2026开源AI模型排行榜：DeepSeek R1 vs Qwen3 vs Llama 4
🩺 摘要
开源大模型一个月出好几个，DeepSeek R1、Qwen3、Llama 4……名字看花了。到底哪个最强？哪个适合中文？哪个在自己电脑上跑得动？
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为什么需要跑分
大模型厂商都说自己最强。但最强是在什么任务上最强？写诗最强还是做数学题最强？对中文开发者来说，我们需要一个更实际的对比。
本文只看开源模型（能本地部署的），不比GPT-4o和Claude那些闭源API。
2026年7月主流开源模型一览
| 模型 | 参数量 | GGUF格式 | 中文能力 | 推荐显存 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 7B/14B | 支持 | 极好 | 8GB/16GB |
| Qwen3-7B/14B/32B | 7-32B | 支持 | 极好 | 8-24GB |
| Llama 4-8B/70B | 8-70B | 支持 | 一般 | 8-48GB |
| Mistral Small 3 | 24B | 支持 | 中等 | 16GB |
| Gemma 3-27B | 27B | 支持 | 差 | 20GB |
各维度对比
中文理解（DeepSeek胜）
DeepSeek R1的中文能力是目前开源模型里最强的。它本身就在中文语料上训练，对成语、俗语、网络梗的理解远超其他模型。
Qwen3紧随其后，阿里出品，中文也不错。
Llama 4的中文只能说能用，写简单对话没问题，但稍微复杂点就露馅了。
数学推理（DeepSeek R1胜）
DeepSeek R1引入了强化学习训练推理能力，在数学竞赛题上表现惊人。
测试题：一个水池，甲管4小时注满，乙管6小时注满，两管同时开放几小时注满？ - DeepSeek R1: 2.4小时（步骤清晰） - Qwen3: 2.4小时（步骤稍乱） - Llama 4: 有时会答错
代码生成（Qwen3胜）
Qwen3的Coder版本在代码任务上表现最好。阿里特别优化了Python和Java代码生成。
DeepSeek R1的代码能力也不错，但偏向算法题，实际项目开发不如Qwen Coder。
速度（Qwen3 > DeepSeek > Llama）
同样在RTX 4090上跑7B模型： - Qwen3-7B: ~80 tokens/s - DeepSeek R1-7B: ~75 tokens/s - Llama 4-8B: ~60 tokens/s
所以怎么选
| 你的需求 | 推荐 |
|---|---|
| 中文聊天/写作 | DeepSeek R1-14B（最佳中文体验） |
| 写代码/编程助手 | Qwen3 Coder-7B（速度快，代码好） |
| 数学/推理 | DeepSeek R1-7B（推理巅峰） |
| 英文为主 | Llama 4-8B（英文原生最强） |
| 综合/均衡 | Qwen3-14B（没有短板） |
| 显存有限（8GB） | Qwen3-7B GGUF Q4或DeepSeek R1-7B Q4 |
版本说明
以上数据截至2026年7月19日。模型更新很快，建议每月重新对比一次。评测工具可以用lm-evaluation-harness或OpenCompass。
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