2026 年，為你的專案選擇最佳開源 LLM 應取決於任務本身，而非基準測試的標題。像 DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.5、Kimi K2 和 GLM-5 這類模型，在特定基準上已經達到或超越封閉 API 的表現，但實務上的問題更簡單：你需要自己運行模型，還是需要在沒有 GPU 營運團隊的情況下，讓模型在生產環境中穩定運作？本指南將涵蓋領先的開源 LLM、如何選擇自架與託管 API 存取，以及如何使用 Novita AI 將開源模型整合到編碼代理中。
什麼是開源 LLM？
在實務上，「開源」涵蓋的範圍很廣。在營運面上最重要的區別是：你是否可以自行運行模型權重，而不在於訓練程式碼是否公開。常見的情況有：
- 完全開放權重且採用寬鬆授權 (Apache 2.0、MIT)： 你可以不受限制地在商業上使用、修改和提供模型。例如：Qwen 3.5 (Apache 2.0)、DeepSeek R1 (MIT)、GLM-5 (MIT)。
- 開放權重但採用自訂授權： 權重可供下載，但商業使用、重新分發或微調可能受到限制。Meta 的 Llama 4 使用自訂授權，對每月活躍用戶數超過 7 億的情況設有門檻。
- 僅供研究或受限制的權重： 權重可供使用，但僅限非商業用途或需要批准。對生產團隊較不相關。
對於大多數生產環境的決策，實務上的篩選條件是：你是否可以合法地向使用者提供此模型，且授權是否允許你所需的商業使用案例？
2026 年最佳開源 LLM
開源權重的等級明顯壓縮了。僅在 2026 年 4 月，就有七個主要的開源模型發布。以下是值得評估的模型：
通用與推理
DeepSeek V4 Pro (685B，近似 MIT) 是目前代理式編碼的基準領導者。它在 SWE-Bench 和函式呼叫基準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編碼代理的實用選擇。如果你沒有基礎架構來運行 685B 模型，可以透過託管 API 使用。
Qwen 3.5 (397B MoE，Apache 2.0) 是目前可用的最強大的完全寬鬆授權模型。總大小 397B，活躍參數 17B，在推理和編碼方面表現出色，同時每個 token 的成本效益高。Apache 2.0 授權使其成為授權相容性重要時的預設選擇。
Kimi K2 (約 1T MoE) 來自 Moonshot AI，在開源模型中位居 Artificial Analysis Index 榜首，特別擅長工具使用和長上下文任務。如果不希望自架一個數兆參數的 MoE，可以透過託管 API 使用。
DeepSeek R1 (685B，MIT) 在數學和形式推理方面仍是最強選擇——AIME 達到 79.8%。如果你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 (744B，MIT) 來自智譜 AI，是首個在 AI Intelligence Index 上達到 50 分的開源權重模型，並在 BenchLM 的開源權重排行榜上獲得 85 分。適合自動化除錯工作流程。
編碼專用
Qwen 2.5 Coder 32B (Apache 2.0) 在 HumanEval 上達到 92%，且可在單張 RTX 4090 上運行。如果你需要在消費級硬體上自架編碼模型，這是實用選擇。
Kimi K2 Code 是 Kimi K2 的可透過 API 存取的編碼變體，針對程式碼生成和代理式編碼任務進行了最佳化。可在 Novita AI 上使用，支援 262K 上下文。
小型高效
Phi-4 14B 來自微軟，可在 8GB VRAM 中運行，且能很好地處理指令遵循、程式碼和輕量推理。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 token 的上下文，並可容納在 16GB VRAM 中。當你的工作負載涉及長文件處理時，這是不錯的選擇。
模型比較一覽
| 模型 | 大小 | 授權 | 最佳用途 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 685B | 近似 MIT | 代理式編碼、SWE-Bench | 1M |
| Qwen 3.5 | 397B MoE | Apache 2.0 | 推理、商業用途 | 128K |
| Kimi K2 | ~1T MoE | 自訂 | 工具使用、長上下文 | 128K |
| DeepSeek R1 | 685B | MIT | 數學、形式推理 | 163K |
| GLM-5 | 744B | MIT | 除錯、通用 | 128K |
| Qwen 2.5 Coder 32B | 32B | Apache 2.0 | 程式碼、自架 | 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 |
自架 vs. 託管 API 推論
這項營運決策將決定你實際的成本和時間投入。簡短版本：除非你每天處理約 200–500 萬個 token 以上，且在 12 個月內流量持續，否則託管 API 推論在操作上更便宜且更快速。
