2026MoE混合专家模型排行榜

2026-09-27 15:27:53分类：AI大模型编辑：科技新知

MoE凭借稀疏激活的特性，在扩充模型能力的同时控制推理成本，已成为大模型领域热门技术路线。本次榜单综合模型性能、落地能力、部署成本等维度进行梳理，为企业研发与选型提供参考。科技新知依托豆包、DeepSeek、元宝综合分析得出数据与结论，推出2026MoE混合专家模型排行榜。

2026MoE混合专家模型排行榜

豆包（2026-09-27）：

开源 / 开放权重 MoE TOP 梯队

1. DeepSeek V4 Pro，深度求索，1.6T 总参 / 49B 激活参，上下文 1M。数学和代码综合实力第一，SWE-bench Verified 80.6%，AIME 2026 得分领先，MIT 协议，长链推理能力突出。

2. Kimi K2.6，月之暗面，约 1T 总参 / 32B 激活参，上下文 256K。智能体、长文档、工具调用能力很强，中文表现优秀，256K 超长上下文，适合企业知识库场景。

3. Qwen3.8-2.4T-A95B，阿里通义千问，2.4T 总参 / 95B 激活参，上下文 1M。通义 Max 开放权重版本，多模态 MoE，综合全能，中文属于第一梯队，2026 年 8 月新发布。

4. GLM-5.2，智谱 AI，约 753B 总参 / 40B 激活参，上下文 1M。代码与智能体规划表现好，国内原生基座，MIT 协议，适配政务、科研场景。

5. MiMo V2.5 Pro，小米，1.02T 总参 / 42B 激活参，上下文 128K。中文、多模态表现均衡，主打端云协同，推理成本可控。

6. Qwen3.5-397B-A17B，阿里通义，397B 总参 / 17B 激活参，上下文 128K。性价比标杆，支持多模态，微调友好，企业私有化落地热门选择。

7. Llama 4 Maverick，Meta，400B 总参 / 17B 激活参，上下文 1M。海外旗舰 MoE，英文能力强，支持多模态，Llama 社区协议，商用存在一定限制。

8. Llama 4 Scout，Meta，109B 总参 / 17B 激活参，上下文 10M。拥有千万级超长上下文，擅长检索与超长文档分析，RAG 场景首选。

9. Mistral Small4，Mistral，119B 总参 / 6B 激活参，上下文 128K。高效轻量 MoE，吞吐量大、推理成本低，Apache2.0 协议，私有化部署常用。

10. Nemotron 3 Ultra，NVIDIA，550B 总参 / 55B 激活参，上下文 1M。Mamba+Transformer 混合 MoE 架构，智能体规划、工具调用能力强，和 NVIDIA 硬件生态适配度高。

闭源商用 API MoE TOP（仅 API 调用，不开放权重）

1. GPT-OSS 系列，OpenAI，MoE 架构。通用推理、多模态、Agent 综合能力顶尖。

2. Kimi K3，月之暗面，旗舰 MoE，百万级上下文，长文本理解属于顶尖梯队。

3. MiniMax M3，多模态 MoE，图文音一体化，对话与视频理解优势明显。

4. Step 3.7 Flash，阶跃星辰，国产 MoE，代码与实时智能体表现突出，延迟更低。

专项能力细分排行

数学 & 推理方向：DeepSeek V4 Pro > Kimi K2.6 > GLM-5.2 > Qwen3.8

代码方向：DeepSeek V4 Pro > Kimi K2.6 > GLM-5.2 > Qwen3.5

中文能力方向：Qwen3.8 > Kimi K2.6 > MiMo V2.5 Pro > GLM-5.2

轻量化低成本私有化方向：Mistral Small4 > Mixtral 8x22B > Qwen3.5-397B

DeepSeek（2026-09-27）：

综合智能指数（Artificial Analysis Intelligence Index）

该指数是衡量模型综合能力的重要参考，截至2026年9月的最新排名如下：

开源权重模型排名：

第一名：Xiaomi MiMo-V2.6-Pro（46分） —— 小米于2026年9月发布，总参数量1.02万亿，每token激活约420亿参数，支持100万token上下文，采用MIT许可证。该模型训练成本约262万美元，在不到6天内完成了约75万条轨迹的强化学习训练，其得分在Artificial Analysis追踪的114个开源模型中排名第一，并追平了Grok 4.7。

第二名：Moonshot AI Kimi K2.6（Reasoning）与Xiaomi MiMo V2.5 Pro（Reasoning）（并列54分） —— 两者均为万亿参数级别的MoE架构。Kimi K2.6总参数量1万亿，激活320亿，上下文窗口256K；MiMo V2.5 Pro总参数量1万亿，激活420亿，上下文窗口100万。

第三名：DeepSeek V4 Pro（Reasoning, Max Effort）（52分） —— 总参数量1.6万亿，激活490亿，上下文窗口100万。值得注意的是，该模型在“全知性”评测中幻觉率较高，得分为-10。

作为对比，同期领先的闭源模型GPT-5.5（xhigh）得分为60分，Gemini 3.1 Pro Preview和Claude Opus 4.7均为57分，开源与闭源顶级模型的差距已缩小至3-6分。

EnterpriseOps-Gym排行榜（开源类别）

该榜单聚焦企业运营场景下的模型表现，2026年5月排名：

第一名：NVIDIA Nemotron 3 Super（27.3分） —— NVIDIA于2026年3月GTC大会发布，总参数量1200亿，每次推理仅激活120亿参数。原生支持100万token上下文窗口，针对Blackwell架构进行NVFP4预训练，在B200上推理速度比H100使用FP8格式快四倍。

