2026 年哪款開源模型整體表現最佳？

這取決於您的限制條件。Gemma 4 31B 在 Apache 2.0 授權下，僅憑 31B 參數即達到 85.2% MMLU Pro，提供了最佳的質量與體積比。Llama 4 Maverick (400B) 擁有最高的原始基準測試分數，但需要龐大的硬體支援。Qwen 3.5 在多語言任務中表現出色，並提供最廣泛的模型大小選擇。對於大多數開發者而言，Gemma 4 26B MoE 在質量、效率與授權自由度之間取得了最佳平衡。

我可以在商業用途中使用這些開源模型嗎？

Gemma 4 使用 Apache 2.0 授權，這是最寬鬆的選項，沒有任何限制。Llama 4 使用 Meta 的自定義授權，對大多數商業用途免費，但對月活躍用戶超過 700M 的公司有所限制。Qwen 3.5 的大多數尺寸版本使用 Apache 2.0。這三個系列對於初創公司和中型企業在商業上都是可行的。

哪款模型在消費級硬體上運行效果最好？

Gemma 4 E2B 僅需 5GB RAM (4-bit quantization) 即可運行，使其成為最容易上手的模型。Qwen 3.5 的最小模型也能在消費級硬體上運行。Llama 4 Scout (109B) 即使經過量化也至少需要 70GB RAM，對於消費級 GPUs 來說並不實際。對於在筆記本電腦或桌機上進行本地開發，Gemma 4 E2B/E4B 和小型 Qwen 3.5 模型顯然是贏家。

哪款開源模型最適合寫程式？

啟用思考模式的 Gemma 4 31B 提供了強大的程式碼編寫性能，並具有適用於 agentic workflows 的結構化工具使用能力。Qwen 3.5 Code 變體專門針對程式碼生成和理解進行了優化。Llama 4 Maverick 在程式碼基準測試中的絕對得分最高，但需要 400B 參數才能實現。對於在消費級硬體上寫程式，Gemma 4 26B MoE 提供了最佳的能力與計算比。

Context windows 的比較如何？

Llama 4 Scout 以 10M token context window 大幅領先。Gemma 4 提供 128K（小型模型）到 256K（大型模型）。Qwen 3.5 的大多數模型支援高達 128K tokens。如果您需要處理極長的文檔或整個程式庫，Llama 4 Scout 的 10M context 是無與倫比的 —— 但需要相應的硬體支援。

哪款模型具有最佳的多語言支援？

Qwen 3.5 在廣泛且有效的多語言表現方面領先，特別是針對中文、日文、韓文和東南亞語言。Gemma 4 支援 35+ 種語言，並在 140+ 種語言上進行了預訓練。Llama 4 支援 12 種主要語言。對於全球化應用，Qwen 3.5 和 Gemma 4 顯著領先於 Llama 4。

核心摘要

2026 年的開源 AI 模型格局是 Google 的 Gemma 4、Meta 的 Llama 4 與 Alibaba 的 Qwen 3.5 之間的三方競賽。每個系列在不同維度上各佔優勢：Gemma 4 在效率和授權方面勝出，Llama 4 在原始規模和 Context length 上領先，而 Qwen 3.5 則在多語言廣度和模型多樣性上表現卓越。「最佳」模型的選擇完全取決於您的部署限制、目標市場和硬體預算。

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5：完整對比

競爭者概覽

在深入細節之前，以下是目前的格局：

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
開發者	Google DeepMind	Meta	Alibaba Cloud
發佈日期	April 2, 2026	April 2025 (Scout/Maverick)	Q1 2026
授權許可	Apache 2.0	Meta Custom License	Apache 2.0 (多數模型)
模型大小	E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense	Scout 109B, Maverick 400B	多種 (0.6B 至 397B)
最大 Context	256K	10M (Scout)	128K
多模態	Text, Image, Video, Audio	Text, Image	Text, Image
思考模式	是 (可配置)	否	是 (混合)

