通义千问、DeepSeek 与 Llama 对比：你该基于哪个来开发？

从我住的公寓坐地铁去阿里巴巴的西溪园区（通义千问团队工作的地方）大约二十分钟，DeepSeek 的团队则在反方向隔几个城区。所以我能以近乎实时的方式看着这场对比演变，而它变化得飞快。目前最新的开放权重检查点是 Qwen3.8 和 Qwen3.6、DeepSeek V4.1-Flash 以及仍在更新的 V4 Pro、Llama 4 Scout 或 Maverick。阿里巴巴的托管模型 Qwen3.8-Max 要归入另一栏，因为租用它和下载它背后的权重是两种不同的产品。如果把这些版本混为一谈，这场对比还没开始就已经错了。

通义千问、Llama 与 DeepSeek：你该基于哪个来开发？

按任务和部署方式来选。Qwen3.6 是广度与生态之选：27B 稠密模型和 35B-A3B 开放模型均采用 Apache-2.0 许可。DeepSeek V4.1-Flash 是 API 性价比之选，即便在 9 月输出价格上调之后依然如此；V4 Pro 以依然低廉的 token 价格换来更强的能力，但自托管的体量巨大。Llama 4 仍是 Meta 社区许可下、源自西方的生态之选。斯坦福大学 2026 年 3 月记录的 2.7% 国家层面差距如今只是历史背景，而不是实时比分，因为这段文字里的每一个中国模型家族在那之后都已经更新迭代。

核心要点- 要对比具体的检查点：Qwen3.6、DeepSeek V4.1 和 Llama 4，而不是沿用去年发布留下的家族名。- Qwen3.6 = 广度与 Apache-2.0；DeepSeek V4.1-Flash = 推理与 API 性价比；Llama 4 = 源自西方的工具链与 Meta 社区许可。- 通义千问是下载量最高的开源家族：据 Hugging Face 自己的统计，2026 年前七个月的下载量已突破 20 亿次，Hub 上有 151,448 个衍生模型。- Qwen3.8 是阿里巴巴最新的开放检查点，自 2026 年 8 月 8 日起以自定义许可发布；Qwen3.8-Max 是基于它构建的托管版本。

下文都假定你已经决定把中国的权重纳入考量。如果这还是悬而未决的问题，我在中国是否正在赢得 AI 竞赛一文中有完整的论述，更宏观的格局则见我写的中国开源 AI 生态指南。

我会怎样给它们排序

不按排行榜排。我按部署现实来排，这意味着真正起作用的是五条标准，权重大致按此顺序。

• 能力： 在可比的评测（而非厂商精选的表格）之下，它对这项工作是否真的够用？
• 成本： API 上每 token 的成本，以及自托管时的 GPU 占用。真正的差距在这里拉开。
• 许可： 你能不能顺利用它做商业发布而不惹上法律麻烦？Apache-2.0 和 MIT 类条款在这里占优。
• 生态： 有多少现成的微调版本、量化版本和可用变体？越多意味着你要自己做的越少。
• 自托管友好度： 它能否在合理的硬件上、用你已经在用的开放推理栈干净地跑起来？

在自己的 GPU 上跑这些模型，比任何争论都更快地治好了我的排行榜崇拜。赢得项目的模型，是那个能在你的数据上干净微调、服务成本最低的模型，而不是这周跑分略高的那个。我最近三个客户项目里，有两个上线的模型当时都不在任何榜单的榜首。

表格前还有一个结构性说明。托管预览版和可下载权重是两种不同的产品，过去两个月恰好把这一点演示得很清楚：Qwen3.8-Max 于 8 月 3 日以托管模型的身份上线，开放的 Qwen3.8 权重随后于 8 月 8 日发布，采用的是自定义许可而非 Apache-2.0。托管一侧又往前走了一步：Qwen3.8-Max-0902 快照于 9 月 2 日接管了该端点，价格维持 2 美元和 6 美元不变，这是一次面向编程与协同工作的后训练升级，阿里巴巴称其发布时登上了 Code Arena WebDev 榜单的榜首。任何在 8 月钉死 qwen3.8-max 的人，如今租用的已是另一个模型。阿里巴巴还在 9 月 22 日的云栖大会上官宣了 Qwen 4，明确仍在训练中，没有日期、权重或价格；该架构的一个实验性开放权重预览版 Qwen3.8-Flash-Next 已于 8 月 26 日出现。因此，把“能下载什么”和“能租到什么”混在一起的排名会误导你。下表只覆盖可下载一侧；托管旗舰在正文里单独成栏。

