2026 年 7 月最適合您專案的開源 LLM 取決於任務，而非基準測試標題。目前的選項包括 DeepSeek V4 Pro、Qwen3.6、Kimi K2.6 和 GLM-5.1，每個模型在推理、程式碼、長上下文處理和授權方面各有不同優勢。實際問題在於您是否需要可下載的權重，或是不需要 GPU 運維團隊即可運作的託管 API。本指南比較了當前領域，說明了自行託管與 API 存取的差異，並展示如何在 Novita AI 上使用開放權重模型建立程式碼代理。
什麼算是開源 LLM？
在實務上，「開源」涵蓋了廣泛的範圍。營運上最重要的區別在於您是否能自行運行模型權重，而非訓練程式碼是否公開。常見的情況有：
- 具有寬鬆授權（Apache 2.0、MIT）的完全開放權重： 您可以在授權條款允許下使用、修改和商業化提供模型。例如：Qwen3.6（Apache 2.0）、DeepSeek R1（MIT）和 GLM-5.1（MIT）。
- 具有自訂授權的開放權重： 權重可下載，但商業使用、重新發布或微調可能有限制。Meta 的 Llama 4 使用自訂授權，設有每月活躍用戶超過 7 億的使用者數量門檻。
- 僅研究或受限制權重： 權重可用但僅限非商業用途或需核准。對生產團隊較不相關。
對於大多數生產決策而言，實務上的過濾條件是：您能否合法地向使用者提供此模型，以及授權是否允許您所需的商業使用情境？
2026 年最佳開源 LLM
開放權重層級已顯著壓縮。此清單於 2026 年 7 月 22 日更新，加入了較新的 Qwen、Kimi 和 GLM 版本。一項重要界線：Moonshot 於 7 月 16 日發布了 Kimi K3，但其完整權重預計於 7 月 27 日發布。在這些權重實際發布之前，Kimi K2.6 仍是本文涵蓋的最新可下載 Kimi 模型。
通用與推理
DeepSeek V4 Pro（685B，近似 MIT）是目前代理式程式碼的基準測試領導者。它在 SWE-Bench 和函式呼叫基準測試上與封閉前沿模型持平或超越，使其成為需要讀取大型程式碼庫並執行多步驟工具呼叫的程式碼代理的實用選擇。如果您沒有運作 685B 模型的基礎設施，可透過託管 API 使用。
Qwen3.6 擴展了開放權重的 Qwen 系列，提供密集和稀疏 MoE 變體、多模態輸入以及 262K 原生上下文視窗。Apache 2.0 授權使其適用於商業部署，而多種模型大小讓團隊有更多空間在品質與服務成本之間取得平衡。
Kimi K2.6 是 Moonshot AI 的開放權重 1T 參數 MoE 模型，具有 32B 活躍參數和 256K 上下文視窗。它專為長期代理式程式碼、工具使用和多代理協調而設計，如果您不想自行運作完整模型，可透過託管 API 存取。
DeepSeek R1（685B，MIT）仍是數學和形式推理的最強選擇 — AIME 達 79.8%。如果您的應用涉及程式碼驗證、形式證明或結構化推理鏈，R1 是基準參考點。
GLM-5.1 是 Z.ai 的 MIT 授權更新版 GLM-5，具有 40B 活躍參數和 204.8K 上下文視窗。其主要適用場景是長期代理式工作，模型需要不斷迭代、檢查結果並改變策略，而非在一次簡短程式碼傳遞後停止。
程式碼專用
Qwen 2.5 Coder 32B（Apache 2.0）在 HumanEval 上達到 92%，並可在單張 RTX 4090 上運行。如果您需要在消費級硬體上自行託管程式碼模型，這是實用選擇。
Kimi K2.6 也是目前專注於程式碼的 Kimi 選擇。其長上下文和長期設計使其比早期的 Kimi K2 Code 變體更適合持續的儲存庫工作、工具密集型工作流程和自主除錯。
小型與高效
Phi-4 14B 來自微軟，可在 8GB VRAM 中運行，並在指令遵循、程式碼和輕量推理方面表現良好。當延遲和硬體限制比峰值品質更重要時使用。
Llama 4 Scout 來自 Meta，支援高達 1000 萬 tokens 的上下文，並可容納在 16GB VRAM 中。當您的工作負載涉及長文件處理時，這是正確的選擇。
模型快速比較