資料來源：Google、Meta 和 Alibaba 的模型發佈公告

模型大小與架構

Gemma 4：四種尺寸，兩種架構

Gemma 4 提供了最具差異化的產品線：

模型	Total Params	Active Params	架構
E2B	2.3B	2.3B	Dense
E4B	4.5B	4.5B	Dense
26B MoE	26B	3.8B	Mixture of Experts
31B Dense	31B	31B	Dense

26B MoE 是其中的亮點——它提供了接近旗艦級的品質，但每個 tokens 僅激活 3.8B 個參數。這意味著它的運行速度和記憶體成本與 E4B 模型大致相同，同時能存取 26B 參數的知識量。在 Arena AI 上，它的得分為 1441，儘管運算足跡極小，但在開源模型中排名第 6。

Llama 4：兩個龐然大物

Meta 的 Llama 4 採取了相反的策略——模型數量較少，但規模龐大：

模型	Total Params	Active Params	架構
Scout	109B	~17B	Mixture of Experts (16 experts)
Maverick	400B	~17B	Mixture of Experts (128 experts)

資料來源：Meta AI Blog

兩個 Llama 4 模型都使用 MoE 架構。Scout 從 109B 的總參數池中為每個 tokens 激活約 17B 參數。Maverick 從 400B 總參數中激活類似數量的參數，但使用了 128 experts 以獲得更大的知識容量。關鍵的權衡在於：即使具備 MoE 的效率，這些模型仍需要大量的記憶體來容納完整的參數集。

Llama 4 Scout 的定義性功能是其 10 million token context window——這是所有主要開源模型中最長的。這使得在單個 prompt 中處理整個程式碼庫、長影片逐字稿或海量文件集成為可能。

Qwen 3.5：最廣泛的範圍

Alibaba 的 Qwen 3.5 系列提供了最豐富的模型尺寸：

模型	Parameters	架構
Qwen 3.5 0.6B	0.6B	Dense
Qwen 3.5 1.7B	1.7B	Dense
Qwen 3.5 4B	4B	Dense
Qwen 3.5 8B	8B	Dense
Qwen 3.5 14B	14B	Dense
Qwen 3.5 32B	32B	Dense
Qwen 3.5 72B	72B	Dense
Qwen 3.5 MoE (A22B)	397B	Mixture of Experts

資料來源：Qwen GitHub

Qwen 3.5 填補了每一個參數細分市場。0.6B 模型幾乎可以在任何裝置上運行。397B MoE 在總參數數量上與 Llama 4 Maverick 旗鼓相當。這種廣度意味著總能找到一個適合您精確硬體限制的 Qwen 模型。

Qwen 3.5 還提供混合思考模式，讓用戶可以在同一個模型中於快速響應和深度推理之間切換——類似於 Gemma 4 的可配置思考模式。

基準測試對比

推理與知識

基準測試	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	Qwen 3.5 72B	Qwen 3.5 MoE
MMLU Pro	85.2%	79.6%	81.4%	83.1%
AIME 2026	89.2%	—	79.8%	85.6%
BigBench Extra Hard	74%	—	62%	68%
Arena AI Score	1452 (3rd)	1417	1438	1449

資料來源：Arena AI、各自的技術報告

Gemma 4 31B 在推理基準測試中領先，考慮到它是本次對比中最小的旗艦模型（31B vs 400B vs 72B/397B），這一點非常引人注目。思考模式在此發揮了重要作用——啟用思考模式的 Gemma 4 在受益於逐步推理的任務中表現優異。

經效率調整後的性能

原始基準測試並不能說明全部情況。當您考慮 Active Params（即每個 tokens 的運算成本）時，情況會發生變化：

模型	Arena AI Score	Active Params	Score per B Active
Gemma 4 26B MoE	1441	3.8B	379
Gemma 4 31B	1452	31B	47
Llama 4 Maverick	1417	~17B	83
Llama 4 Scout	~1400	~17B	82
Qwen 3.5 72B	1438	72B	20
Qwen 3.5 MoE	1449	~22B	66