託管 API 推論的優勢
- 你的團隊沒有 GPU 營運經驗
- 你仍處於原型開發或模型選擇迭代階段
- 你的 token 量低於自架的損益平衡點
- 你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，讓你可以透過一行變更基礎 URL 和模型 ID 來新增模型。你無需管理冷啟動、量化取捨、批次配置和服務框架升級。
自架的優勢
- 你的資料不能離開你的基礎架構（醫療、金融、法律、受監管行業）
- 你每天處理超過 500 萬個 token，且流量可預測
- 你需要提供任何託管供應商都沒有的微調或改編檢查點
- 你擁有現有的 GPU 叢集，且有可用容量
在 H100 上使用 SGLang 或 vLLM 自架，在規模上確實具有成本效益。最近的基準測試顯示，在標準工作負載上，SGLang 的吞吐量比 vLLM 高出 29%，而透過 RadixAttention，在前綴密集型 RAG 管線上可達到 6 倍的提升。但這些優勢只有在你有足夠的營運能力來維護服務堆疊，以應對模型更新、硬體故障和流量尖峰時才有意義。
混合路徑
大多數團隊最終採用混合方案：使用託管 API 進行原型開發和靈活的模型存取，使用 GPU 執行個體處理需要專用容量的工作負載。保持在單一 AI 雲端平台的實際優勢在於，當你從無伺服器 API 遷移到專用端點再到自訂 GPU 執行個體時，無需重建驗證、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，可存取一系列開源模型，包括 DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、Kimi K2、Qwen 3.5、GLM-5、MiniMax M3 等。端點結構與 OpenAI 相同，因此使用 openai SDK 的現有程式碼只需少量修改即可連接到 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": "你是一個有用的助手。"},
{"role": "user", "content": "解釋 DeepSeek R1 和 V4 Pro 之間的差異。"},
],
)
print(response.choices[0].message.content)
要切換模型，只需更改 model 參數。無需其他更改。支援的模型 ID 完整列表請參閱 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: "寫一個 Python 函式來解析 JSON。" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
定價參考
價格因模型而異，按每百萬 token 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，是代理式和編碼工作流程的首選，因為模型品質直接影響任務完成率。請查閱 novita.ai/models/llm 了解當前定價，此價格會隨著新增模型而變動。
用於編碼代理的開源 LLM
2026 年最有效的編碼代理設定，是將用於推理和程式碼生成的開源 LLM，與用於執行程式碼的沙箱化執行環境相結合。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。
需要避免的兩種失敗模式是：
- 在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非預期的內容，這將是一個錯誤
- 自己為每個代理會話設定完整的虛擬機器——很快就會超過規模，且擴展緩慢
Novita 代理沙箱
Novita 的 Agent Sandbox 提供隔離的 Linux 環境，可在 200 毫秒內啟動。每個沙箱都有一個代理可以讀寫的檔案系統、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你的基礎架構。會話在請求之間持久存在，因此代理可以在多步驟任務中保持狀態。
Python SDK 簡單明瞭：
from novita_sandbox.code_interpreter import Sandbox
sandbox = Sandbox.create()
# Agent 寫入檔案
sandbox.files.write("/workspace/app.py", code_content)
# Agent 執行它
result = sandbox.commands.run("python /workspace/app.py")
print(result.stdout)
# 清理
sandbox.kill()
將其與 Novita LLM API 上任何相容 OpenAI 的模型配對，你就擁有了一個編碼代理，只需你的 API 金鑰即可生成、執行、檢查和修改程式碼，無需任何其他基礎架構。
開源代理框架
幾個開源編碼代理可作為即用型運行時，在 Novita 的 Agent Sandbox 上使用：
