探索開源 AI 宇宙
自由部署，完全掌控

Sarvam-105B，2026 年 3 月發布，印度 Sarvam AI 出品，105B 參數，Apache 2.0 授權，專注印度語言（Hindi、Tamil 等）及多語言能力。

Qwen3.5 大型 MoE 模型，122B 總參數激活 10B，支援 262K 上下文。在 llm-stats.com 開源排行榜名列第 5，Code Arena 1136，GPQA 88.4%。

Minimax M2.7 由 MiniMaxAI 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Mistral Small 4，2026 年 3 月最新發布，24B 參數，Apache 2.0 授權，支援 128K 上下文，多語言與視覺能力全面升級。

Step 3.5 Flash 由 stepfun-ai 開發的開源 語言 模型。授權：apache_2_0。共 1 個尺寸版本。

Step-3.5-Flash，階躍星辰 2026 年 2 月發布，65.5B 參數，Apache 2.0 授權，65K 上下文，GPQA 78.0%，SWE-bench 44.0%。

LongCat-Flash-Lite，美團 2026 年 2 月發布，560B MoE 模型，Apache 2.0 授權，256K 上下文，GPQA 66.8%，長文本處理能力突出。

Minimax M2 由 MiniMaxAI 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Nvidia Nemotron Nano 9B V2 由 nvidia 開發的開源 語言 模型。授權：nvidia_open_model_license_agreement。共 1 個尺寸版本。

MiniMax M2.5，2026 年 2 月發布，230B MoE 模型，支援超長 1M token 上下文，GPQA 80.2%，SWE-bench 76.3%，旗艦開源模型。

LongCat-Flash-Thinking-2601，美團 2026 年 1 月發布，560B MoE 推理增強版本，Apache 2.0 授權，GPQA 81.5%，SWE-bench 59.4%。

GLM-4.7-Flash，2026 年 1 月發布，30B 輕量版本，Apache 2.0 授權，GPQA 75.2%，128K 上下文，24 GB VRAM 可運行。

Qwen3 Next 由 Qwen 開發的開源 語言 模型。授權：apache_2_0。共 3 個尺寸版本。

MiniMax M2.1，2025 年 12 月發布，230B MoE 模型，支援 1M token 上下文，GPQA 84.5%，SWE-bench 60.2%，Code Arena 51.0%。

GLM-4.7，2025 年 12 月發布，355B 參數，GLM-4 授權，131K 上下文，GPQA 81.5%，中文能力頂尖，需要多 GPU 部署。

Deepseek Reasoner 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

MiMo-V2-Flash，小米 2025 年 12 月發布，309B MoE 模型，Apache 2.0 授權，256K 上下文，GPQA 83.7%，SWE-bench 58.3%。

NVIDIA Nemotron 3 Nano，30B MoE 模型（激活 3B），2025 年 12 月發布，NVIDIA Open Model 授權，128K 上下文，高效推理。

Deepseek V3.2 Speciale 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Deepseek 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Ministral 3 14B Instruct 2512，2025 年 12 月發布，14B 參數，MRL 授權，128K 上下文，推理能力強化版本。

Mistral Large 3，675B 參數，256K 上下文，Mistral 最新旗艦，多語言和推理能力頂尖，需多機多 GPU 部署。

Deepseek V3.2 Exp 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

GLM-4.6，32B 參數，Apache 2.0 授權，131K 上下文，在 llm-stats.com 開源排行榜第 4 名，中文能力頂尖。

Deepseek V3.1 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

GLM-4.5-Air，32B 參數，Apache 2.0 授權，131K 上下文，中文能力強，Q4 約需 20 GB VRAM。

Devstral Small 2507 由 mistralai 開發的開源 語言 模型。授權：apache_2_0。共 1 個尺寸版本。

月之暗面 Kimi K2.5，超大規模 MoE 模型，在 llm-stats.com 開源排行榜名列前茅，需要多機多 GPU 部署。

Llama 3.1 Nemotron 由 nvidia 開發的開源 語言 模型。授權：llama_3_1_community_license。共 1 個尺寸版本。

Mistral Magistral Medium，123B 推理模型，256K 上下文，Mistral 最新推理旗艦，需 70 GB+ VRAM（Q4 約 74 GB）。

NVIDIA Nemotron 3 Super，120B MoE 模型（激活 12B），2026 年 3 月發布，NVIDIA Open Model 授權，128K 上下文，適合企業推理部署。

Minimax M1 80K 由 MiniMaxAI 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Mistral Small 3.2 最新版本，24B 參數，支援 128K 上下文和視覺輸入，Apache 2.0 授權，適合企業部署。

Minimax M1 40K 由 MiniMaxAI 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Mistral Magistral Small，24B 推理模型，Apache 2.0 授權，256K 上下文，推理能力強，Q4 約需 15 GB VRAM。

Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1 由 nvidia 開發的開源 語言 模型。授權：llama_3_1_community_license。共 1 個尺寸版本。

Deepseek R1 0528 由 deepseek-ai 開發的開源 語言 模型。授權：mit。共 1 個尺寸版本。

Meta Llama 4 Scout，109B MoE（17B 激活），支援 1M 超長上下文和多模態，比 Maverick 更輕量，可在單機多 GPU 部署。

IBM Granite 3.3 8B，Apache 2.0 授權，128K 上下文，企業級 AI 模型，工具使用和 RAG 能力強，Q4 約需 6 GB VRAM。

Microsoft Phi-4 Reasoning，14B 推理模型，MIT 授權，在數學和科學推理上表現出色，Q4 約需 9 GB VRAM。