Gemma 4 的 26B MoE 在效率上佔據統治地位。它在僅激活 3.8B 參數的情況下實現了 1441 的 Arena AI 得分——其「每十億激活參數得分比率」比競爭對手高出 4-5 倍。對於重視推論成本的部署場景（這涵蓋了大多數生產環境），這種效率優勢直接轉化為成本節省。

程式碼編寫性能

基準測試	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	Qwen 3.5 72B
HumanEval+	82.3%	85.1%	83.7%
LiveCodeBench	46.8%	51.2%	49.5%
MultiPL-E (Python)	79.4%	83.6%	81.2%

從絕對數值來看，Llama 4 Maverick 在程式碼測試基準中略微領先，這在考慮到其 400B 參數優勢時是符合預期的。然而，Gemma 4 的結構化工具使用能力和思考模式使其在代理型（agentic）程式碼工作流中更具實用性，在這些工作流中，模型需要進行規劃、執行和迭代，而不僅僅是一次性生成程式碼。

授權許可：隱藏的關鍵因素

對於商業部署，授權許可可能比基準測試更重要：

Gemma 4：Apache 2.0

無使用限制 — 可用於任何目的
無用戶門檻 — 不受公司規模限制
完整的修改權限 — 可自由修改並重新發佈
標準法律審查 — Apache 2.0 被全球法律團隊廣泛理解

Llama 4：Meta Custom License

對大多數商業用途免費 — 但附帶條件
700M MAU 限制 — 每月活躍用戶數超過 700 million 的公司必須向 Meta 申請單獨的授權
可接受使用政策 — 禁止某些特定用途
自定義授權 — 需要法律審查以評估特定的合規要求

資料來源：Meta Llama License

Qwen 3.5：Apache 2.0 (多數模型)

大多數模型尺寸採用 Apache 2.0 — 享有與 Gemma 4 相同的自由度
某些較大模型可能有不同的條款 — 需逐一確認
標準法律審查 — Apache 2.0 被廣泛理解

對於新創公司和企業來說，授權差異是真實存在的。Apache 2.0 (Gemma 4 和大多數 Qwen 3.5 模型) 除了標準的開源合規性外，不需要特別的法律審查。Meta 的自定義授權則需要針對 700M MAU 門檻和可接受使用政策進行具體審查。在實務上，700M MAU 門檻全球僅影響少數公司，但自定義授權無論公司規模大小都會增加摩擦。

多模態能力

能力	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
文字	所有模型	所有模型	所有模型
圖像	所有模型	所有模型	大多數模型
影片	僅限 E2B, E4B	否	否
音訊	僅限 E2B, E4B	否	否
思考模式	是 (可配置)	否	是 (混合)

Gemma 4 擁有最廣泛的多模態支持。影片和音訊能力僅在最小的模型（E2B 和 E4B）中提供，而非最大的模型，這是一個顯著的設計選擇，實現了裝置端的多模態 AI。

Llama 4 在兩個模型中都支持文字和圖像處理，但缺乏原生的影片和音訊支持。Qwen 3.5 提供類似的文字和圖像能力，同樣沒有原生的影片或音訊處理。

上下文窗口 (Context Windows)

模型	上下文窗口
Llama 4 Scout	10,000,000 tokens
Gemma 4 31B/26B MoE	256,000 tokens
Gemma 4 E2B/E4B	128,000 tokens
Qwen 3.5 (多數模型)	128,000 tokens
Llama 4 Maverick	1,000,000 tokens

Llama 4 Scout 的 10M token 上下文窗口獨樹一幟。這比 Gemma 4 的最大窗口大約 40 倍，能實現其他開源模型無法企及的使用場景：

在單個 prompt 中處理整個大型程式碼庫（數百萬行）
為客戶服務應用分析數年的對話歷史
消化整本書籍或研究論文集

然而，利用 10M 上下文窗口需要相應的硬體。保存 10M tokens 的 KV cache 所需的記憶體非常可觀，這使得該能力僅在伺服器級硬體上具有實用性。

對於大多數應用程式，Gemma 4 的 256K 和 Qwen 3.5 的 128K 上下文窗口已綽綽有餘。256K 上下文窗口大約可以容納 750-1000 頁文本或 50,000 多行程式碼。