| 模型 | 大小 | 授權 | 最佳適用 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 685B | 近似 MIT | 代理式程式碼、SWE-Bench | 1M |
| Qwen3.6 | 密集與 MoE 變體 | Apache 2.0 | 多模態推理、商業使用 | 262K |
| Kimi K2.6 | 1T MoE，32B 活躍 | 修改版 MIT | 代理式程式碼、工具使用 | 256K |
| DeepSeek R1 | 685B | MIT | 數學、形式推理 | 163K |
| GLM-5.1 | MoE，40B 活躍 | MIT | 長期代理式工作 | 204.8K |
| Qwen 2.5 Coder 32B | 32B | Apache 2.0 | 程式碼、自行託管 | 128K |
| Phi-4 14B | 14B | MIT | 低 VRAM、開發用途 | 128K |
| Llama 4 Scout | ~109B | 自訂 | 長上下文文件 | 10M |
自行託管 vs. 託管 API 推論
這是決定您實際成本和時間投入的營運決策。簡而言之：除非您每天處理超過約 200–500 萬 tokens 且流量在 12 個月內持續穩定，否則託管 API 推論在營運上更便宜、更快速。
託管 API 推論勝出的情況
- 您的團隊沒有 GPU 運維經驗
- 您仍在原型開發或迭代模型選擇
- 您的 token 量低於自行託管的損益平衡點
- 您需要在新模型發布時快速切換
- 可靠性和自動擴展比成本最佳化更重要
託管 LLM API（尤其是相容 OpenAI 的 API）讓您只需更改一行 base URL 和模型 ID 即可新增模型。您避免了冷啟動管理、量化取捨、批次配置和服務框架升級。
自行託管勝出的情況
- 您的資料無法離開您的基礎設施（醫療保健、金融、法律、受監管行業）
- 您每天處理超過 500 萬 tokens，且流量可預測
- 您需要提供託管供應商未提供的微調或適應檢查點
- 您擁有現有 GPU 叢集且有空餘容量
在 H100 上使用 SGLang 或 vLLM 自行託管在大規模下確實具有成本效益。最近的基準測試顯示，SGLang 在標準工作負載上的吞吐量比 vLLM 高 29%，在 prefix-heavy RAG 管道中透過 RadixAttention 可達 6 倍。但這些優勢只有在您有能力透過模型更新、硬體故障和流量尖峰來維護服務堆疊時才有意義。
混合路徑
大多數團隊最終採用混合方案：託管 API 用於原型開發和靈活的模型存取，GPU 實例用於證明需要專用容量的工作負載。停留在單一 AI 雲端平台的實際優勢在於，當您從無伺服器 API 遷移到專用端點再遷移到自訂 GPU 實例時，無需重新建置驗證、計費、可觀測性和部署管道。
如何透過 API 存取開源 LLM
Novita AI 提供相容 OpenAI 的 API 存取，涵蓋一系列開源模型，包括 DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、Kimi K2.6、Qwen3.6、GLM-5.1、MiniMax M3 等。端點結構與 OpenAI 相同，因此使用 openai SDK 的現有程式碼只需極少修改即可連接到 Novita 模型。
基本 API 呼叫
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-pro",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain the difference between DeepSeek R1 and V4 Pro."},
],
)
print(response.choices[0].message.content)
要切換模型，更改 model 參數即可。無需其他更改。支援的模型 ID 完整清單請見 novita.ai/docs/model-api/reference/llm/models.html。
TypeScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.novita.ai/v3/openai",
