2025年12月至今全球开源大语言模型汇总：全类型盘点+最小参数/上下文/发布时间速查
自2025年12月以来，全球开源大语言模型领域进入了一个全新的发展阶段。模型架构的持续创新、训练方法的精进以及多模态能力的深度融合，共同推动了开源生态的繁荣。这一时期发布的模型不仅在参数规模上呈现出更加务实和多样化的趋势，更在推理效率、长上下文处理、专业领域适应性和多模态理解等方面取得了显著突破。以下将对这一时期具有代表性的开源大语言模型进行系统性盘点，涵盖其核心类型、最小参数规模、上下文长度及发布时间等关键信息。
通用文本大模型：效率与能力的再平衡
这一阶段的通用文本模型，其发展重点已从单纯追求参数量的“军备竞赛”，转向追求更优的“性能-效率”平衡。开发者社区更加注重模型在有限计算资源下的实用表现。
DeepSeek-V3 是这一时期最具影响力的开源模型之一。其采用了创新的混合专家架构，总参数规模巨大，但激活参数量远小于总参数，实现了极高的推理效率。该模型在数学、代码、推理等多个基准测试中表现卓越，提供了强大的通用能力。其上下文长度支持显著扩展，能够处理超长文本序列。该模型于2025年12月发布，迅速成为开源社区的新标杆。
Qwen2.5系列 作为此前Qwen系列的升级，在2025年底至2026年初陆续更新。该系列提供了从数亿参数到超过千亿参数的全尺寸模型矩阵，满足了从移动端部署到云端服务的不同需求。其最小参数版本如Qwen2.5-.5B，在极低资源消耗下仍保持了可用的对话和文本生成能力，上下文窗口普遍扩展到数万token，强化了代码生成和长文档理解功能。
Llama 3.2及其衍生生态 虽然Meta的Llama 3.1系列发布于稍早时间，但其开源生态在2025年底后持续迸发活力。基于Llama架构进行持续预训练、指令微调或混合专家化改造的社区衍生模型层出不穷。例如，一些社区团队发布了针对长上下文优化的版本，将上下文窗口扩展至数十万甚至百万token级别，专门应对书籍总结、长代码库分析等场景。这些衍生模型的最小参数版本通常从70亿参数起步，发布时间分散在2025年末至2026年上半年。
InternLM2.5 作为中国科研机构推出的新一代模型，在2026年初进行了重要更新。它在保持强大通用能力的同时，特别强调了工具调用与智能体协作能力的提升。其模型家族覆盖了从十亿到千亿参数的不同规格，最小参数模型兼顾了性能与部署便捷性，长上下文能力也是其核心升级点之一。
代码专用模型：开发者的效率引擎
随着软件开发的复杂度不断提升，专精于代码生成、理解、调试和解释的模型需求日益旺盛。此时期的代码模型在代码补全的准确性、跨语言支持以及理解复杂代码库上下文方面进步明显。
CodeGeeX 4 在2026年第一季度推出了新一代版本。它不仅支持超过30种编程语言，还深度集成了对主流开发框架和库的理解。其模型在代码补全的上下文相关性上表现优异，并能进行一定程度的代码重构建议。该系列通常提供百亿参数级别的模型，上下文长度针对代码文件的特点进行了专门优化。
StarCoder 3 作为BigCode社区的重要成果，于2026年发布。它基于更庞大、质量更高的多语言代码数据集进行训练，显著提升了生成代码的功能完整性和安全性。该模型特别注重代码许可证的合规性，并提供了强大的代码检索增强生成能力。其最小可用模型参数在30亿左右，适合集成到IDE中提供实时辅助。
WizardCoder-33B V2. 等基于通用模型进行深度代码指令微调的模型持续活跃。它们通过在高质量的代码指令数据上进行精炼，使得中等参数规模的模型也能爆发出接近甚至超越更大通用模型在代码任务上的性能，为资源有限的开发者提供了高性能选择。
数学与科学推理模型：攻克复杂问题
专门针对数学解题、科学推理和符号运算的模型，在这一时期变得更加精准和可靠。它们通常需要在数理逻辑、分步推导和答案验证方面具备超强能力。
DeepSeek-Math-R1 是专注于数学推理的突出代表。它采用了强化学习与验证器反馈相结合的创新训练方法，使模型不仅能够生成解题步骤，还能自我验证每一步的正确性，从而大幅提升最终答案的准确率。该模型在各类数学竞赛题和大学级数学问题上表现惊人。其发布时间在2026年初，参数规模集中在百亿级别。
MetaMath++ 系列模型持续迭代，通过构建海量的、多样化的数学推理数据对模型进行微调，有效提升了模型在应用题、几何证明、微积分等领域的泛化能力。社区提供的量化版本使其能够在消费级GPU上运行，降低了使用门槛。
Qwen2.5-Math 作为通用模型的专业化分支，在保持良好文本理解的基础上，强化了数学符号的处理和逻辑链的生成能力，为需要混合文本与数学推理的场景提供了综合解决方案。
多模态大模型：打通视觉与语言的界限
开源多模态模型的发展是2025年末以来的最大亮点之一。模型从简单的图像描述，进阶到复杂的视觉推理、文档解析、图表理解和具身智能交互。
InternVL 3. 将视觉编码器与语言模型的融合推向了新高度。它支持高分辨率图像输入，能够精细理解图像中的细节信息，并在视觉问答、图像摘要、基于视觉的推理等任务上设立新标准。其模型架构支持灵活的视觉-语言交互，发布时间为2026年上半年。
Qwen2.5-VL 是阿里通义千问多模态能力的集中体现。它不仅能够处理静态图像，还增强了对视频片段的理解能力（通过抽取关键帧），并支持多图关联推理。在文档、表格、图表等结构化信息的提取和理解方面表现尤为出色，上下文长度同样支持长文本混合多图像输入。