硬體需求

本地運行

模型	RAM (4-bit)	RAM (FP16)	消費者端可行？
Gemma 4 E2B	~5 GB	~5 GB	是 (筆電/手機)
Gemma 4 E4B	~5 GB	~9 GB	是 (筆電)
Gemma 4 26B MoE	~18 GB	~52 GB	是 (RTX 4090)
Gemma 4 31B	~20 GB	~62 GB	是 (RTX 4090)
Qwen 3.5 8B	~6 GB	~16 GB	是 (筆電)
Qwen 3.5 32B	~20 GB	~64 GB	是 (RTX 4090)
Qwen 3.5 72B	~42 GB	~144 GB	否 (伺服器 GPU)
Llama 4 Scout	~70 GB	~218 GB	否 (多 GPU 伺服器)
Llama 4 Maverick	~250 GB	~800 GB	否 (GPU 集群)

對於希望在本地運行模型的開發者——無論是為了隱私而在筆電上運行，還是為了節省成本而在單個 GPU 上運行——Gemma 4 和小型 Qwen 3.5 模型是唯一實用的選擇。Gemma 4 E2B 和 E4B 幾乎可以在任何現代電腦上運行。26B MoE 和 31B Dense 可以裝入單張 RTX 4090 或 RTX 5090 中。

Llama 4 模型基本上屬於伺服器級別。即使經過激進的量化，Scout 仍需要多 GPU 設置，而 Maverick 則需要 GPU 集群。這將 Llama 4 限制在擁有雲端運算預算或專用 GPU 基礎設施的組織內。

多語言支持

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
支持語言	35+	12	29+
預訓練語言	140+	—	100+
中日韓 (CJK) 品質	良好	尚可	極佳
阿拉伯語/希伯來語	良好	尚可	良好
低資源語言	中等	有限	中等

Qwen 3.5 是針對亞洲市場應用（特別是中文、日文和韓文）的最強選擇。Alibaba 的訓練數據包含大量高質量的 CJK 文本，使 Qwen 模型在這些語言上具有可衡量的優勢。

Gemma 4 提供最廣泛的官方語言支持，達 35 種以上語言，並在 140 多種語言上進行了預訓練。這在廣泛的語言範圍內提供了合理的品質，使其成為全球化應用中最通用的選擇。

Llama 4 對 12 種語言的支持最為有限。雖然它涵蓋了流量最高的世界語言，但對於針對較小語言市場的應用程式來說，仍存在顯著缺口。

使用場景建議

在以下情況選擇 Gemma 4：

您需要極致效率 — 26B MoE 在 3.8B active parameters 下提供旗艦級品質
授權許可至關重要 — 無限制的 Apache 2.0 是商業部署最簡單的路徑
您需要多模態邊緣 AI — 具備影片和音訊能力的 E2B/E4B 可在消費級裝置運行
您想要可配置的思考模式 — 可按請求切換快速和深度推理
您正在構建代理工作流 — 內置結構化工具使用功能

在以下情況選擇 Llama 4：

您需要最大上下文 — Scout 的 10M tokens 無可匹敵
原始基準測試分數最重要 — Maverick 的 400B 參數使其在某些基準測試中佔優
您擁有伺服器級硬體 — GPU 成本可控的雲端部署
您處於 Meta 的生態系統中 — 與 Meta 的 AI 基礎設施集成
您未達到 700M MAU 門檻 — 這適用於 99.99% 的公司

在以下情況選擇 Qwen 3.5：

您鎖定亞洲市場 — 開源模型中最佳的 CJK 語言品質
您需要特定模型尺寸 — 從 0.6B 到 397B 的 8 種尺寸填補了所有空缺
您想要混合思考 — 類似於 Gemma 4 的可配置思考模式
您需要程式碼專用模型 — Qwen Code 變體針對編程進行了優化
您需要在更多尺寸選項下使用 Apache 2.0 — 大多數模型採用 Apache 2.0

