2026 最強開源 LLM 清單

2026 年的開源 LLM 已經逼近頂級閉源模型，選模型時更該看成本、延遲、上下文長度和部署方式。

說真的，這局變得很實際。DeepSeek 的 V4、Xiaomi 的 MiMo-V2.5-Pro，還有 Moonshot AI 的 Kimi-K2.6，都不是玩票作品。

它們開始直接對標閉源模型。看的是推理、寫程式、長上下文、agent 行為。講白了，品牌光環沒那麼重要了。你的產品要跑得穩，才是真的。

開源 LLM 的重點，已經變成產品適配

以前大家挑模型，常常只看分數。現在不行了。你要問的是，這顆模型適不適合你的工作流。是客服？是程式助理？還是長流程 agent？答案不同，選擇也不同。

這件事很現實。因為很多開源模型已經夠強。差別不再只是誰最聰明，而是誰最省錢、最穩、最好部署。對台灣團隊來說，這很像在挑伺服器。不是規格最高就贏，是整體 TCO 最漂亮才贏。

像 BentoML 這類部署工具，最近的討論也越來越偏向實戰。重點不是榜單。重點是你能不能把模型塞進自己的資料流和推理管線裡。

• 自架 inference，能少掉供應商綁定。
• 可針對領域資料做 fine-tuning。
• 延遲和記憶體能自己調。
• 敏感提示詞不用送出內網。

DeepSeek-V4 為什麼一直被拿來比

DeepSeek-V4 幾乎成了 2026 年開源模型的參考尺。BentoML 整理的版本裡，DeepSeek-V4-Pro 有 1.6 兆總參數、49B 啟用參數。便宜版 DeepSeek-V4-Flash 則是 284B 總參數、13B 啟用參數。

更誇張的是上下文長度。它們都支援 100 萬 tokens。這不是拿來炫技而已。對長文件、程式碼庫、法務資料，這種長上下文很有用。你不用一直切段，也比較不容易丟脈絡。

它的架構也很有意思。DeepSeek 用了壓縮稀疏注意力和高壓縮注意力。白話講，就是把 KV cache 壓下來，還能保留最近內容的細節。這讓長輸入時的算力消耗沒那麼爆炸。

“DeepSeek-V4 is their default internal model for day-to-day agentic coding tasks,” the BentoML post says, noting that DeepSeek says it is more reliable in practice than Claude Sonnet 4.5 for that workflow.

這句話很有份量。因為它講的是實戰，不是海報。模型在 demo 很會講，到了 production 卻常常翻車。對工程團隊來說，穩定比嘴砲重要。

• DeepSeek-V4-Pro：1.6T 總參數，49B 啟用，1M 上下文。
• DeepSeek-V4-Flash：284B 總參數，13B 啟用，成本更低。
• 1M tokens 情境下，KV cache 只剩 DeepSeek-V3.2 的 10%。
• 單 token 推理 FLOPs 只有 DeepSeek-V3.2 的 27%。

MiMo-V2.5-Pro 很像 Xiaomi 的工程派答案

Xiaomi 的 MiMo-V2.5-Pro，目標很明確，就是 agentic coding 和長流程推理。旗艦版有 1.02 兆總參數、42B 啟用參數。多模態版 MiMo-V2.5 則是 310B 總參數、15B 啟用參數。

它的訓練也很硬。MiMo-V2.5-Pro 用 FP8 mixed precision，還吃了 27 兆 tokens。多模態版大約用了 48 兆 tokens。這種規模不是小團隊能隨便跟的。

架構上，它把 sliding-window attention 和 global attention 混在一起，比例是 6:1。這樣做的目的很明確，就是壓低 KV cache。對長 repo、長聊天、長工具鏈，這種設計很實用。

• MiMo-V2.5-Pro 在 ClawEval 上接近頂級閉源模型。
• 同條件下，token 用量少了約 40% 到 60%。
• GraphWalks 測試中，512K tokens 後仍能維持表現。
• 前一代 V2-Pro 到那個長度直接掉到 0。

這種差異很工程。很多模型在短輸入時看起來很猛，一拉長就開始失憶。對 agent 來說，這種問題很致命。因為任務常常不是一句話，而是 20 步、50 步、甚至更多。

Kimi-K2.6 主打多 agent 協作

Moonshot AI 的 Kimi-K2.6，走的是另一條路。它大約有 1 兆總參數、32B 啟用參數。還搭配 MoonViT 視覺編碼器，約 4 億參數。

它支援 256K tokens，也能吃圖片和影片。不過官方 API 裡，影片理解還是實驗性功能。這點要講清楚，免得你以為什麼都能直接上線。

真正有趣的是它的協作模式。Moonshot 說，它可以把複雜任務拆成最多 300 個 sub-agents，再跑 4,000 個協調步驟。這不是單輪聊天機器人的思路。這比較像一個總管，帶一群小工一起做事。

• Kimi-K2.6 目標是前端、後端、DevOps、調參整套流程。
• 它在複雜 coding 任務上，能對上頂級閉源模型。
• 單次 swarm 可跑到 300 個 sub-agents。
• 比 K2.5 的 100 個 sub-agents、1,500 步更進一步。

如果你是團隊，該怎麼選

先別問誰最強。先問你的工作是什麼。要長上下文推理，DeepSeek-V4 很有吸引力。要 agentic coding，MiMo-V2.5-Pro 很值得試。要多 agent 協作，Kimi-K2.6 很對味。

我自己的看法很直接。現在選 LLM，已經像在選資料庫或 queue 系統。不是看誰最紅，而是看誰最合你的 workload。你會不會卡延遲？會不會爆記憶體？會不會被授權條款綁住？這些都比宣傳文案重要。

如果要下預測，我會說 2026 下半年，很多團隊會開始看「每次成功任務成本」。不是看單純 benchmark。因為 demo 跑得快沒用，任務做完才算數。

所以，下一步不是追最新名字。你該做的是拿自己的資料，跑三顆模型，量 latency、成功率、token 消耗，再決定要不要自架。這樣比較不會踩雷。

開源模型為什麼會走到這一步

原因其實不難懂。訓練資料量變大，MoE、長上下文、推理優化也越來越成熟。再加上不少公司開始公開權重或釋出可商用版本，開源陣營的差距就被拉近了。

另一個因素是企業需求變了。很多公司不想把資料全丟到外部 API。尤其是金融、醫療、製造，還有任何碰到內部文件的場景。這時候，自架模型的吸引力就很高。

但也別太浪漫。開源不等於免費。你還是要付伺服器、GPU、監控、評測、更新和維運成本。模型本身只是起點，真正麻煩的是把它跑穩。

最後該怎麼做

如果你現在要選 2026 的開源 LLM，我建議先定三件事：上下文長度、延遲預算、資料敏感度。這三個條件一出來，候選名單會縮很快。

接著，拿真實任務測。不要只看榜單。用你的程式碼、你的文件、你的流程去跑。你會很快知道誰只是會考試，誰真的能上班。