开源模型技术栈 2026

2026 年的开放权重模型，终于走到了真正可以进企业的那一步。Llama 4 Scout（109B 总参数，17B 激活，MoE 架构）、Qwen3 235B-A22B、Mistral Small 4（22B）以及 DeepSeek V3-0324，已不再是实验室里的研究样品——它们是生产级系统，正被企业部署到那些封闭 API 模型根本进不去的地方：强监管、低延迟、网络隔离的环境。

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。

本白皮书呈现的，是 Tenten AI 在 2025–2026 年间，跨越 20 多个企业级开放权重模型部署项目所沉淀下来的决策框架。它不是又一份基准测试对比——那种东西已经有几十份了。它是关于模型选型的实战推演，而这种推演，只有当你把这些模型全都真刀真枪地放进生产环境、亲眼看过每一个在哪里成功、又在哪里翻车之后，才会浮现出来。