跳至主要內容
Open Source

開源模型技術棧 2026

Llama 4、Qwen3、Mistral Small 4 與 DeepSeek V3——企業導入的選型決策框架

作者

Tenten AI Research

AI Infrastructure

發布日期

更新日期

閱讀時間

22 min

Llama 4Qwen3DeepSeekopen weightsinference
開源模型技術棧 2026

摘要

本文比較幾個具名的開放權重模型版本:Llama 4 Scout(總參數 109B、啟用參數 17B)、Qwen3 235B-A22B、Mistral Small 4(總參數 119B)與 DeepSeek V3-0324。總參數與啟用參數是不同指標;部署記憶體、延遲與授權要求,需要依選定模型及設定評估。Meta 模型公告;Mistral 模型文件。

問題在於:要在它們之間做選擇,得穿過一片由授權條款、推論成本結構、微調行為、語言涵蓋度與合規影響交織而成的複雜空間。對一家台灣金融機構的文件處理工作流最理想的模型,未必是日本醫院臨床摘要場景裡最理想的那一個。

這份白皮書提供模型選型框架,涵蓋授權條款、推論成本、語言支援與部署限制。選定部署方式前,請用代表性任務測試候選模型,並查閱最新模型卡。

完整內容

解鎖完整白皮書

填寫資料後即可閱讀指南。

提交資料依隱私政策處理,用於提供你要求的內容與回覆這次諮詢。

需要協助取得這份白皮書? 聯絡 Tenten

從一條工作流程開始。
釐清值得做的下一步。

留下聯絡方式與問題類型,我們會再透過 Email 了解現況,討論流程、整合與開發範圍。