apiKey: process.env.NOVITA_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
messages: [{ role: "user", content: "Write a Python function to parse JSON." }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
定價參考
價格因模型而異，按每百萬 tokens 計費。DeepSeek V4 Flash 輸入 $0.14/Mt、輸出 $0.28/Mt 是最具成本效益的通用選項。DeepSeek V4 Pro 輸入 $1.60/Mt、輸出 $3.20/Mt 是代理和程式碼工作流程的優質選擇，因為模型品質直接影響任務完成率。請查看 novita.ai/models/llm 以取得最新定價，這會隨著新模型新增而變化。
用於程式碼代理的開源 LLM
2026 年最有效的程式碼代理設定結合了用於推理和程式碼生成的開源 LLM，以及用於執行程式碼的沙箱執行環境。這與簡單的 API 呼叫不同：代理需要讀取檔案、編寫程式碼、執行命令、檢查輸出並進行迭代。
應避免的兩個失敗模式是：
- 在您的開發機器或生產伺服器上執行代理生成的程式碼 —— 如果模型產生破壞性或意外內容，這將是錯誤的
- 自行為每個代理會話設定完整的 VM —— 很快就會超出規模，難以擴展
Novita Agent Sandbox
Novita 的 Agent Sandbox 提供隔離的 Linux 環境，啟動時間低於 200 毫秒。每個沙箱都有一個代理可以讀取和寫入的檔案系統、一個代理可以執行命令的 shell，以及隔離機制，確保模型生成的任何內容都不會影響其他沙箱或您的基礎設施。會話跨請求持續存在，因此代理可以在多步驟任務中保持狀態。
Python SDK 非常直接：
from novita_sandbox.code_interpreter import Sandbox
sandbox = Sandbox.create()
# Agent writes a file
sandbox.files.write("/workspace/app.py", code_content)
# Agent runs it
result = sandbox.commands.run("python /workspace/app.py")
print(result.stdout)
# Clean up
sandbox.kill()
將此與 Novita 的 LLM API 上任何相容 OpenAI 的模型配對，您就擁有了一個可以生成、執行、檢查和修改程式碼的程式碼代理，無需任何超出 API 金鑰的基礎設施。
開源代理框架
幾個開源程式碼代理可作為 Novita Agent Sandbox 上的即用執行環境：
- Novita 上的 OpenClaw —— 透過 Novita 沙箱部署持久的 OpenClaw 代理，無會話上限。它自動連接到 Novita 的 LLM API 和沙箱，使其適合長時間運行的自動化任務。
- Hermes Agent —— 來自 Nous Research 的自主代理，具有持久記憶體。作為長時間執行的進程而非單一會話運行。
- Goose —— 一個開源程式碼代理（GitHub 星數超過 45K），原生支援 Novita 作為提供者，使其能夠透過單一憑證存取 200 多個模型。
對於正在建立自訂程式碼代理而非部署現有框架的團隊，Novita Agent Runtime 提供了一個輕量級 scaffolding 層，負責處理沙箱生命週期、工具呼叫路由和會話持久性。
您應該使用哪個開源 LLM？
決策樹很簡短：
對於程式碼和代理任務： 從透過 API 的 DeepSeek V4 Pro 開始。它是當前 SWE-Bench 和多步驟工具使用的效能領導者。如果成本是限制因素，DeepSeek V4 Flash 可以以較低的價格處理較簡單的程式碼任務。
對於推理和數學： DeepSeek R1 仍然是 AIME 和形式推理的基準參考。當任務涉及結構化問題解決而非程式碼執行時使用。
