开源AI模型缩小差距：DeepSeek、Qwen3和Llama 4现已匹敌GPT-5
摘要
开源与专有AI模型之间的性能差距在2025年的关键基准测试中从17.5个百分点骤降至仅0.3%。DeepSeek V3.2、Qwen3-235B和Llama 4 Scout现在能够以极低成本与GPT-5.2和Claude Opus 4.5抗衡——并具备完整的自托管能力。对于权衡API依赖与基础设施投资的企业来说，这一计算已经发生了根本性变化。
发生了什么
2025年12月标志着AI模型格局的转折点。开源大语言模型已实现与最强专有系统的近乎对等，结束了多年来闭源模型的主导地位。
数据说明一切。对94个领先LLM的分析显示，开源模型在MMLU上与专有系统的差距仅为0.3个百分点——而一年前这一差距还是17.5个百分点。在由500万+用户投票驱动的人类偏好排行榜Chatbot Arena上，开放权重模型在2024年1月至2025年2月期间将差距从8%缩小到1.7%。这一差距仍在继续缩小。
三大模型系列引领开源浪潮：
DeepSeek V3.2 于2025年12月1日发布，在多个推理基准测试中达到与GPT-5的对等。这家中国实验室的混合专家架构每个token仅激活其671B参数中的37B，以商品化成本实现前沿性能。
Qwen3-235B-A22B 来自阿里巴巴，在大多数公开基准测试中持平或超越GPT-4o，同时仅激活其235B参数中的22B。其2025年7月的思维更新在开源推理模型中取得了最先进的成果。
Llama 4 Scout 来自Meta，提供1000万token的上下文窗口——足以在单次会话中处理7,500页——同时使用INT4量化在单个H100 GPU上运行。
开源模型现在占据市场模型数量的62.8%。这一转变发生得很快。两年前，专有模型还占据主导地位。
为什么重要
对于构建AI基础设施的企业来说，这种趋同正在重塑"自建还是购买"的决策。
成本动态已经逆转。 DeepSeek V3.2的成本为每百万输入token 0.26美元——大约比GPT-5.2 Pro便宜10倍。Mistral Medium 3以每百万token 0.40美元提供Claude Sonnet 3.7 90%的性能，比GPT-4便宜8倍。组织报告称，与纯专有策略相比，开源方法的投资回报率高出25%。
数据控制成为可能。 自托管使敏感信息完全保留在组织基础设施内。医疗保健公司可以在本地运行患者数据查询，避免外部传输带来的HIPAA违规风险。金融机构对交易算法和客户数据保持完全控制。
部署灵活性扩大。 Mistral Medium 3只需四个GPU即可运行。Llama 4 Scout可以在单个H100上运行。这些模型可以部署在混合环境、本地数据中心或边缘位置——这对于仅API的专有服务是不可能的。
供应商锁定解除。 自托管模型不会因提供商停用旧版本而过时。组织可以控制升级时间表，保持模型一致性，并避免使PPA市场越来越有利于卖方的基于使用量的定价波动。
技术细节
模型规格
| 模型 | 总参数 | 活跃参数 | 上下文 | 输入成本/M | 输出成本/M |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 671B | 37B | 128K | $0.26 | $0.39 |
| Qwen3-235B | 235B | 22B | 256K | $0.20 | $1.20 |
| Llama 4 Scout | 109B | 17B | 10M | $0.08 | $0.30 |
| Mistral Medium 3 | — | — | 131K | $0.40 | $2.00 |
| Mistral Large 3 | 675B | 41B | 256K | — | — |
基准性能
编程： DeepSeek V3.2在长尾代理任务上展现出卓越能力，将思维直接整合到工具使用中。Qwen3-235B在LiveCodeBench v6上达到74.8分。Llama 4 Scout在LiveCodeBench上达到38.1%，超过GPT-4o的32.3%。
推理： Qwen3-235B在AIME'24上得分85.7，AIME'25上得分81.5。在思维模式下，它在AIME25上达到92.3。DeepSeek V3.2-Speciale达到与Gemini-3.0-Pro的对等，并在IOI 2025、ICPC世界总决赛2025、IMO 2025和CMO 2025中获得金牌级表现。
长上下文： Llama 4 Scout的1000万token上下文窗口可以在单次会话中处理完整的法律文件、研究论文集或软件仓库。
架构创新
DeepSeek V3.2引入了DeepSeek稀疏注意力(DSA)，实现细粒度稀疏注意力，在保持模型输出质量的同时显著提高长上下文效率。
DeepSeek V3.1的混合思维模式通过聊天模板更改在思维链推理和直接回答之间切换——一个模型涵盖通用和推理密集型用例。
Mistral 3的Ministral系列提供九个密集模型，参数规模为3B、8B和14B，每个都有Base、Instruct和Reasoning变体。14B推理模型在AIME 2025上达到85%，可在单个GPU上运行。
自托管要求
| 模型 | 最低硬件 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8x H100 80GB | 16x H100 |
| Qwen3-235B | 8x H100 80GB | 8x H200 |
| Llama 4 Scout | 1x H100 (INT4) | 2x H100 |
| Mistral Medium 3 | 4x GPU | 8x A100/H100 |
| Ministral 3 14B | 1x 消费级GPU | 1x A100 |
OpenLLM等工具可以通过简单命令将任何开源模型作为OpenAI兼容的API端点运行。Ray Serve和Hugging Face TGI简化了Kubernetes部署。
下一步是什么
开源势头没有放缓的迹象。DeepSeek的训练效率——每万亿token 18万H800 GPU小时——表明快速迭代将继续。Qwen3 2025年7月的思维更新表明后训练改进仍在持续扩展。
预计2026年第一季度将带来： - 上下文窗口进一步扩展，超越Llama 4 Scout的1000万token - 随着工具使用成熟，代理能力增强 - 更小、更高效的模型达到当前前沿性能
对于仍在评估纯API策略的组织来说，专有锁定的窗口正在关闭。随着89%的组织现在使用开源AI，问题已从"是否"转变为"哪些模型以及多快"。
Introl视角
自托管前沿级开源模型需要大量GPU基础设施、高效冷却系统和运营专业知识。Introl的550名HPC专业现场工程师负责部署和维护这些模型所需的加速器集群。了解更多关于我们的覆盖区域。
发布日期：2025年12月18日
