2026年开源推理模型市场竞争激烈。DeepSeek、GLM、Kimi 三个模型在性能和性价比方面展开了激烈的竞争。本文整理了哪个模型提供最佳价值。
首先，DeepSeek-R1 是目前开源推理模型中最受关注的模型。Clarifai 的 2026 年开源推理模型分析显示，DeepSeek-R1 在数学和编码基准测试中表现出接近商业模型的性能。它采用 671B 参数规模的 MoE 结构，因此在实际推理时，只有部分专家会被激活，从而提高了计算效率。以 MIT 许可证发布，商业用途无限制是其一大优势。
GLM-Z1 是中国清华大学团队开发的模型，在复杂的推理任务中表现出色。SiliconFlow 的指南分析称，GLM 系列在多语言推理能力方面获得了高度评价。尤其是在中英文混合任务中表现出稳定的性能，并提供轻量版本，可以部署到各种环境中。
Kimi k1.5 是 Moonshot AI 发布的推理专用模型。WhatLLM 的 2026 年 1 月分析显示，Kimi 具有出色的长上下文处理能力。它可以处理多达 128K 个 token，因此在基于长文档的推理方面具有优势。但是，在纯数学推理方面，它被认为略逊于 DeepSeek-R1。
从性价比的角度来看，DeepSeek-R1 是最均衡的选择。与性能相比，运营成本较低，并且社区支持活跃。GLM-Z1 在多语言环境中，Kimi k1.5 在长文本处理任务中各有优势。最终，最佳模型因用途而异。
2026 年下半年，这三个模型都预计将推出后续版本。开源推理模型的性能超越商业模型指日可待。如果开发者对工具成本感到负担，那么现在是审查开源推理模型的合适时机。希望本文的整理对模型选择有所帮助。
FAQ
Q: DeepSeek-R1、GLM-Z1、Kimi k1.5 中，哪个模型最适合编码工作？
A: 根据编码基准测试，DeepSeek-R1 获得了最高分。由于 MoE 结构，计算效率也很高，因此适合用作编码助手。
Q: 这三个模型都可以自由地用于商业用途吗？
A: DeepSeek-R1 以 MIT 许可证发布，几乎没有限制。GLM-Z1 和 Kimi k1.5 分别应用了自己的许可证，因此在商业使用前必须确认许可证条件。
Q: 哪个模型可以在本地环境中以最轻量的方式运行？
A: 这三个模型都提供轻量版本。DeepSeek-R1 有 1.5B~70B 的各种蒸馏版本，GLM 也发布了小型模型，因此您可以根据本地 GPU 规格进行选择。