對於使用開放授權的商業用途： Qwen3.6 在 Apache 2.0 下是一個實用的起點，當您的法務團隊需要熟悉的寬鬆授權時。根據您的服務預算和任務品質測試，在密集和 MoE 變體之間選擇。
對於在消費級 GPU 上自行託管程式碼： Qwen 2.5 Coder 32B 可在單張 RTX 4090 上運行，HumanEval 得分 92%。如果您需要在沒有高階 GPU 基礎設施的情況下自行託管程式碼模型，這是實用選擇。
對於長文件： Llama 4 Scout 具有 1000 萬 token 上下文視窗，可處理任何其他模型都需要分塊的工作負載。
對於小型環境： Phi-4 14B 可容納在 8GB VRAM 中，並在指令遵循、程式碼生成和輕量推理方面表現良好。
所有這些選擇的模式：託管 API 存取消除了營運開銷，並讓您隨著生態系統的發展切換模型。當資料主權或大規模 token 經濟學證明了 GPU 運維投資的合理性時，自行託管才有意義。大多數生產團隊最終會兩者並行。
結論
2026 年的開源 LLM 格局與兩年前根本不同。像 DeepSeek V4 Pro、Qwen3.6、Kimi K2.6 和 GLM-5.1 這樣的模型是特定工作負載（如代理式程式碼、形式推理、多模態分析和長上下文處理）的首選候選者。
實際的決定不是哪個模型在排行榜上最好。而是哪個模型適合您的營運模式：如果您需要快速行動並避免 GPU 運維，則使用託管 API；如果您的資料無法離開基礎設施，或者您的 token 經濟學證明了投資的合理性，則自行託管；如果您的模型需要對程式碼採取行動而不僅僅是生成程式碼，則使用沙箱執行層。
Novita AI 的 LLM API 在相容 OpenAI 的端點後涵蓋了主要的開源模型，因此您可以針對 DeepSeek、Qwen、Kimi 或 GLM 執行相同的整合程式碼，而無需為每個模型發布重建您的堆疊。當任務需要程式碼執行時，將其與 Agent Sandbox 配對，您就擁有了一個生產就緒的程式碼代理的核心，而無需自行管理底層基礎設施。
常見問題
2026 年最好的開源 LLM 是什麼？
DeepSeek V4 Pro 是代理式程式碼的強力候選，Kimi K2.6 針對長期工具使用，Qwen3.6 提供多種大小的 Apache 2.0 選項，而 GLM-5.1 針對持續的代理式執行。正確答案取決於您的任務、授權要求、硬體以及您是否想要自行託管。
哪些開源 LLM 最適合本地使用？
Qwen 2.5 Coder 32B（單張 RTX 4090）、Phi-4 14B（8GB VRAM）和 Llama 4 Scout（16GB VRAM，1000 萬上下文）是本地推論的實用選擇。超過 70B 的模型通常需要多 GPU 設定。
開源大型語言模型和封閉模型一樣好嗎？
對於特定任務，是的。DeepSeek V4 Pro 在 SWE-Bench 和程式碼基準測試上與 GPT-4.1 持平或超越。對於一般開放式任務，頂尖的封閉模型仍佔優勢。差距在很大程度上取決於特定任務和基準測試。
今天有什麼開源 LLM 新聞？
截至 2026 年 7 月 22 日，最近的開放權重發布包括 Qwen3.6、Kimi K2.6、GLM-5.1 和 DeepSeek V4 Pro。Kimi K3 已發布，但其完整權重預定於 7 月 27 日發布，因此目前不應將其視為可下載的開放權重選項。
如何在不自行託管的情況下存取開源 LLM 模型？
使用託管推論 API。Novita AI 提供相容 OpenAI 的存取，涵蓋 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax 和其他開源模型。將您的 base URL 更改為 https://api.novita.ai/v3/openai，並將模型 ID 更改為您想要的模型；現有程式碼無需其他更改。
開源 LLM 和開源語言模型有什麼區別？
在大多數情況下，這兩個術語可以互換使用。從技術上講，「大型語言模型」特指大規模訓練的基於 transformer 的語言模型。「開源語言模型」也可指較小的模型或 transformer 架構之外的模型，但在當前使用中，這兩個術語都描述了同一類別的模型。