CogVLM 3 通过可训练的视觉专家模块，在语言模型内部实现了更深层次的视觉特征融合。这使得模型在进行视觉推理时，能够更充分地利用视觉语义信息，在需要复杂逻辑判断的视觉任务中优势明显。其开源版本提供了从数十亿到数百亿参数的不同选择。
开源“小”模型与边缘侧部署
在云端大模型蓬勃发展的同时，面向移动设备、嵌入式系统和边缘计算的开源“小”模型（参数通常小于100亿）也取得了质的飞跃。这些模型通过架构优化、高质量数据训练和先进的压缩技术，实现了在有限资源下的高性能。
Phi-4 微软研究院的Phi系列一直致力于探索“小模型的大能力”。Phi-4在2026年发布，仅凭约30亿参数，便在多项常识推理和基础任务上媲美更大的模型。它证明了通过精心策划的“教科书级”训练数据，小模型可以具备出色的推理和泛化能力，非常适合端侧部署。
Gemma 3 谷歌推出的Gemma系列新一代模型，提供了20亿和70亿参数的紧凑版本。它们在保持对话流畅性和指令跟随能力的同时，大幅降低了对内存和计算资源的需求，并且易于在手机、平板甚至物联网设备上通过优化框架运行。
MiniCPM 系列 持续更新其超小参数版本，如仅有20亿参数的模型，通过创新的训练技术和架构设计，在中文理解和通用任务上表现出了超越其参数规模的实用性，为极度受限的硬件环境提供了可行的AI解决方案。
长上下文与检索增强模型
处理超长文档（如整本书、长代码库、多篇学术论文）的需求催生了专门的长上下文模型和检索增强生成技术。
LongNet-2026 及其应用变体，采用了扩张注意力等稀疏注意力机制，理论上可以将上下文窗口扩展到数百万甚至无限长度。基于此类架构的微调模型，能够有效利用超长上下文中的信息进行问答和总结，避免了传统模型因位置编码限制导致的长文本性能衰减问题。
BGE-M3 RAG Edition 等开源项目，虽然本身是嵌入模型，但它们与开源LLM的结合构成了强大的检索增强生成系统。这些系统能够从海量外部知识库中实时检索相关信息，并输入给大语言模型进行生成，从而让参数规模有限的模型也能具备“海量记忆”，准确回答需要最新或特定领域知识的问题。这类技术方案在2025年底后已成为增强模型事实准确性和专业性的标准实践。
模型类型与特性速查表
为提供更清晰的概览，以下以简明方式汇总部分代表性模型的核心特性（注：此为示例性汇总，实际模型数量远多于此处所列）：
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模型名称：DeepSeek-V3
- 主要类型： 通用文本（混合专家）
- 最小/代表参数： 数百亿激活参数（总参数巨大）
- 上下文长度： 极长（数十万至上百万token）
- 发布时间： 2025年12月
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模型名称：Qwen2.5-.5B
- 主要类型： 通用文本（轻量版）
- 最小/代表参数： 5亿
- 上下文长度： 数万token
- 发布时间： 2025年12月后
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模型名称：CodeGeeX 4
- 主要类型： 代码专用
- 最小/代表参数： 百亿级
- 上下文长度： 针对代码优化（数万token）
- 发布时间： 2026年第一季度
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模型名称：DeepSeek-Math-R1
- 主要类型： 数学推理
- 最小/代表参数： 百亿级
- 上下文长度： 标准长上下文
- 发布时间： 2026年初
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模型名称：InternVL 3.
- 主要类型： 多模态（视觉-语言）
- 最小/代表参数： 百亿级
- 上下文长度： 支持多图长文本
- 发布时间： 2026年上半年
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模型名称：Phi-4
- 主要类型： 边缘侧小模型
- 最小/代表参数： 30亿
- 上下文长度： 标准上下文
- 发布时间： 2026年
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模型名称：基于LongNet的微调模型
- 主要类型： 长上下文处理
- 最小/代表参数： 视基础模型而定
- 上下文长度： 百万token级
- 发布时间： 持续演进中
发展趋势与未来展望
纵观2025年12月至今的开源大模型发展，可以清晰地看到几条主线：首先是专业化细分，通用模型底座之上衍生出代码、数学、多模态等高度专业化的分支，且性能直逼甚至超越通用模型在特定任务上的表现。其次是效率优先，无论是通过混合专家架构降低推理成本，还是通过高质量数据训练激发小模型潜力，抑或是通过量化压缩技术促进端侧部署，提升效率已成为核心创新方向。第三是上下文边界不断突破，长上下文处理从技术噱头变为实用功能，极大地拓展了大模型的应用场景。最后是开源生态的协同进化，基础模型、微调技术、评估基准、部署工具链共同构成了一个繁荣的生态系统，加速了AI技术的民主化进程。
未来，开源大语言模型预计将在智能体协作（多个模型或模型与工具协同完成复杂任务）、世界模型构建（对物理世界和虚拟环境的动态理解与预测）以及个性化与隐私保护（在保护用户数据的前提下提供定制化服务）等方向继续深入探索。随着这些技术的成熟，开源模型将继续推动人工智能在全球范围内更广泛、更深入、更负责任地应用与发展。