Open Source
开源模型技术栈 2026
Llama 4、Qwen3、Mistral Small 4 与 DeepSeek V3——企业级部署的选型决策框架
作者
Tenten AI Research
AI Infrastructure
发布日期
更新日期
阅读时间
22 min
Llama 4Qwen3DeepSeekopen weightsinference
摘要
本文比较几个具名的开放权重模型版本：Llama 4 Scout（总参数 109B、激活参数 17B）、Qwen3 235B-A22B、Mistral Small 4（总参数 119B）与 DeepSeek V3-0324。总参数与激活参数是不同指标；部署内存、延迟与许可要求，需要依选定模型及配置评估。Meta 模型公告；Mistral 模型文档。
难点在于，要在它们之间做出取舍，你必须穿越一片错综复杂的地带：许可条款、推理成本结构、微调表现、语言覆盖，以及合规影响。对一家台湾金融机构的文档处理流程而言最优的模型，未必就是一家日本医院做临床摘要时最该选的模型。
这份白皮书提供模型选型框架，涵盖许可条款、推理成本、语言支持与部署限制。选定部署方式前，请用代表性任务测试候选模型，并查阅最新模型卡。
完整内容
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