2026年5月主流开源大模型横向对比：DeepSeek-V4、GLM-5.1、Kimi K2.6与Qwen3.5架构能力及vLLM部署

DeepSeek-V4（2026.04.24）

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek-V4 系列中的旗舰 MoE 语言模型，拥有 1.6T 总参数、49B 激活参数，原生支持 100 万 tokens 的超长上下文。该模型采用创新的混合注意力架构，结合压缩稀疏注意力（CSA）与高度压缩注意力（HCA），在 1M 上下文下仅需 DeepSeek-V3.2 的 27% 单 token 推理 FLOPs 和 10% KV 缓存。模型还引入流形约束超连接（mHC）增强层间信号传播稳定性，并采用 Muon 优化器加速收敛。

DeepSeek-V4-Pro 在超过 32T 高质量多样化 tokens 上预训练，后训练采用“领域专家独立培养 + 在线策略蒸馏统一整合”的两阶段范式。其最大推理强度模式 DeepSeek-V4-Pro-Max 在编程基准上取得顶尖表现，并在推理与 Agentic 任务上大幅缩小与领先闭源模型的差距，是目前最强的开源模型之一，支持 Non-think、Think High、Think Max 三种推理强度模式。

vllm命令调用

export VLLM_MEMORY_PROFILER_ESTIMATE_CUDAGRAPHS=0

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro \
  --trust-remote-code \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --block-size 256 \
  --enable-expert-parallel \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --compilation-config '{"mode": 0, "cudagraph_mode": "FULL_DECODE_ONLY"}' \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-model-len auto \
  --no-enable-flashinfer-autotune \
  --enable-ep-weight-filter \
  --tokenizer-mode deepseek_v4 \
  --tool-call-parser deepseek_v4 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --reasoning-parser deepseek_v4 \
  --speculative_config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":2}'

GLM-5.1（2026.04.08）

GLM-5.1 是面向智能体工程的下一代旗舰模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 754B 参数。该模型编程能力显著增强，在 SWE-Bench Pro 上取得了领先水平，在 NL2Repo（仓库生成）和 Terminal-Bench 2.0（真实终端任务）等基准上大幅领先前代。

GLM-5.1 专为长周期智能体任务设计，能够以更好的判断力处理模糊问题，拆解复杂任务、执行实验、分析结果，并在数百轮迭代和数千次工具调用中持续优化。

vllm命令调用

vllm serve zai-org/GLM-5.1-FP8 \
  --trust-remote-code \
  --chat-template-content-format=string \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-model-len auto \
  --tool-call-parser glm47 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --reasoning-parser glm45 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 3

Kimi 2.6（2026.04.21）

Kimi K2.6 是月之暗面（Moonshot AI）开源的原生多模态智能体模型，在 HLE（含工具）、SWE-Bench Pro、BrowseComp 等多项主流榜单上取得开源最优水平。模型采用 MoE 架构，总参数量 1T，激活参数 32B，支持 256K tokens 上下文，并通过 MoonViT 视觉编码器支持图像与视频输入。

K2.6 专为智能体场景优化：支持 4,000+ 次工具调用与超 12 小时持续自主执行；多智能体协作可扩展至 300 个并行子智能体 × 4,000 步，单次运行生成 100+ 文件；同时支持思考（Thinking）与即时（Instant）双推理模式，以及 Function Call 与多轮思维链保留能力。

vllm命令调用

vllm serve moonshotai/Kimi-K2.6 \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --decode-context-parallel-size 8 \
  --max-model-len auto \
  --max-num-seqs 256 \
  --tool-call-parser kimi_k2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --reasoning-parser kimi_k2 \
  --speculative-config '{"model":"lightseekorg/kimi-k2.6-eagle3-mla","method":"eagle3","num_speculative_tokens":3}' \
  --mm-encoder-tp-mode data

Qwen3.5-122B（2026.02.26）

Qwen3.5-122B-A10B 是通义千问团队推出的原生多模态大语言模型，总参数量 122B，激活参数量仅 10B。该模型采用门控 Delta 网络与稀疏混合专家（MoE）相结合的高效混合架构，原生支持 256K 上下文长度，并可扩展至约 100 万 tokens。

模型通过早期融合训练实现了统一的视觉语言基础能力，支持文本、图像和视频理解，在知识、推理、编程、智能体、视觉理解和多语言等多项基准测试中表现优异，并在多项指标上超越 GPT-5-mini 和 Qwen3-235B-A22B。模型默认启用思考模式（Thinking Mode），支持工具调用，并覆盖 201 种语言和方言。

vllm命令调用

vllm serve Qwen/Qwen3.5-122B-A10B \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-model-len auto \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --mm-encoder-tp-mode data

Qwen3.6-27B（2026.04.23）

Qwen3.6-27B 是 Qwen3.6 系列首个开源的中小尺寸稠密模型，针对代码生成、Agent 工作流与真实开发场景进行了重点增强。相比 Qwen3.5-27B，该模型在前端开发、仓库级推理、工具调用与复杂问题求解等任务上均有明显提升，并新增历史推理上下文保留能力，可减少多轮交互中的重复推理，提升稳定性与执行效率。模型同时支持视觉理解，原生上下文长度为 262,144 tokens。

vllm命令调用

vllm serve Qwen/Qwen3.6-27B \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-model-len auto \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --mm-encoder-tp-mode data

MiMo-V2.5-Pro（2026.04.27）

MiMo-V2.5-Pro 是小米于2026年4月推出的旗舰级AI大模型，专为高强度智能体（Agent）工作、复杂软件工程和长程复杂任务打造。原生全模态支持，采用混合专家架构（MoE），总参数量达 1.02T，激活参数为 42B，具备 1M 超长上下文窗口。

MiniMax-M2.7（2026.03.18）

MiniMax-M2.7 是 MiniMax 推出的最新大语言模型，通过在数十万个复杂真实环境中进行大规模强化学习训练。该模型采用 MoE 架构，拥有 2290 亿参数，在编程、智能体工具调用与搜索、办公场景等任务中达到业界领先水平。