三大家族速览

三者都是货真价实的生产级模型。它们的差异更多体现在许可与成本姿态上，远大于能力上的差异。按采用度算，通义千问是最大的开源家族：Hugging Face 的《State of Open Models: Summer 2026》报告（8 月 14 日发布）统计，仅 2026 年前七个月，通义千问在 Hub 上的下载量就约达 20.45 亿次，衍生模型 151,448 个；而阿里巴巴自己的统计则称全平台下载量超过 30 亿次、衍生模型 30 万个。下面是我从实战层面对三者的概括。

采用度的大势也是同样的走向。中国开放权重模型在 Hugging Face 的总下载量上已经超过美国模型，仅通义千问系变体一项，到 2025 年 8 月就占了新增衍生模型的 40% 以上。这对开发者有很实际的意义：衍生模型越多，意味着契合你延迟预算的量化版或领域微调版大概率已经存在，你可以直接省掉一整轮训练。

对上表有一点要提醒。许可会在版本之间变动，家族层面的概括只是起点，不能奉为金科玉律。打开模型卡，读你打算上线的那个具体检查点的真实许可。

能力：它们之间到底有多接近？

比营销大战所暗示的更接近，但已不再能压缩成一个数字。《2026 年斯坦福 AI Index》在 3 月记录了顶尖美国模型与顶尖中国模型在 Chatbot Arena 上 2.7% 的差距，见其技术性能章节。自那以后，DeepSeek V4.1-Flash、Qwen3.8 与 3.6，以及托管的 Qwen3.8-Max 快照相继到来，所以这个数字没法再诚实地用现在时来陈述。对大多数商业工作负载而言，能力是一道门槛，而不是最终的筛选器。真正打破平局的通常是成本、服务约束和许可。

[CHART: 分组柱状图，从四个定性维度对比通义千问、DeepSeek 和 Llama]

带上版本号，区分就更清楚了。DeepSeek V4.1-Flash 偏向推理与代码，9 月 10 日的更新加入了原生视觉、1M token 上下文窗口和 384K 最大输出。Qwen3.6 是开放的全能选手，也是三者中最容易针对具体部署来定尺寸的那个。Llama 4 是源自西方的选项，带着围绕它的 Meta 生态，不过值得知道的是，Meta 的前沿投入已经转向 Muse 产品线，Llama 4 进入维护模式，更大的 Behemoth 也已暂停。Muse 大体封闭，但并非完全封闭：Muse Glimmer 30B 于 8 月 10 日以 Apache-2.0 发布了开放权重，而 9 月下旬在 Meta Connect 上亮相的 Muse Charm 则保持闭源。Llama 周边的工具链依然深厚，但我不会把多年的赌注押在下一个开放的 Llama 检查点上。

当各行数据来自不同厂商的评测框架时，沉迷跑分对开发者有实实在在的误导。赢得你项目的模型，是那个迈过你的质量门槛、在你的数据上表现稳定、又契合你服务预算的模型，而不是自报分数略高的那个。

所以我把能力视作近乎平局，直接转向那些真正存在差异的东西。

作者按 1 到 5 分给出的方向性评估，并非跑分数据。评分反映 2026 年 10 月初的当前版本：DeepSeek V4.1-Flash 与 V4 Pro、Qwen3.8 与 3.6，以及 Meta 开放产品线进入维护模式下的 Llama 4。