第二名：Kimi-K2.5（26.2分）；第三名：DeepSeek v3.2（23.8分）；第四名：MiniMax m2.7（23.0分）；第五名：GPT-OSS-120B（17.1分）。

BenchLM评测榜单（2026年4月）

该榜单从另一维度评估开源模型能力：

领先者：DeepSeek V4 Pro（BenchLM 87分） —— 1.6T-A49B MoE架构；紧随其后：Kimi K2.6（BenchLM 86分） —— 1T-A32B MoE架构。

AIME 2026数学推理榜单

在数学推理这一专项能力上，GLM-5.2（智谱AI）以0.992分领先，在26个受评模型中排名第一。该榜单前列还包括Thinking Machines Lab、Sakana AI、Moonshot AI等机构的模型。

DeepSeek V4.1 Flash专项表现

DeepSeek于2026年9月发布V4.1 Flash，采用552B参数的MoE架构和全新的Causal-Encoder-Decoder非对称结构，输入仅激活8B参数，输出激活16B，成本显著低于同尺寸模型。在Terminal-Bench 3.0（30.0）、DeepSWE v1.1（74.2）、CyberGym（88.1）等Agentic基准上表现突出，部分指标超越DeepSeek V4 Pro。

其他值得关注的MoE模型

MiniMax M3：4280亿参数MoE架构，2026年6月发布，Artificial Analysis Intelligence Index得分44-45分。

GLM-5.2（智谱AI）：约7440亿参数，激活400亿，支持100万token上下文，MIT许可证，在Agentic Coding和前沿质量开源方面表现优异。

Qwen3.7 Max（阿里云）：在MMLU-Redux榜单上以95.0%的得分领先48个受评模型。

Baidu ERNIE 5.1：2026年5月发布，参数量约为ERNIE 5.0的三分之一，在Arena Search排名中位列中国模型第一、全球第四，得分1.223。

整体来看，2026年MoE模型的开源生态由中国实验室主导——Artificial Analysis Intelligence Index前10名开源模型全部来自中国AI实验室，排名最高的非中国模型是Google的Gemma 4 31B（Reasoning）和NVIDIA Nemotron 3 Super（Reasoning）。

元宝（2026-09-27）：

开放权重 MoE 第一梯队（可自部署或开放 API）

Kimi K3 / K2.6（月之暗面）

2.8T 级 MoE（K3 约 896 专家激活 16，K2.6 约 1T/32B 激活），长上下文 + 多 Agent 编排强，前端代码 Arena 一度超过部分闭源；K3 在 Artificial Analysis 智能指数约 43–57 区间（不同快照），是 2026 开源权重天花板候选。

DeepSeek V4-Pro / V4 系列（深度求索）

1.6T 总参 / 49B 激活，MIT 许可，1M 上下文，SWE-bench Verified 厂商报 80.6%，LiveCodeBench 极高，定价约 $0.435/$0.87 每 M，是「前沿质量 + 极致性价比」代表。V4 Flash 是廉价工作马。

GLM-5.3 / 5.2（智谱 Z.ai）

5.2 约 744B/40B 激活，5.3 后续版本指数约 44.8（AA v4.3.2），MIT，终端/代码 Agent（Terminal-Bench、SWE-bench Pro）强，中文与工程化好；Flash 版走低延迟。

MiMo-V2.6-Pro（小米）

稀疏 MoE，384 路由专家激活 8，原生全模态，AA 指数 46.3 曾排开源第一（2026-09 快照），单任务成本极低，Terminal-Bench 自报很高。

Qwen3.8-Max / Qwen3.5-397B-A17B（阿里）

Qwen3.8-Max 闭源 API 向，原生视觉，AA 约 45.4；开源侧 Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3-235B-A22B、Qwen3.6-35B-A3B 覆盖从数据中心到单卡，Apache-2.0，中文/多语言/函数调用均衡；35B-A3B 仅 3B 激活，是消费级显存效率王。

Step 5 Preview（阶跃星辰，拟开源）

600B/27B 激活，1M 上下文，Agent/CLI/金融研报强，AA 44 分档，开源后大概率进前六。

MiniMax M3、Llama 4 Maverick/Scout、Mistral 系 MoE

MiniMax M3 走极速低价 Agent；Llama 4 生态最全但纯基准已掉队；Mistral Medium 3.5 以后偏 dense，Mixtral 8x22B 已降为历史参照。

闭源 MoE / 疑似 MoE 旗舰（API 向，不全开源）

GPT-5.5 / 5.6 Sol（OpenAI）：疑似超稀疏 MoE（传闻 1.8T/～110B 激活），综合最高档之一，AA 指数 47+。

Qwen3.8-Max（阿里云百炼）：国产闭源 MoE 第一梯队，视觉+图表+128K 输出。

Gemini 3 Pro / 2.5 Ultra（Google）：原生多模态，超长上下文，部分代际用 MoE。

Claude Opus 5.x（Anthropic）：公开证据仍偏 dense 或极轻 MoE，是闭源里少有的「非典型 MoE」天花板。

老牌/过渡 MoE 参照系（2024–2025 底子，2026 仍常用）

DeepSeek-V3（671B/37B 激活）：细粒度 MoE 起点，现在算「高性价比旧旗舰」。

Qwen3-235B-A22B、Mixtral 8x22B（141B/39B 激活）、Llama 4 Maverick（400B/17B 激活）：部署成熟，但被 2026 新 MoE 在激活效率上碾压。