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Open Source

O Stack de Modelos Open-Source em 2026

Llama 4, Qwen3, Mistral Small 4 e DeepSeek V3 — um framework de decisão para implantações corporativas

Por

Tenten AI Research

AI Infrastructure

Publicado em

Atualizado

Tempo de leitura

22 min

Llama 4Qwen3DeepSeekopen weightsinference
O Stack de Modelos Open-Source em 2026

Resumo

Este documento compara versões específicas de modelos de pesos abertos: Llama 4 Scout (109B de parâmetros totais, 17B ativos), Qwen3 235B-A22B, Mistral Small 4 (119B totais) e DeepSeek V3-0324. Parâmetros totais e ativos são medidas distintas; memória, latência e licenças devem ser avaliadas para o modelo e a configuração escolhidos. Anúncio da Meta; Documentação da Mistral.

O problema é que escolher entre eles exige navegar por um espaço complexo de termos de licença, perfis de custo de inferência, comportamento de fine-tuning, cobertura de idiomas e implicações de conformidade. O modelo ideal para o fluxo de processamento de documentos de uma instituição financeira de Taiwan não é o mesmo modelo ideal para o caso de uso de sumarização clínica de um hospital japonês.

Este documento apresenta um roteiro de seleção que cobre licenças, custos de inferência, idiomas e restrições de implantação. Teste os candidatos com tarefas representativas e consulte os cartões de modelo atuais antes de escolher.

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