Top OpenSource AI Model compare - 2026-0419

,
1

核心規格總覽

模型 發布日期 架構 總參數 激活參數 上下文長度 授權 輸入價格 (USD/MTok) 輸出價格 (USD/MTok)
MiniMax M2.7 2026-03 MoE 未公開 10B 256K 閉源 未公開 未公開
DeepSeek V3.2 2025-12 MoE 未公開 未公開 128K 開源 $0.28 $0.42
MiMo-V2-Pro 2026-03-18 MoE 1T+ 42B 1M 閉源 $1.00 $3.00
Kimi K2.5 2026-01-27 MoE 1T 32B 262K 閉源 $0.60 $3.00
Z.ai GLM 5.1 2026-04 Dense 754B 754B 200K+ MIT (可商用) 未公開 未公開
Qwen3.6 Plus 2026-04-02 Hybrid MoE 未公開 未公開 1M 開源 $0.33 $1.95
Gemma4 31B 2026-04-02 Dense 31B 31B 256K Apache 2.0 $0.13-$1.14 $0.38-$1.14

*註：Gemma4 系列另有 26B A4B MoE (激活 3.8B) 與 E4B/E2B 邊緣版本 *

軟體工程與 Agent 能力對比

基準測試 MiniMax M2.7 DeepSeek V3.2 MiMo-V2-Pro Kimi K2.5 GLM 5.1 Qwen3.6 Plus Gemma4 31B
SWE-Pro (真實軟體工程) 56.22% 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開
SWE-bench Verified 78% 未公開 78.0% 未公開 未公開 78.8% 未公開
Terminal-Bench 2.0 57.0% 46.4% 57.1% 50.8% 未公開 61.6% 55.6%
LiveCodeBench v6 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 80.0%
VIBE-Pro (端到端交付) 55.6% 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開
GDPval-AA ELO 1495 未公開 1426 未公開 未公開 未公開 未公開
AIME 2026 (數學) 未公開 未公開 未公開 50.2% (HLE) 未公開 未公開 89.2%
GPQA Diamond (科學) 未公開 未公開 未公開 未公開 79.2% 未公開 84.3%
τ2-bench Agentic 未公開 38% 未公開 未公開 未公開 48.2% 86.4%
MMLU Pro 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 85.2%
MMMU Pro (多模態) 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 76.9%
Arena AI ELO 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 未公開 1452 (#3 開源模型)

技術特性與定位分析

Gemma4 31B — 開源效率之王

核心優勢：

  • Apache 2.0 授權：全場最開放，可無限制商用、微調、自託管
  • 參數效率：僅 31B Dense 架構，卻在 Arena AI 排名 #3 開源模型，超越參數量 20 倍大的模型
  • 混合注意力機制：交替使用局部 Sliding Window (1024 tokens) 與全局 Full Attention，兼顧速度與長程依賴
  • Thinking 模式：可配置的深度推理，在 AIME 2026 達 89.2% (比 Gemma3 27B 提升 330%)

多模態能力：

  • 原生支援 Text + Image + Video (31B/26B)
  • 視覺編碼器：550M 參數，支援可變長寬比與 70-1120 tokens/圖片配置
  • 邊緣版 (E2B/E4B) 額外支援 Audio

硬體親和性：

  • 31B Dense：BF16 需 58.3GB VRAM，可量化至 17.4GB (Q4_0)，單張 80GB H100 可跑
  • 26B MoE：BF16 需 48GB，激活僅 3.8B 參數，推理速度接近 4B 模型
  • E2B/E4B：量化後僅需 3.2GB-5GB RAM，可跑在手機與 Raspberry Pi

定價優勢：

  • 透過 DeepInfra 等第三方 API 可達 $0.19/MTok (混合價)，遠低於多數閉源模型

七款模型選型建議 (更新版)

使用場景 推薦模型 關鍵理由
極致性價比程式碼生成 DeepSeek V3.2 成本僅為同級 1/5-1/7，Codeforces ELO 2386
最長上下文 (1M tokens) MiMo-V2-Pro / Qwen3.6 Plus 唯二支援 1M 上下文，適合超大程式碼庫
視覺+程式碼+長輸出 Kimi K2.5 唯一支援 262K 輸出長度，Agent Swarm 可協調 100 並行子 Agent
企業自託管/合規/開源 Gemma4 31B / GLM 5.1 Apache 2.0 (Gemma4) 或 MIT (GLM) 可完全離線部署，Gemma4 硬體需求更低 (單卡 H100)
輕量級高效 Agent MiniMax M2.7 僅 10B 激活參數達頂級 Agent 效能，理論推論成本最低
中文語境與全球部署 Qwen3.6 Plus 支援 201 種語言，Terminal-Bench 61.6% 領先，MCPMark 48.2%
本地端/邊緣設備部署 Gemma4 E4B/E2B 唯一專為手機與 IoT 設計的頂級模型，4B 有效參數可在 1.5GB RAM 運行
數學與科學推理 Gemma4 31B AIME 2026 (89.2%) 與 GPQA Diamond (84.3%) 領先，Thinking 模式可產生 4000+ tokens 推理鏈
Agent 工具使用 Gemma4 31B τ2-bench Retail 86.4%，比 Gemma3 提升 1200%，大幅超越 Qwen3.6 (48.2%)

關鍵洞察：Gemma4 的差異化優勢

  1. 開源程度的極致：相較 GLM 5.1 (MIT) 與 DeepSeek (開源)，Gemma4 的 Apache 2.0 更為寬鬆，且提供完整模型權重與技術報告

  2. 跨裝置統一架構：從手機 (E2B) 到單卡 H100 (31B) 使用相同技術底層 (Hybrid Attention、p-RoPE)，微調與部署知識可無縫轉移

  3. 「每參數智慧」效率：31B 模型在 Arena AI 超越參數量 20 倍的模型，代表優化的 Dense 架構在特定參數範圍內仍具競爭力，無需盲目追求 MoE 大參數

  4. 多模態邊緣運算：E4B/E2B 是唯二在 <4B 參數級別支援 Audio + Image + Text 的模型，適合語音助理與離線翻譯場景

注意事項

  • Gemma4 無原生長輸出：雖有 256K 上下文，但輸出長度限制未明確標示為 256K (多數模型僅 8K-16K)，若需生成长篇代碼報告仍需 Kimi K2.5
  • Agent 生態成熟度：Gemma4 雖在 τ2-bench 表現優異，但 MiniMax/Kimi 的 Agent 框架 (ClawEval、Agent Swarm) 在中文語境與實際整合度上更成熟
  • 中文效能：Gemma4 支援 140+ 語言，但相較 MiniMax、Kimi、Qwen 等原生中文優化模型，可能在細微語境理解上略遜一籌