Open Source AI Like DeepSeek: The 2026 Shortlist for Builders

如果DeepSeek的开源权重吸引了您进行自托管，现在您想了解其他可用的选项，本指南就是答案。2025年和2026年间，与DeepSeek类似的可靠开源AI数量急剧增长：阿里巴巴的Qwen系列、Meta的Llama 4系列、智谱AI的GLM、谷歌的Gemma以及Mistral都提供了可下载的权重，拥有不同的许可证、硬件占用和基准配置文件。自发布之日起，我就一直在生产环境中运行DeepSeek V4-Pro和V4-Flash，并对以下大多数替代方案进行了详尽的测试。以下是对比分析——许可证、参数数量、每个模型的胜出之处以及数学运算如何与DeepSeek的API速率相抗衡——以便您在没有深入营销文案的情况下选择适合您工作负载的正确模型。

“类似DeepSeek的开源AI”实际上是什么意思

DeepSeek在2026年对“开源”的内涵设定了高标准。阿里巴巴于2025年4月发布了Qwen3，这是其开源大型语言模型家族的最新一代，Qwen3代表了AI创新的全新基准，但真正开源权重前沿模型的谱系真正加速是在DeepSeek于2024年底发布V3和2025年初发布R1时，以宽松的条件进行。

当前一代， DeepSeek V4 (Preview)，于2026年4月24日发布。它作为两个开源的混合专家（MoE（多任务学习））模型，以MIT许可证发布：

• deepseek-v4-pro — 总参数量1.6T，每token活跃参数49B。前沿级。
• deepseek-v4-flash — 总计284B，活跃参数13B。成本效益级。

这两个模型都携带了100万个token的默认上下文窗口，输出可达384,000个token。思考模式是一个请求参数（reasoning_effort="high" or "max" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}})，不是单独的模型ID。启用时，API返回 reasoning_content alongside the final content。完整规格请参见 DeepSeek V4.

在本文的其余部分，我松散地使用“开源”一词——就像大多数从业者所做的那样——来表示“可以下载并运行的权重”。开源倡议组织认为Meta的Llama社区许可证未能满足开源定义，他们有道理。当许可证对您的决策很重要时，我会明确指出。

一眼望见的2026年短名单

目前有六个系列与DeepSeek正面竞争，以满足希望下载权重的构建者。以下价格反映了模型家的官方API（如果存在）或商品推理提供商；在做出承诺之前，请在源页面上进行验证。

我实际会考虑的七个

1. Qwen3 / Qwen3.6（阿里巴巴）

Qwen在许可、架构和雄心方面与DeepSeek最为接近。Qwen3系列包含六个密集模型和两个MoE（多任务学习）模型——密集模型参数量分别为0.6B、1.7B、4B、8B、14B和32B，以及30B-A3B和235B-A22B的MoE（多任务学习）——全部开源且全球可用。所有Qwen3模型均可在Apache 2.0开源许可下获得，这比Meta的Llama许可对商业工作的友好度更高。

2026年4月推出的系列扩展了Qwen3.6：Qwen3.6-27B和Qwen3.6-35B-A3B于2026年4月在Hugging Face Hub和ModelScope上发布。如果关注纯开源，请注意维基百科摘要中的一个注意事项：Qwen3.5-Omni和Qwen3.6-Plus于2026年4月以专有软件形式发布，访问权限仅限于聊天机器人网站和阿里云，而Qwen3.6-35B-A3B在同一个月下以Apache 2.0发布。因此，阿里正在分割其产品线——旗舰“Plus”级别为专有，中端为开源。欲深入了解请参阅 DeepSeek vs Qwen.

