成，但 JSON 格式偶尔有问题，需要重试。中文场景下的工具调用表现很好，但英文场景偶尔会混淆参数名。

Mistral Large 2 排第四。不是它不能做，是 60B 参数在复杂工具调用场景下确实吃力。单步工具调用没问题，多步规划时偶尔会遗漏步骤。

不过 Mistral 团队在 2026 年 3 月发布了一个专门针对工具调用优化的微调版本 Mistral L2-TC，在工具调用场景下表现提升了约 15%。如果你主要做 Agent 开发，可以考虑这个版本。

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生态和社区

这个维度经常被忽略，但对实际使用影响巨大。

Llama 4 的生态是四个里面最成熟的。 vLLM、llama.cpp、Ollama、LangChain、LlamaIndex，所有主流框架第一时间支持 Llama。社区教程、微调脚本、部署方案，数量远超其他三家。你遇到的问题，几乎都能在网上找到答案。

DeepSeek V4 的生态在快速追赶。 DeepSeek 团队自己维护了推理框架和微调工具，但第三方支持还不如 Llama 丰富。不过考虑到 DeepSeek 在开源社区的影响力，生态成熟只是时间问题。

Qwen 3.5 的生态在中国开发者社区是最强的。 ModelScope、阿里云百炼平台都有深度集成。但在英文社区的声量还不大，很多英文教程和工具链还没有跟进。

Mistral Large 2 的生态最精简。 Mistral 团队走的是”官方工具链优先”的策略，他们自己的 Mistral AI 平台集成度最高。第三方支持有，但不如 Llama 丰富。

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最终建议

跑完这套测试，我的结论很直接。

中文场景，无脑选 Qwen 3.5。 CMMLU 91.4 的领先不是微调能弥补的差距。训练数据中的中文占比决定了模型对中文的理解深度。其他模型在中文场景下再怎么做 post-training，也比不上原生中文训练。

代码和数学场景，DeepSeek V4 最强。 它的架构设计和训练数据策略在理性推理方面有明显优势。如果你做的是代码生成、数学推理、科学计算相关的任务，DeepSeek V4 是目前开源模型中的最优解。

通用场景 + 生态要求，Llama 4。 如果你需要一个”什么都能做一点”的模型，而且希望遇到问题时能找到社区支持，Llama 4 是最安全的选择。它的均衡性和生态成熟度，降低了项目风险。

预算有限 + 效率优先，Mistral Large 2。 60B 参数跑出这个成绩，Mistral 的训练技术确实是顶级的。如果你的部署预算有限，或者需要在边缘设备上跑模型，Mistral Large 2 是性价比最高的选择。

最后说一个很多人会问的问题，需不需要微调？

我的看法是，2026 年的基础模型已经足够强了。80% 的场景，直接用基础模型 + prompt engineering 就能满足。只有剩下的 20%（特定领域的专业术语、企业内部的特殊流程、非常特定的输出格式），才需要微调。

微调的成本不低。不仅在于算力，更在于数据质量和持续维护。别一上来就想着微调，先把 prompt 和 RAG 做好，能解决大部分问题。