- OpenClaw on Novita — 透過 Novita 沙箱部署持久化的 OpenClaw 代理，無會話上限。它會自動連接到 Novita 的 LLM API 和沙箱，適用於長時間執行的自動化任務。
- Hermes Agent — 來自 Nous Research 的自動化代理，具有持久記憶。作為長時間運行的進程而非單一會話執行。
- Goose — 一個開源編碼代理（GitHub 星數超過 45,000），將 Novita 作為原生供應商，使其能夠透過單一憑證存取 200 多個模型。
對於構建自訂編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。
你應該使用哪個開源 LLM？
決策樹很短：
對於編碼和代理任務： 從 DeepSeek V4 Pro 開始（透過 API）。它是 SWE-Bench 和多步驟工具使用的當前性能領導者。如果成本是限制，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。
對於具有開放授權的商業用途： 採用 Apache 2.0 的 Qwen 3.5 是當你的法律團隊需要清晰授權時最安全的選擇。397B MoE 架構使每個 token 的成本保持在較低水準，儘管參數數量很大。
對於在消費級 GPU 上自架編碼： Qwen 2.5 Coder 32B 可在單張 RTX 4090 上運行，並在 HumanEval 上達到 92%。如果你需要在沒有高階 GPU 基礎架構的情況下自架編碼模型，這是實用選擇。
對於長文件： Llama 4 Scout 擁有 1000 萬 token 的上下文視窗，可以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，且能很好地處理指令遵循、程式碼生成和輕量推理。
所有這些選擇的共同模式：託管 API 存取消除了營運開銷，並讓你可以隨著格局的演變切換模型。當資料主權或大規模 token 經濟學證明 GPU 營運投資合理時，自架才有意義。大多數生產團隊最終兩者兼顧。
結論
2026 年的開源 LLM 格局與兩年前截然不同。像 DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.5 和 Kimi K2 這樣的模型不再是「對大多數任務來說夠好」——它們是特定工作負載（如代理式編碼、形式推理和長上下文文件處理）的首選。
實際的決定不是在排行榜上哪個模型最好。而是哪個模型適合你的營運模式：如果需要快速行動並避免 GPU 營運，則使用託管 API；如果資料不能離開你的基礎架構，或者你的 token 經濟學證明投資合理，則選擇自架；如果你的模型需要對程式碼採取行動而不僅僅是生成程式碼，則選擇沙箱執行層。
Novita AI 的 LLM API 涵蓋了主要的開源模型，背後是相容 OpenAI 的端點，因此你可以針對 DeepSeek、Qwen、Kimi 或 GLM 運行相同的整合程式碼，無需為每個模型版本重建你的堆疊。當任務需要程式碼執行時，將其與 Agent Sandbox 配對，你就擁有了生產就緒的編碼代理的核心，而無需自行管理底層基礎架構。
常見問題
2026 年最佳的開源 LLM 是什麼？
DeepSeek V4 Pro 和 Kimi K2 在通用基準上領先，其中 DeepSeek V4 Pro 在代理式編碼和 SWE-Bench 上尤其領先。Qwen 3.5 是最強大的寬鬆授權選項（Apache 2.0）。正確答案取決於你的任務：編碼、推理、長上下文或低 VRAM。
最適合本地使用的開源 LLM 有哪些？
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。70B 以上的模型通常需要多 GPU 設定。
開源大型語言模型和閉源模型一樣好嗎？
對於特定任務，是的。DeepSeek V4 Pro 在 SWE-Bench 和編碼基準上與 GPT-4.1 持平或超越。對於一般的開放式任務，頂級閉源模型仍然具有優勢。差距在很大程度上取決於具體任務和基準。
今天開源 LLM 的最新消息是什麼？
2026 年開源 LLM 的發布節奏大約是每月一次。最近的主要發布包括 GLM-5、Kimi K2、DeepSeek V4 Pro 和 Qwen 3.5。有關最新消息，請關注 Novita AI 部落格並查看 Artificial Analysis 排行榜以獲取更新的排名。
如何在不自架的情況下存取開源 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。將你的基礎 URL 更改為 https://api.novita.ai/v3/openai，並將模型 ID 更改為你想要的模型；你的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 transformers 的語言模型。「開源語言模型」也可以指較小的模型或 transformer 架構之外的模型，但在當前用法中，這兩個術語描述的是同一類模型。