成本与许可：真正的区分点

决策真正在这里见分晓，而自 8 月以来 DeepSeek 已经两次改写格局。高峰与非高峰定价于 8 月 16 日推出，随后 V4.1-Flash 于 9 月 10 日发布，采用新架构（552B 主干，预填充阶段激活参数约 8B，解码阶段 16B），并在 Hugging Face 上以 MIT 许可放出开放权重。旧的 V4 Flash 已退役：deepseek-v4-flash 这个名字仍会路由，但现在由 V4.1-Flash 提供服务，规范名称是 deepseek-flash，见 DeepSeek 的更新日志。按 DeepSeek 官方定价，Flash 目前在非高峰时段每百万缓存未命中输入 token 收费 0.15 美元，高峰时段 0.30 美元，输出则按时段在每百万 0.60 至 1.20 美元之间。这个输出价格大约是旧价的两倍，如果你的工作负载以生成为主，这一点很关键。V4 Pro 原计划退役，在用户反对之后 DeepSeek 收回了这个决定，现在每百万输入 token 收费 0.66 至 1.32 美元，输出 1.98 至 3.96 美元；没有 V4.1-Pro，也没有 V5。Qwen3.8-Max 通过阿里巴巴的托管服务出售，价格分别约为 2 美元和 6 美元，属于常规的托管 token 经济学，而不是开放权重的那一套。Flash 在这场对比中仍戴着价格之王的桂冠，但输出价格上的领先优势比 8 月时薄了不少。Llama 在这场对比中没有 Meta 第一方 token API，所以它的成本取决于你托管方的报价或你自己的基础设施。

在许可上，这几个家族泾渭分明。Qwen3.6 是 Apache-2.0。DeepSeek V4 是 MIT。Llama 4 使用 Meta 社区许可，其中的使用限制需要真正从法律角度读一遍。关于通义千问有一条重要的脚注：开放产品线在 3.8 这一代离开了 Apache-2.0，新权重采用带营收相关商业条款的自定义通义千问许可，所以 3.6 仍是 Apache-2.0 的答案。

当我自托管时，Apache-2.0 这个问题是我最先检查的，因为一个干净的答案能免掉一整类法律审查。用 Llama 时，我曾在客户部署前停下来认真读它的社区许可，其中有两次，那个条款改变了答案。这种摩擦是真实存在的，也是通义千问常能拿下我那些“直接上线”项目的原因。

自托管会让成本账进一步叠加。占用更小的模型意味着更少的 GPU，也就意味着每个月更小的账单，而不只是上线时省一笔。我在本地部署开源模型与云端部署的对比指南里算过这笔账，同一决策的治理一侧则在DeepSeek 用于企业是否安全一文里。

采用度一侧，成本姿态正在产生你预期中的效果。中国模型在 2026 年 2 月下旬拿下了 OpenRouter token 消耗量前十的多数席位，到 2026 年 6 月，按 OpenRouter 排名已约占该平台总 token 量的 61%。新入局者动作也很快：按第三方对这些公开排名的记录，GLM-5.3-Flash 和 DeepSeek-V4.1-Flash 都在上线数日内冲进了周榜前列。token 是真实的工作负载而不是新闻稿，开发者已经用脚投了票。

生态与部署

采用度几乎能告诉你关于生态深度所需要知道的一切。通义千问的衍生模型库是三者中最深的：按 Hugging Face 的 2026 年夏季统计有 151,448 个衍生模型，按阿里巴巴自己的统计全平台超过 30 万个。更多衍生模型意味着更多可以直接取用的微调版和量化版，而不用自己从头训练。但它并不能告诉你托管的 Qwen3.8 是不是正确的生产端点。

[IMAGE: 一名开发者的屏幕，显示模型权重正从模型仓库下载，暖色灯光，越肩拍摄镜头]

每个家族各守一条部署赛道。Qwen3.6 给你最实用的开放尺寸分布和最平缓的微调路径。DeepSeek V4.1-Flash 在低成本托管推理上很难被击败，即便在 9 月输出价格上调之后依然如此；Pro 则留给那些值得更多算力的工作。Llama 4 在周边的西方工具链和采购安心感比许可差异更重要时依然胜出。

三者都有可下载的权重，但托管路线并不对称。DeepSeek 运营自己的 API。通义千问和 Llama 的可用性、区域和条款，取决于你选择的具体阿里云服务或第三方服务。你可以先租推理服务跑起来，等量级或数据驻留要求出现时，再把同一个开放检查点迁回自家。记得核实那确实是同一个检查点，而不是像 Qwen3.8-Max 这样仅供托管的更新模型。

