是什麼
開源大模型通常指把訓練好的模型權重（weights）公開發布、允許任何人下載並在自己的硬體上執行、微調的大模型，如 Llama、通義千問（Qwen）、DeepSeek、Mistral、Gemma 等系列。這裡要區分兩個概念：「開源權重」（open weight）只公開權重檔案，未必提供訓練資料與完整訓練程式碼；「完全開源」（open source）則連資料、程式碼、訓練方法一併公開。多數所謂「開源模型」其實是前者。
為什麼重要
開源權重打破了只能通過廠商 API 呼叫閉源模型的格局：企業可私有化部署以滿足資料合規、可深度微調出垂直模型、也不必為每次呼叫付費給某一家廠商。它還把模型能力的價格不斷打到地板——開源模型的免費或低價供給，持續壓低整個 token 市場的價格。但「開源」也有邊界：不少許可證（如 Llama 社群許可）對商用規模、再訓練設有附加限制，並非完全自由。
在 AI 產業鏈中的位置
開源大模型處在 AI 產業鏈的「模型」層，卻深刻影響上下層。向下，私有化部署把算力需求從廠商雲端分散到自建「基礎設施」；向上，它給「應用」層提供了可自由改造、不被單一廠商鎖定的能力底座，是混合路由、垂直微調等玩法的基礎。
2026 年的最新進展
2026 年開源權重這一側的看點，是引數規模與許可證寬鬆度同時往上走。DeepSeek 於 2026 年 4 月 24 日釋出 V4 雙檔——V4-Pro（總引數 1.6 萬億、啟用 490 億）與 V4-Flash（總引數 2840 億、啟用 130 億），兩者都提供 100 萬 token 上下文並採用寬鬆的 MIT 許可證。阿里一側同樣激進：2026 年 8 月 12 日開源了總引數 2.4 萬億、每次前向啟用約 950 億引數的 Qwen3.8-2.4T-A95B，8 月 14 日又以 Apache 2.0 許可證釋出了體量友好得多的 Qwen3.8-27B，Hugging Face 上基於 Qwen 的衍生模型已超過 20 萬個。但開源不等於處處可用：2026 財年美國國防授權法案要求把 DeepSeek 從國防部與情報體系的系統中移除，僅保留研究與反恐反諜等例外。
在大模型庫查
本站大模型庫收錄了主流廠商的可呼叫模型；其中開源/開源權重系列見開源大模型切片，國產開源模型（多數提供人民幣計價）見國產大模型。