2026 年 6 月最值得關注的四款開放權重 AI 模型
過去一年多，開放權重模型與封閉式前沿模型之間的能力差距，並沒有持續擴大。根據 OpenRouter 的觀察，頂尖開放權重模型大致維持在前沿模型後方約 3 至 6 個月，但成本通常低得多。
當企業開始大量導入 AI Agent、程式開發助理、文件分析與多模態工作流程時，模型選擇已不再只是比較排行榜分數，而是必須同時考量：
- 推理與程式開發能力
- API 與推論成本
- 多模態支援
- 上下文長度
- 資料隱私與部署位置
- 授權條款
- 供應商與基礎設施相容性
截至 2026 年 6 月，最值得企業與開發團隊關注的開放權重模型，主要包括以下四款。
一、DeepSeek V4 Flash：最佳成本效益的 Agentic Coding 模型
DeepSeek V4 Flash 最重要的意義，在於它讓開放權重模型真正進入企業級 AI Agent 工作流程。
過去許多開放模型雖然在測試排行榜上表現不錯，但實際放進長時間執行的 Agent、程式碼修復或自動化開發流程後，穩定性仍難以取代 OpenAI 或 Anthropic 的前沿模型。DeepSeek V4 Flash 則首次讓不少團隊願意直接將它視為可行替代方案。
模型特色
- 約 2,840 億總參數
- 約 130 億啟用參數
- 採用 Mixture of Experts 架構
- 支援約 100 萬 Token 上下文
- 採用 MIT License
- SWE-bench Verified 成績約 79%
- 每秒輸出約 84 Token
DeepSeek V4 Pro 在 SWE-bench Verified 上取得約 80.6% 的成績，而規模較小的 Flash 版本仍能達到約 79%，兩者差距相當有限。因此，對多數實際應用而言，Flash 版本通常具有更好的成本效益。
成本優勢
OpenRouter 在 2026 年 6 月統計的加權平均價格約為：
| 項目 | 每百萬 Token 價格 |
|---|---|
| 輸入 | US$0.054 |
| 輸出 | US$0.242 |
DeepSeek 第一方 API 的價格甚至更低，但其服務條款允許將資料用於模型訓練，而且資料可能經由中國境內處理。
若企業對資料治理有較高要求，可以選擇 Fireworks、Together 或 DeepInfra 等第三方服務商。價格通常較高，但能提供不使用客戶資料訓練模型的選項。
適合情境
DeepSeek V4 Flash 適合：
- AI 程式開發 Agent
- 自動修復程式碼
- 大量程式碼生成
- 技術文件處理
- 對成本敏感的長時間 Agent
- 大量 API 呼叫的自動化流程
使用限制
DeepSeek V4 Flash 目前主要為純文字模型，不支援圖片或影片輸入。此外，它較偏向技術工作，在一般文章寫作、語氣掌握與模糊任務判斷方面，可能不如 Anthropic 系列模型自然。
實際使用時，建議提供明確的工作範圍、輸出格式、驗收標準與限制條件，而不是完全依賴模型自行判斷。
二、GLM 5.2：最接近前沿模型的開放權重程式開發模型
如果 DeepSeek V4 Flash 的核心優勢是價格，那麼 GLM 5.2 的優勢就是規劃品質與長時間任務執行能力。
根據 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1，GLM 5.2 的指數為 51，在當時的開放權重模型中排名第一，高於 NVIDIA Nemotron 3 Ultra、MiniMax M3、DeepSeek V4 Pro 與 Kimi K2.6。
模型優勢
GLM 5.2 特別擅長：
- 系統架構規劃
- 大型 Repository 分析
- 跨檔案程式碼修改
- 長時間 Agent 任務
- 大規模程式碼重構
- 複雜問題拆解
- 多階段執行計畫
它的定位並不是最便宜的模型，而是目前最接近高階封閉模型 Agentic Coding 體驗的開放權重選項。
價格與效能
