开源AI模型终极导航：从LLM到多模态，一文教你如何选型与落地

模型家族

代表型号（开源权重）

综合实力 & 特点

适合你在什么场景用

Qwen（通义千问，阿里）​

Qwen2 / Qwen2.5 / Qwen3-235B-A22B 等

在斯坦福 HELM / MMLU 等权威榜单上，Qwen2 / Qwen3 系列是目前最强的开源模型之一，多次压过 Llama 系列；在 Hugging Face 开源榜单中，基于 Qwen 的衍生模型数量和下载量长期第一，[HF 官方统计称 Qwen 衍生模型已 20 万+、下载量 10 亿+，稳居全球开源 TOP1。中文能力尤其强，英文和多语言也很亮眼。

中文为主 + 有一定英文/多语需求；公司/团队想要跟着“开源主流生态”走，优先考虑 Qwen 系列。

Llama（Meta）​

Llama 3 / Llama 4 Scout / Maverick / Behemoth

Llama 一直是开源 LLM 的“默认基准”。Llama 3 时代同体量表现极强；Llama 4 又在多模态和长上下文上大幅升级，官方宣称 Llama 4 Behemoth 在多个 STEM（理工）基准上超 GPT4.5 等闭源模型，多模态、长上下文（最高到 10M tokens）也非常拔尖。

需要国际生态、兼容性和文档（英文社区、工具最多），或要做多模态（图文）+ 长文档，Llama 4 是目前最保险的选择之一。

DeepSeek（深度求索）​

DeepSeekV3 / V3.2 / R1 / V4（部分开源权重）​

DeepSeek 系列在数学推理、代码和复杂推理任务上非常激进。公开数据表明：DeepSeekV3.2 在 MATH500、HumanEval 等难度高的数学和代码基准上达到金牌水平，多次被英文媒体称为“在开源端打破闭源垄断”的代表。R1 / V4 更偏“思维链式推理”（reasoning models）。

需要极强推理和代码能力（例如自动刷题、科研推导、复杂代码重构），DeepSeek 系列优先考虑。

Mixtral（Mistral AI）​

Mixtral 8×7B / 8×22B

稀疏 MoE 架构，激活部分专家，推理速度快、吞吐高。官方数据表明 Mixtral 8×22B 在 MMLU、GSM8K（数学）、HumanEval（代码）上全面超过 Llama 2 70B 等老一代模型，同时在推理速度/成本上有明显优势。

希望兼顾性能和成本，在一到两张高端卡上跑一个“很能打”的通用模型，Mixtral 值得优先试。

Gemma（Google）​

Gemma 2/3（1B–27B 系列）

新一代轻量开源模型，多个基准上已接近甚至超过部分自家 Gemini Flash；上下文最长到 128K tokens，谷歌专门针对安全和易部署做了优化。

对谷歌生态友好（GCP、Vertex AI）或需要比较小但靠谱的模型（1B–4B 级），Gemma 是一个干净、工程化较好的选择。

Phi3（微软）​

Phi3 Mini / Small / Medium

微软官方给定位是“小而强”：最小的 Phi3Mini 仅 3.8B 参数，在很多基准上逼近甚至对齐 Mixtral 8×7B、GPT3.5 等大模型，MMLU 大约在 69% 左右。特别适合边缘设备、本地部署。

本地电脑 / 手机 / 嵌入式设备 想跑一个“真能用”的小模型，Phi3 是目前开源里最强的小体量之一。

ChatGLM / GLM（智谱 AI）​

ChatGLM6B / GLM4.x

最早一批可商用的中文开源对话模型之一；GLM4 系列继续强化多语种和多模态，在 32K–128K 上下文、图文混合、国产硬件适配（华为昇腾等）方面布局很重。

国内政企、教育、金融等场景，需要国产化程度高、适配国产芯片/私有云，GLM/ChatGLM 值得单独列一档。

Yi 系列（零一万物）​

Yi34B / Yi1.534B

Yi34B 在 MMLU 上大约 76.3%，超 Llama2 70B / Falcon180B 等早期大模型，尤其在中文和代码任务上口碑不错，多款衍生微调模型也很流行。

想在中文+英文双语上保持平衡，又希望模型本身比较“干净”，Yi34B / Yi1.534B 是一条成熟路线。

CommandR+（Cohere）​

CommandR+

更偏企业检索增强（RAG）场景，MMLU 在 75% 左右，但在 HellaSwag、Winogrande 等常识推理基准上表现均衡，上下文支持 128K tokens，非常适合长文档、多轮检索问答。

企业知识库、文档问答、RAG 系统，尤其是多语言文档库，CommandR+ 是专门为这类任务设计的开源/开权模式。

模型

特点

适用场景

Stable Diffusion 3.x / 3.5

经典开源生图系，3.5 在画质和指令理解上比 2.x 大幅提升，社区插件、UI（如 Automatic1111、ComfyUI）最丰富，很多第三方 benchmark 给出极高性价比评分。

通用图片生成、插画、海报、游戏原画；需要完全自托管、本地化的首选。

FLUX.1 / FLUX.2 系列

2025–2026 年最受关注的开源生图族之一，多篇评测认为 FLUX.2 Pro 画质和 Prompt 忠实度已经追平甚至超过很多闭源商用模型[20][21]。Kontext 版本针对多图拼接、背景一致化等做了优化。