2. Llama 4（Meta）

Meta于2025年4月5日发布了Llama 4 Scout和Maverick：Scout针对10M个token的超长上下文，激活参数为17B/总参数109B，而Maverick提供1M个token，激活参数为17B/总参数400B。两者均为原生多模态，并采用专家混合设计。

Llama的优势在于生态系统——几乎每个框架、推理引擎和量化工具链都首先支持它。摩擦点在于许可。Llama权重可在Meta Llama社区许可下下载，该许可允许商业使用，只要您的产品每月活跃用户数少于7亿，并且您显示“Built with Llama”的归属声明。对于小型或中型团队来说，这个700M MAU条款是理论上的，但每个投入生产的决策仍需考虑Meta的可接受使用政策。2026年4月，Meta超级智能实验室发布了Muse Spark作为Llama的替代品，因此在长期押注Llama 4之前，请查看Meta的路线图。请参阅 DeepSeek vs Llama 进行一对一比较。

3. GLM-5.1（智谱AI）

GLM是继DeepSeek和Qwen之后第三个值得关注的中文实验室。Zhipu AI于2026年4月初发布了GLM-5.1，这是一个744B MoE（多任务学习）模型，具有40B个激活参数，200K个token的上下文窗口，以及MIT许可的开源权重。MIT许可使得这成为迄今为止最自由的前沿规模模型发布之一——无使用限制，无需注册。如果您优先考虑前沿规模模型的许可清洁度，GLM与DeepSeek V4处于同一级别。请参阅 DeepSeek vs GLM.

4. Gemma 4（谷歌）

Google的Gemma系列今年迎来了真正的许可升级。2026年4月，Gemma 4以Apache 2.0许可发布——无使用限制，无每月活跃用户限制，无接受使用政策，完全允许商业使用、修改和再分发。这是一个重大变化，因为之前的每个Gemma版本都是在自定义的Google许可下发布的，这阻碍了企业的采用。

Gemma 4系列包括一个31B的密集模型，一个26B的MoE（多任务学习），以及更小的E4B和E2B变体，所有这些都在Apache 2.0许可下拥有256K的上下文。如果你的硬件预算最高只有一台H100或两台消费级GPU，那么Gemma 4 31B现在是这个重量级中最强大的开源密集模型。

6. Llama派生推理模型（例如R1蒸馏）

Mistral公开发布的模型——Mistral 7B、Mixtral 8x7B和8x22B——开创了现代MoE（多任务学习）波形的开源权重。实验室现在只将其一些最强模型以商业方式发布，但Apache 2.0许可的模型仍然适合成本敏感的英语/欧洲工作负载，在这些工作负载中，你希望使用纯密集型或适度的MoE（多任务学习）而不是200B+的模型。参见 DeepSeek vs Mistral.

7. DeepSeek自身的库存

如果您特别希望在小参数数量下获得推理质量，则 DeepSeek R1 Distill 模型——提炼成Llama和Qwen骨干——仍然是离线使用的强大选择。它们继承了其骨干的底层许可。

5. 许可证比基准分数更重要

如果V4对于你正在构建的内容来说过于强大，DeepSeek早期开源权重仍然在Hugging Face上可用。 DeepSeek V3.2 仍然可用，并且 DeepSeek R1 是参考开源推理模型。所有三个都携带MIT许可的权重。完整目录存在于 DeepSeek models hub.

成本：当自托管胜过DeepSeek的API时，以及当它不胜利时

过去六个月生产工作中我看到的两个实用模式：

• Apache 2.0 / MIT（DeepSeek V4, Qwen3, GLM-5.1, Gemma 4） — 可应用于任何商业产品，自由修改，重新分发。无需超出标准开源卫生标准的法律审查。
• Llama社区许可证（Llama 3.x, Llama 4） — 可使用，但每个版本都增加了摩擦。Llama的许可证强制执行一项可接受的使用政策，禁止某些用途，因此它不是开源的，并且Meta使用该术语已被开源倡议组织质疑。许可证要求使用Llama的工件必须标记为“Llama-”，Llama许可证，如果用于商业用途，则需带有“Built with Llama”品牌，并尊重使用案例限制。

如果你在受监管的行业中构建面向客户的AI功能，MIT许可证与Llama许可证之间的差异将主导任何基准差异。有关更多信息，请参阅我们关于的指南 DeepSeek是否为开源.

