2026年开源AI大模型竞争持续升温，轻量化基座、商用友好协议、本地部署能力成为行业焦点。科技新知以豆包、DeepSeek、元宝汇总输出的测评数据为基础，筛选市面主流开源模型，围绕综合能力、实战表现、生态成熟度形成榜单，客观呈现当前开源大模型梯队格局。

豆包（2026-08-16）：

全球第一梯队（旗舰 MoE，企业私有化部署首选）

GLM‑5.2（智谱 AI）

国内开源旗舰，MoE 架构 753B 总参数，40B 激活，支持百万 token 超长上下文，MIT 协议可商用。中文理解、指令跟随、Agent 智能体、多模态综合表现很强，信创私有化适配完善，长链路复杂任务稳定性在开源模型里处于上游，短板是 token 消耗偏高，推理成本略高。

DeepSeek‑V4‑Pro（深度求索）

1.6T 总参数、49B 激活，百万 token 上下文，MIT 协议。数学推理、代码生成、工具调用能力属于开源第一梯队，Agent 自动化、计算机操作能力突出，整体理工能力极强，性价比高，适合研发、数据分析、代码开发场景，中文日常对话略逊 GLM‑5.2。同系列DeepSeek‑V4‑Flash是轻量化推理版本，激活仅 13B，算力门槛大幅降低，综合能力依然很强，适合高并发业务场景。

Kimi K2.6（月之暗面）

万亿级 MoE，主打超长文档处理，长文本阅读理解、PDF / 大文档解析是核心强项，复杂长链任务成功率高，修改版 MIT 协议开源。数学、代码属于上游，但通用创意对话能力相比前两者略弱，非常适合知识库、文档解析、长文本分析业务。

Qwen3.5‑397B‑A17B（阿里通义千问）

Apache2.0 协议，生态最完善，下载量很高。通用能力均衡，多语言能力优秀，中文表现优秀，配套全尺寸模型家族，从端侧小模型到旗舰 MoE 全部覆盖，微调工具丰富，企业落地案例多，上手门槛低，适合绝大多数通用业务、知识库、多模态项目。

全球第二梯队（中大型参数，兼顾性能与算力，中小服务器可跑）

Yi‑3.5‑70B‑Instruct（零一万物）

稠密 70B 参数，海外认可度高，英文多语言表现优秀，推理速度与性能平衡做得很好，中文能力也处于上游，开源协议友好，适合跨境业务、多语言项目。

Llama4 Maverick（Meta）

海外开源基座标杆，400B+MoE，海外生态极其丰富，多语言均衡，中文原生能力弱于国产模型，适合海外业务、二次二次基座微调，协议为 Llama 专有许可，不是完全自由商用。

Mistral Medium3.5（Mistral AI）

欧洲头部开源模型，128B 稠密，合规性强，欧盟业务友好，推理速度快，中文能力一般，适合海外本地化部署。

Gemma4‑31B（Google）

Apache2.0 开源，轻量 MoE，算力需求相对友好，多语言稳定，适合海外中小型项目，中文表现一般。

高性能中小模型（单卡可本地部署，消费级显卡可用）

Qwen3 系列（8B/32B）

Apache2.0，消费级显卡首选，中文、代码能力同尺寸天花板，生态完善，Ollama 广泛支持，RTX4090 即可流畅运行，个人开发者、边缘部署首选，32B 版本已经可以完成绝大多数通用业务任务。

MiMo‑V2.5‑Pro（小米）

MoE 架构，主打端侧、边缘设备优化，百万上下文，移动硬件推理性能优秀，适合智能硬件、IoT 端侧 AI 场景。

InternLM3（上海 AI 实验室）

20B 稠密版本，长文本能力强，中文稳定，开源生态成熟，国内很多垂直项目的基座选择。

DeepSeek（2026-08-16）：

1. Artificial Analysis 智能指数 (2026年6-7月)

根据Artificial Analysis在2026年年中的评测，智谱AI的GLM-5.2以显著优势位居开源模型榜首。

第1名：GLM-5.2 (Z.ai/智谱AI)

得分：51分

简介：在GLM-5.2发布后，它迅速成为该榜单的领先者，超越了此前的第一名。它是一个拥有753B总参数、40B激活参数的MoE架构文本模型，上下文长度达1M token。

第2名：MiniMax M3 (MiniMax)：得分44分

第3名：DeepSeek V4 Pro：得分44分

第4名：Kimi K2.6 (月之暗面)：得分43分

2. BenchLM 开放权重榜单 (2026年8月)

根据BenchLM在2026年8月的评测，排名前三的模型如下。

第1名：MiniMax M3 (MiniMax)

得分：68.8分

简介：一个多模态模型，支持图像和视频输入。

第2名：Hy3 (腾讯)

得分：67.9分

第3名：GLM-5.1 (Z.ai/智谱AI)

