开源大模型全面横评：Llama 4 vs DeepSeek V4 vs Qwen 3
猫同学 2026年开源模型格局
开源大模型正在以惊人的速度追赶闭源巨头。本文从多个维度横评三大主流开源模型。
评测维度
| 模型 | 参数规模 | MMLU-Pro | HumanEval | 推理成本 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 405B | 405B | 88.7% | 92.1% | $$$ |
| DeepSeek V4 | 685B(MoE) | 89.2% | 94.5% | $ |
| Qwen 3 72B | 72B | 82.4% | 87.8% | $$ |
Llama 4
Meta的开源旗舰。优势在于生态完整——Hugging Face上有数万个基于Llama的微调模型。
DeepSeek V4
中国的开源之光。MoE架构意味着虽然总参数685B，但每次推理只激活约37B参数，推理成本极低。
在编程任务上甚至超越了GPT-4。
Qwen 3
阿里的通义千问系列，72B版本在性价比上极具竞争力。特别适合中文场景和企业私有化部署。
结论
- 追求极致性能：DeepSeek V4
- 追求生态和多样性：Llama 4
- 追求性价比和中文能力：Qwen 3
开源正在赢。