工作示例：V4-Flash每天1百万次调用

大多数团队选择留在DeepSeek API上而不是自托管上述替代方案之一的原因很简单：V4-Flash按每百万个token计算非常便宜，并且API与OpenAI兼容。聊天请求命中 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint at https://api.deepseek.com;一个与Anthropic兼容的表面位于相同的基URL。API是无状态的，因此客户端必须在每次调用时重新发送完整的对话历史（网页/应用程序为您保持会话状态；API不这样做）。

A minimal Python call using the OpenAI SDK:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this PR."}],
    temperature=0.0,
    max_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

需要提前了解的有用参数： temperature （DeepSeek建议代码/数学为0.0，数据分析为1.0，聊天/翻译为1.3，创意写作为1.5）。 top_p, max_tokens, reasoning_effort，以及如JSON模式、工具调用、流式传输、上下文缓存、FIM完成（Beta — 需要 thinking: {"type": "disabled"}）以及聊天前缀完成（Beta）。详情请参阅 DeepSeek API documentation and DeepSeek OpenAI SDK compatibility.

如果您正在维护较旧的集成：遗留ID deepseek-chat and deepseek-reasoner currently route to deepseek-v4-flash （非思考与思考分别）并将被淘汰 2026-07-24 at 15:59 UTC. Migration is a one-line model= swap; base_url does not change.

什么是最适合商业使用的类似DeepSeek的开源AI？

以标准工作量为例 — 一个2,000个token的缓存系统提示，一个200个token的用户消息，以及一个300个token的回复，重复一百万次。与以下进行比较 deepseek-v4-flash:

• Cached input: 2,000 × 1,000,000 = 2,000,000,000 tokens × $0.0028/M = $5.60
• Uncached input: 200 × 1,000,000 = 200,000,000 tokens × $0.14/M = $28.00
• Output: 300 × 1,000,000 = 300,000,000 tokens × $0.28/M = $84.00
• Total: $117.60

The same workload on deepseek-v4-pro 将花费 $29.00 + $348.00 + $1,044.00 = $1,421.00。V4-Pro的成本大约是10倍 — 只有在前沿级别的代理或编码工作中，基准提升足以证明支出合理时才值得。以每天低于117.60美元的价格自托管一个更便宜的开放替代品，您需要一台或多台接近满负荷运行的H100；在不到30%的利用率下，数学计算几乎永远无法击败API。请参阅 DeepSeek pricing calculator to plug in your own numbers.

When to pick which

• 想要价格最低的生产级聊天，且无许可证摩擦？ 通过API保持DeepSeek V4-Flash的使用。
• 需要用于整个代码库或整个语料库工作的10M-token上下文？ Llama 4 Scout，已接受许可交易。
• 需要MIT清洁边界的权重以进行微调和以自有品牌发布吗？ DeepSeek V4-Pro/Flash 或 GLM-5.1。
• 在单个GPU上构建？ Gemma 4 31B（Apache 2.0）或 Qwen3-32B稠密模型。
• 支持超过100种语言的跨语言工作负载？ Qwen3支持119种语言和方言，在翻译和多语言指令遵循方面表现领先。
• 纯设备/边缘？ Gemma 4 E2B 或 Qwen3 0.6B/1.7B。

更多信息，请参阅 DeepSeek alternatives 中心或聚焦的列表 DeepSeek alternatives for coding.

The honest verdict

如果我今天必须为新项目选择一个默认选项，它仍然是DeepSeek V4-Flash通过API进行聊天工作负载，而V4-Pro则保留用于代理或编码管道，其中输出质量主导成本。在开放替代品中，Qwen3 / Qwen3.6是最接近的类似产品，GLM-5.1是最强大的MIT许可挑战者，Gemma 4 31B是在小体积上最强的密集模型。Llama 4的10M上下文真正有用，但许可证成本是真实的 — 要睁大眼睛进入。要进行比较，请浏览 DeepSeek comparisons.

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.