得分：66.9分

简介：采用MIT许可证，是一个744B总参数、40B激活参数的MoE架构模型。

3. Hugging Face 开源榜 (2026年2月)

在2026年2月，Hugging Face的榜单显示了中国模型的统治力。

第1名：千问3.5 (Qwen3.5, 阿里)：登顶榜首。

第2名：personaplex-7b (英伟达)

第3名：MiniMax-M2.5 (MiniMax)

值得注意的是，当时排名前十的模型中，有八款来自中国团队。

4. OpenRouter 周度调用榜 (2026年8月)

该榜单反映的是模型的实际采用情况。

第8名：Nemotron 3 Ultra (英伟达)

排名高于英伟达的中国模型包括：DeepSeek-V4-Flash、腾讯混元Hy3、小米MiMo-V2.5和智谱GLM 5.2。

元宝（2026-08-16）：

综合智能能力排行（2026年8月最新）

按 SuperCLUE 2026-08-06 发布的开源头条测评，Kimi-K3(max) 以 70.68 分位列开源第一，DeepSeek-V4-Flash（65.60）、DeepSeek-V4-Pro（64.40）、GLM-5.2（63.27）、腾讯 Hy3（62.13）、MiniMax-M3（56.90）紧随其后。

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1（2026年7月）的开源智能指数排序略有不同，GLM-5.2(max) 以 51 分拿下开放权重第一，身后是一组 44 分的并列先锋：MiniMax-M3、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6；再往后是 MiMo-V2.5-Pro（小米，42）、DeepSeek V4 Flash（40）、Qwen3.5-397B-A17B（34）、Mistral Medium 3.5（30）、Gemma 4 31B（29）、OpenAI 的 gpt-oss-120b（24）。

Hugging Face 开源热度榜

如果按开发者用脚投票的下载与趋势数据看，2026年2月千问3.5登顶 Hugging Face 全球开源大模型榜，前十名里中国团队占 8 席。到了 2026年6月"前沿模型发布潮"后，Download 榜重新洗牌：

DeepSeek V4.1 Flash 发布一周即冲上 Trending 第一

Qwen 3.7（旗舰版）位列第二，加上 Qwen 3.7 Coder、Qwen 3.7 VL，Qwen 家族包揽了 Hugging Face 近期下载最多的 20 个文本模型中的 11 个，总下载约 1 亿次

Gemma 4 31B（Apache 2.0）稳居第三，得益于商用许可清晰

Llama 4.5 Maverick / Scout、GLM-6、Kimi K2.6、Mistral Small 3.x、Yi-Lightning 2 等进入前十

按使用场景的"隐形排行榜"

榜单分数归榜单分数，实际选型时"最好的模型"往往是那个契合你硬件和场景的模型。业内目前的共识路由是这样的：

综合最强开源模型：GLM-5.2

智谱出品，MIT 许可，人工分析智能指数开源第一（51 分），753B MoE / 40B 激活，1M 上下文。长程推理、函数调用、MCP 工具使用是强项，是构建自主编码 Agent 的最强开源骨干。

推理性价比之王：DeepSeek V4 / R1

DeepSeek V4 Pro 在 Artificial Analysis 指数上达到 44 分，逼近一线闭源模型，MIT 许可无商用限制；R1 依然是数学和调试任务上透明思维链推理的首选。闭源旗舰级的输出，Token 成本只有零头。

全球化与下载量王者：Qwen3 系列

Apache 2.0 许可，Hugging Face 下载量毫无争议的第一。Qwen3.5-397B 仅激活 17B，性能可比肩 Gemini 3，Token 成本只有其 5%；如果你的产品要标准化到一个开源模型上，Qwen 是最低后悔值的选择。

Agent 与超长上下文：Kimi K2 / K2.6

月之暗面出品，1T 参数 MoE / 32B 激活，修改版 MIT 许可。Agent、工具调用、多步编码行为在开源领域仍属顶尖，但模型体量大，更适合作为服务化模型而非本地部署。

端侧与本地部署：Gemma 4 / Phi-4

Google 的 Gemma 4 31B（Apache 2.0）在单张消费级 GPU 或新款 Mac 上就能跑，128K 上下文，是本地隐私场景的首选；微软 Phi-4（14B，MIT）则是"小模型推理"的效率冠军，参数少但推理质量越级。

欧洲合规选项：Mistral

Apache 2.0 许可，在国际指数上落后中国实验室顶级模型，但许可干净、部署可预测，是想要 EU 境内方案团队的常见选择。

生态老牌：Llama 4

Meta 的 Llama 4 Scout 拥有 1000 万 token 上下文窗口——这是任何闭源模型都达不到的数字，多模态。纯基准测试上已落后中国实验室，但做整个代码库审查或超长文档处理，它仍是首选工具。注意大规模商用时需留意 Community License 条款。

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