哪个适合哪种任务

让模型去匹配工作负载，而不是匹配头条。2026 年 3 月那个能力差距数字早于下面对比的所有中国模型发布，所以每一条建议关乎的都是当前的契合度、成本和许可，而不是一个过时的国家级百分比。

编程助手

高并发的编程调用从 DeepSeek V4.1-Flash 起步，然后如果本地可控或更小的开放检查点更重要，就测 Qwen3.6-27B。如果任务要在大型代码库上连续跑几个小时，这篇三家族对比就不再是完整的候选名单：Kimi K3 和 GLM-5.3 如今同样值得评估。

RAG 与后台业务

选 Qwen3.6。检索和内部工作流任务看重广度、多语言处理和干净的微调，Apache-2.0 又能让第一轮法务审查简单直接。这正是通义千问那座变体库发挥价值的赛道。

面向客户的场景

这个要看你的风险偏好。如果利益相关方希望用源自西方的模型，而你也能接受那些许可条款，Llama 4 是稳妥之选。如果治理层面认可中国来源的模型，Qwen3.6 给你一条干净的开放路线和广泛的多语言覆盖。无论选哪个，都要测你的用户实际会遇到的内容行为。

本地部署与受监管场景

对于气隙隔离或受监管的构建，许可、模型尺寸和数据控制决定胜负。Qwen3.6 是更易管理的自托管路线。DeepSeek V4.1-Flash 采用 MIT 许可，但体量大得多。只要你真的把权重部署在自己的边界之内，两者都可以在不把提示词发往中国的情况下运行。先通过治理审查；我关于 DeepSeek 用于企业是否安全的文章会带你走完那套尽职调查。

常见问题

通义千问比 Llama 更好吗？

对大多数开放式构建决策，我会从 Qwen3.6 起步，因为它尺寸可控、采用 Apache-2.0、衍生生态庞大。当源自西方的采购安心感和现成的 Meta 工具链压过许可差异时，Llama 4 胜出。Qwen3.8 是更强的原始模型，但意味着自定义许可和可观的硬件投入；Qwen3.8-Max 是托管路线，不是自托管的答案。

DeepSeek 比通义千问更好吗？

要一个便宜的托管推理端点，DeepSeek V4.1-Flash 是更清晰的选择，尽管它的输出价格在 9 月大约翻了一倍。要开放尺寸、微调与生态广度，Qwen3.6 更容易围绕它构建。等许可和硬件的账算得过来时，开放的 3.8 权重也值得一看。

基于中国开源模型来开发安全吗？

做好尽职调查就可以。自托管权重意味着你的数据不必离开你的基础设施，这就把中国托管 API 这条路线从风险评估里摘了出去。你仍需评估内容行为、来源出处、许可和供应链安全，这些我在企业安全指南里都有覆盖。

哪个开源模型运行成本最低？

在第一方 API 上，DeepSeek 的 Flash 端点仍是这场对比中的价格领先者：按高峰或非高峰时段，每百万缓存未命中输入 token 0.15 至 0.30 美元，每百万输出 token 0.60 至 1.20 美元。自托管时，更小的 Qwen3.6 检查点总体成本可能更低，因为 V4.1-Flash 的主干有 552B 参数。token 价格和基础设施价格回答的是两个不同的问题。

结语

当下的速记口诀是带版本号的。要 Apache-2.0 的宽广开放产品线，选 Qwen3.6。要便宜的托管推理，选 DeepSeek V4.1-Flash，更硬的工作值得它更高成本时，就用被暂缓退役的 V4 Pro。要 Meta 生态和源自西方的采购安心感，选 Llama 4。Qwen3.8 的权重已经发布，采用自定义许可；Qwen3.8-Max（现为 0902 快照）仍是托管端点。读具体那张模型卡，给实际的部署算清价格，测你真正要完成的那项任务。

如果你正在为一款真实产品权衡这件事，治理问题排在最前，我关于 DeepSeek 用于企业是否安全的文章会把那套尽职调查从头带到尾。告诉我你的使用场景，我会为你指出合适的起步模型。