The State of the Open Frontier

摘要

分析 2026 年開放權重大型語言模型的現狀，指出 MiMo-V2.6-Pro 等中國模型已接近閉源模型水準，但美國模型仍較弱。文章詳述了 MoE 架構、注意力機制、訓練策略及經濟模式，並比較各模型在指標與實際任務上的表現。

This article reviews the current state of open-weight large language models in 2026, comparing their performance, architecture, and economics against closed-source alternatives.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• MiMo-V2.6-Pro 取代 GLM-5.3 成為當前開放模型領導者。
• 所有頂級開放模型均採用稀疏 MoE 架構，但注意力設計各異。
• 多領域線上蒸餾（MOPD）已成為後訓練的新標準。

提到的工具與公司

• MiMo-V2.6-Pro
• GLM-5.3
• Kimi K3
• Qwen3.8-Max
• DeepSeek-V4 Pro
• MiniMax-M3
• Inkling
• Nemotron 3 Ultra

適合誰看

希望了解當前開放權重大型語言模型技術趨勢、架構細節與市場格局的開發者或技術決策者。

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講者

Maxime Labonne

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