对画质、文字准确度和可控性要求高的生产级场景，比如广告、电商详情页、影视分镜。

GLMImage（智谱 + 华为）​

全流程在国产昇腾芯片上训练的多模态图像生成模型，开源不到 24 小时登顶 Hugging Face trending 榜；在复杂中文文字渲染、LOGO、UI 布局等方面表现突出。

中文文字图片、海报、PPT 封面、教育课件 等需要中文字体清晰的场景。

Hunyuan Image 3.0（腾讯混元）​

80B 级 MoE 架构，针对超高分辨率和多风格做了优化，多家评测认为在开源模型中属于“大而全”的旗舰，多模态理解能力和图像细节都很强。

高端商业插画、广告、印刷级图片，或者需要多风格创意输出的大公司团队。

模型

类型

亮点

适用场景

Fish Speech V1.5 / FishAudioS1

文本转语音 TTS

采用 DualAR 架构 + 双自回归 Transformer，支持中/英/日等多语种，独立评测中 ELO 排名靠前，中文字符 CER 约 1.3%；情感、语调控制细腻。

需要高质量、多情绪、多语种配音的应用：有声书、短视频解说、虚拟主播等。

OpenAudioS1

情感 TTS

强调情绪表达（哭、笑等）、实时性和开源可定制，是社区常被拿来和 Fish Speech 对比的一线模型。

实时语音代理、陪伴型机器人、游戏 NPC。

Whisper / Whisper v3

语音识别 ASR

OpenAI 出的通用语音识别/翻译模型，已被无数开源项目集成；多语言识别/翻译能力强，开源协议宽松。

会议记录、字幕生成、多语言翻译、语音搜索。

平台

主要用途

适合人群

网址

Hugging Face

最大的开源模型和数据集平台，托管 50 万+ 模型（LLM、CV、音频、强化学习等全品类），提供推理 API、Spaces Demo 和评测榜单（如 Open LLM Leaderboard）。

所有做 AI 的人：从学生到企业。找任何模型，先搜 HF 基本是常识。

https://huggingface.co

GitHub

代码与模型权重仓库，很多团队先在 GitHub 发代码再同步到 HF/ModelScope。

需要看源码、训练脚本、Issue、社区讨论的开发者。

https://github.com

Kaggle Models / Datasets

以竞赛和数据集著称，现在也托管不少模型（如 DeepSeekV3、Phi3 等），便于直接在 Notebook 环境复现。

想在 Notebook 里快速试模型的数据科学/工程同学。

https://www.kaggle.com/models

OpenRouter / Together / Replicate 等

聚合多供应商 LLM 和多模态模型，通过统一 API 调用；你可以用一个 Key 调 DeepSeek、Qwen、Llama、Gemma 等各种模型。

不想自己部署，只想以低成本用“开源模型的云托管版本”的开发者。

https://openrouter.ai / https://www.together.ai / https://replicate.com

平台

背景 & 亮点

适用场景

网址

ModelScope（魔搭社区，阿里）​

面向中文开发者的模型平台，支持文本、图像、视频、语音等多模态；与 Qwen 系列深度绑定，很多阿里/国内高校/厂商模型首发在这上面[28][29]。提供在线体验、Notebook、训练/部署一体工具。

主要做中文场景，且希望下载速度、文档、示例代码都对中文友好，可以优先看魔搭。

https://modelscope.cn

ModelScope AI / 阿里云 ModelStudio

针对企业的 MaaS 平台，支持直接托管和调用 Qwen、GLM、Stable Diffusion 等模型，集成阿里云安全审计、计费和运维。

中大型企业想用“开放模型 + 云上托管 + 合规安全”的一体解决方案。

通过阿里云控制台进入

百度飞桨 PaddlePaddle & AI Studio

以深度学习框架+产业级模型为主，融合 OCR、NLP、CV、多模态等；对于政府、金融等国产化要求高的场景，飞桨生态是重要选项。

政企/研究机构，特别是有国产软硬件适配要求的项目。

https://www.paddlepaddle.org.cn

腾讯混元 / Z.AI / 智谱 AI 等自家平台

各家都有自己的开放平台和开源模型（如 GLM4.x、GLMImage、Hunyuan Image 等），部分也同步到 HF 和 ModelScope。

想深度使用某家官方 API + 其对应的开源权重（本地化、二次训练）时，可以直接从该家官网和 HF/ModelScope 双线获取。

各家官网 / HF 主页可搜到

网站

用途

说明

Hugging Face Open LLM Leaderboard

开源大模型综合排行榜

以前是最权威的开源 LLM 榜之一，根据 MMLUPro、BBH、IFEval 等多基准给出综合评分，虽然现已存档，但仍可作为历史参考。

ArtificialAnalysis / LLMStats / Lambda / Vellum Leaderboard 等

LLM 综合对比

提供 MMLU、GPQA、HumanEval、SWEBench 等多基准数据，以及价格（$/M tokens）、速度、上下文长度等信息，可直接输入模型名对比。

各类专题榜单

OCR、代码、图像生成等垂直领域榜单

如 GLMImage 在多个文本渲染基准上排名前列、Fish Speech 在 TTS Arena 得分靠前等，都可以在相应榜单网站查到细节。