技术趋势

开源vs闭源：2026年的差距分析 2023-2025年，开源大模型与闭源模型的性能差距持续缩小。Llama 3、Qwen 2.5、Mistral Large 2等开源模型在某些基准上已经接近GPT-4级别。 但2026年，这个趋势似乎出现了变化。GPT-6、Claude 5、Gemini 3 Ultra等闭源模型在性能上重新拉开了与开源模型的差距。 性能差距演变 2024 vs 2026对比 基准测试 最佳开源(2024) 最佳闭源(2024) 差距 最佳开源(2026) 最佳闭源(2026) 差距 MMLU Llama 3 405B (84.4%) GPT-4 Turbo (90.2%) 5.8% Llama 4 Behemoth (89.3%) GPT-6 (93.4%) 4.1% GSM8K Llama 3 405B (85.2%) GPT-4 Turbo (95.2%) 10.0% Llama 4 Behemoth (93.1%) GPT-6 (97.3%) 4.2% MATH Qwen 2.5 72B (68.3%) GPT-4 Turbo (73.4%) 5.1% Qwen 3 72B (76.4%) GPT-6 (82.1%) 5.7% HumanEval CodeLlama 70B (67.8%) GPT-4 Turbo (86.4%) 18.6% DeepSeek V4 (89.7%) GPT-6 (91.2%) 1.5% MMMU Llama 3-V 405B (68.2%) GPT-4V (75.8%) 7.6% Llama 4 Behemoth-V (74.3%) Gemini 3 Ultra (78.3%) 4.0% 关键发现： ...