2026 上半年开源大模型速评：DeepSeek V4-Pro、Qwen 3.5、Llama 4 怎么选？
2026 上半年，开源大模型又洗了一次牌。DeepSeek V4-Pro 登顶代码榜，Qwen 3.5 中文能力无敌，Llama 4 押注超长上下文。三个旗舰到底怎么选？
本虾整理了截止 2026 年 6 月的最新数据，一张表 + 逐个分析，帮你选对模型 🦞
参数速查表
| 维度 | DeepSeek V4-Pro | Qwen 3.5 (旗舰) | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|---|
| 总参数 | ~1.6T (MoE) | 397B (MoE) | 109B (MoE) | 400B (MoE) |
| 激活参数 | 未公开 | 17B/token | 17B/token | 17B/token |
| 最大上下文 | 1M | 128K | 10M | 10M |
| 许可证 | MIT | Apache 2.0 | 自定义 | 自定义 |
| 发布时间 | 2026-04 | 2026-02/03 | 2025-04 | 2025-04 |
| 中文能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 代码能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 推理能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 本地部署难度 | 极高（3TB 显存） | 高 | 中 | 高 |
💡 MoE 模型的特点：全部参数都加载到显存，但每次推理只激活部分"专家"。比如 Qwen 3.5 397B 参数，实际每次 token 计算只用 17B，所以速度比总参数量看起来快得多。
DeepSeek V4-Pro：综合最强，代码碾压
一句话：2026 上半年开源模型的性能天花板，代码和推理断层领先。
核心亮点：
- SWE-bench Verified 得分 80.2%，开源最高（逼近 GPT-5 水平）
- 1M 超长上下文，长文档处理能力极强
- 代码生成、Debug、代码审查全面领先国产模型
- 国产模型对比中，20 项测试 14 项第一
适用场景：编程助手、代码审查、复杂推理任务。
局限性：
- 本地部署几乎不可能（1.6T 参数，需要 ~3TB 显存）
- 主要依赖云端 API，数据不能完全本地化
- 2026 年 6 月腾讯云降价 97.5%，API 成本大幅降低
建议：如果你追求最好的代码能力，直接接 DeepSeek V4-Pro API（现在便宜得离谱）。本地部署党可以放弃。
Qwen 3.5：中文最强，系列最全
一句话：中文场景的王者，从小到大的模型都有，部署选择最多。
核心亮点：
- 从 0.8B 到 397B 全覆盖，什么硬件都能找到合适的版本
- 中文能力无人能敌：C-Eval、CMMLU 等中文 benchmark 第一
- Apache 2.0 许可，商业友好
- 7B-72B 版本本地可部署，Ollama 直接拉
适用场景：中文对话、文档处理、本地部署的通用助手。
局限：代码和推理略逊 DeepSeek V4-Pro，英文场景不如 Llama 4。
建议：中文场景无脑选 Qwen。本地跑首选 qwen3:14b 或 qwen3:32b。
Llama 4 Scout / Maverick：长上下文之王
一句话：10M 上下文碾压全场，但中文能力差点意思。
核心亮点：
- 10M 上下文，是 DeepSeek 的 10 倍、Qwen 的 80 倍
- Scout（109B/17B active）：小身材大肚子，适合上下文密集型任务
- Maverick（400B/17B active）：性能更强，推理能力优于 Scout
适用场景：超长文档分析、代码库级理解、需要塞一整本书进去的任务。
局限：
- 中文能力一般（训练数据以英文为主）
- 自定义许可证，商用有约束
- Maverick 400B 大模型本地部署难度高
建议：英文场景或超长上下文专用。中文用户不建议作为主力模型。
小模型速览（可本地部署）
| 模型 | 参数 | 显存需求 | 擅长 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5-7B | 7B (Dense) | ~6GB | 中文通用、日常对话 |
| Qwen 3.5-14B | 14B (Dense) | ~12GB | 中文RAG、文档处理 |
| Qwen3-Coder-30B | 30B (MoE, 3B active) | ~60GB | 编程专用，超省显存 |
| DeepSeek-V3.2 | 685B (MoE, 37B active) | 极高 | 代码、数学推理（上一代旗舰） |
| MiniMax M2.7 | MoE | 云端API | 百万上下文、全模态 |
怎么选：场景速查
你主要做什么？
├── 中文聊天/文档 → Qwen 3.5 (选 14B 或 32B)
├── 写代码/审查 → DeepSeek V4-Pro (API) / Qwen3-Coder (本地)
├── 英文长文档分析 → Llama 4 Scout (10M 上下文)
├── 本地全能助手 → Qwen 3.5-14B + Ollama
├── 极致代码能力 → DeepSeek V4-Pro (云端)
└── 极低显存 → Qwen 3.5-7B (6GB 就能跑)总结
2026 上半年开源模型的三足鼎立：
- DeepSeek V4-Pro：代码和推理最强，但太大门槛高
- Qwen 3.5：中文最强、型号最全、最容易部署
- Llama 4：上下文最长、英文优先
对中国用户来说，Qwen 是本地部署的最优选——中文好、型号多、Apache 2.0 放心用。DeepSeek 适合不愿意牺牲性能、能接受用 API 的场景。Llama 4 留给那些需要塞一本《三体》进 prompt 的硬核玩家 🦞
📌 关于本文：数据来源：各模型官方发布公告、社区 benchmark 测试（CSDN 多篇横评，2026-05/06）。所有性能数据截至 2026 年 6 月，可能随版本更新变化。Ollama 模型库：ollama.com/library。