使用開源模型構建應用程式

無論您選擇哪種模型，在生產環境中部署開源模型都需要圍繞其構建應用層——API 端點、用戶界面、身分驗證、對話的資料庫存儲以及部署基礎設施。

對於構建 AI 驅動產品的團隊來說，模型只是其中一塊拼圖。像 ZBuild 這樣的平台可以處理應用程式架構——包括前端、後端、資料庫和部署——這樣您就可以將工程精力集中在模型集成、prompt engineering 和區分產品的用戶體驗上。

模型對比在集成層最為重要。一個構建良好的應用程式可以根據特定任務在 Gemma 4、Llama 4 或 Qwen 3.5 之間切換——對效率敏感的請求使用 Gemma 4 MoE，對長上下文任務使用 Llama 4 Scout，對 CJK 內容密集的請求則使用 Qwen 3.5。

微調與自定義

這三個模型系列都支持微調，但實際體驗有所不同：

Gemma 4

所有尺寸均支持 LoRA 和 QLoRA
Apache 2.0 意味著分發微調後的權重沒有限制
提供 Google Colab notebooks，方便在免費 GPU 上開始微調
通過 KerasNLP 進行 Keras 集成，實現高級微調工作流
E2B 和 E4B 幾小時內即可在單張消費級 GPU 上完成微調

Llama 4

通過 Hugging Face transformers 支持 LoRA 和 QLoRA
Meta 的自定義授權適用於微調後的衍生品——700M MAU 限制將延續
龐大的模型尺寸意味著微調 Scout (109B) 或 Maverick (400B) 需要多 GPU 設置
Meta 的 Torchtune 提供官方微調方案

Qwen 3.5

提供完善的文件支持 LoRA、QLoRA 和全參數微調
大多數模型的 Apache 2.0 協議意味著微調權重分發不受限
廣泛的尺寸範圍意味著您可以在筆電上微調 4B 模型，或在伺服器上微調 72B 模型
可通過 Alibaba 生態系統獲得強大的中文/CJK 微調數據

對於大多數微調場景，Gemma 4 E4B 或 26B MoE 提供了最佳起點。這些模型足夠小，可以在消費級硬體上微調；足夠強大，可以產生高質量的結果；且授權足夠寬鬆，可以將微調後的模型部署到任何地方。

融合趨勢

從整體數據來看，最引人注目的觀察是開源模型在能力上與專有模型的融合速度之快。Gemma 4 31B 的 MMLU Pro 分數為 85.2%，已非常接近 Claude Sonnet 4.6 和 GPT-5.4 的專有得分——且除了硬體之外，推論成本為零。

開源模型系列之間的差異化正在從「哪一個更聰明」轉向「哪一個更符合您的部署限制」。硬體需求、授權條款、多模態能力和語言支持現在與原始基準測試分數同樣重要。

對於 2026 年的大多數開發者和公司來說，問題不再是「我應該使用開源模型嗎？」，而是「哪一個開源模型符合我的特定需求？」——這是該生態系統走向成熟的標誌。

最終裁定

2026 年沒有單一的「最佳」開源模型。正確的選擇取決於您的特定需求：

最佳整體效率：Gemma 4 26B MoE — 3.8B active parameters，Arena AI 排名第 6，Apache 2.0
最佳原始品質 (開源模型)：Gemma 4 31B Dense — 85.2% MMLU Pro，Arena AI 排名第 3
最佳長文件處理：Llama 4 Scout — 10M token context window
最佳亞洲語言支持：Qwen 3.5 — 卓越的 CJK 表現
最佳消費級硬體適配：Gemma 4 E2B — 5GB RAM，可在手機運行
最寬鬆的授權：Gemma 4 和 Qwen 3.5 (Apache 2.0)
最多的模型尺寸選項：Qwen 3.5 — 從 0.6B 到 397B 的 8 種尺寸

如果您必須只選擇一個系列，並且優先考慮效率、授權和多模態能力，那麼 Gemma 4 是 2026 年 April 最強大的全能選擇。

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5：2026 年哪款開源模型勝出？