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

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

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