OpenRouter 的加權平均價格約為：
| 項目 | 每百萬 Token 價格 |
|---|---|
| 輸入 | US$0.447 |
| 輸出 | US$3.31 |
平均輸出速度最高約為每秒 78 Token。
雖然每 Token 價格仍低於部分高階封閉模型，但 GLM 5.2 在複雜任務中會使用較多推理 Token。因此，實際執行成本可能比表面價格更高。
適合情境
GLM 5.2 適合：
- 大型軟體專案重構
- 跨模組程式碼調整
- 長時間自主開發 Agent
- 系統架構設計
- 複雜除錯與問題定位
- 需要持續規劃與驗證的任務
使用限制
GLM 5.2 同樣是純文字模型，不支援圖片與影片輸入。由於模型發布時間較短，不同服務商的推論品質、速度與上下文支援程度可能存在差異。
企業正式導入前，應針對預計使用的服務商進行完整壓力測試與品質驗證。
三、MiniMax M3：長上下文與多模態 Agent 的首選
MiniMax M3 是這四款模型中唯一原生支援文字、圖片與影片輸入的模型。
如果 AI Agent 需要理解螢幕截圖、網頁介面、流程圖、設計稿、文件圖片或影片內容，MiniMax M3 是最值得優先測試的開放權重模型。
模型特色
- 約 4,280 億總參數
- 約 230 億啟用參數
- 採用 MoE 架構
- 支援約 100 萬 Token 上下文
- 原生支援圖片與影片
- Intelligence Index 約 44
- 每秒輸出約 59 Token
MiniMax M3 採用 MiniMax Sparse Attention 技術，透過稀疏注意力機制降低超長上下文的計算成本，使模型能更實際地處理完整程式碼庫、長篇文件與大量圖片內容。
價格
OpenRouter 的加權平均價格約為：
| 項目 | 每百萬 Token 價格 |
|---|---|
| 輸入 | US$0.098 |
| 輸出 | US$1.21 |
當上下文超過 51.2 萬 Token 時，價格可能提高。
MiniMax M3 的單價雖然不高，但模型可能產生較長的推理與輸出內容，因此仍需觀察每次完整任務的總成本。
適合情境
MiniMax M3 適合：
- UI 自動化 Agent
- 螢幕截圖轉程式碼
- 網頁與應用程式狀態判讀
- 流程圖與架構圖理解
- 多模態文件分析
- 影片內容分析
- 大型程式碼庫與文件聯合分析
- 長上下文 RAG 與 Agent
授權注意事項
MiniMax M3 並非採用 MIT License，而是使用 MiniMax Community License。
商業使用通常需要保留指定的聲明或標示，較大型的商業產品可能還需要事先取得書面授權。因此，企業導入前必須由法務或授權管理人員確認使用條件。
四、NVIDIA Nemotron 3 Ultra：最完整的美國企業級開放權重方案
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 的重要性不只在模型能力，而在於它背後完整的 NVIDIA 軟硬體生態系。
它是目前最具代表性的美國開放權重模型之一，適合重視部署控制、資料治理、供應商可信度與 NVIDIA 基礎設施整合的企業。
模型特色
- 約 5,500 億總參數
- 約 550 億啟用參數
- 混合 Mamba-2、Transformer 與 MoE 架構
- 支援約 100 萬 Token 上下文
- 採用 NVFP4 訓練
- 支援 Multi-Token Prediction
- Intelligence Index 約 48
- 每秒輸出約 75 Token
除了模型權重外，NVIDIA 也提供訓練資料、訓練方法、評測工具與強化學習基礎設施，讓企業不只能使用模型，也能進一步進行客製化與內部部署。
價格
OpenRouter 的加權平均價格約為：
| 項目 | 每百萬 Token 價格 |
|---|---|
| 輸入 | US$0.423 |
| 輸出 | US$2.61 |
OpenRouter 也提供免費路由，可用於功能測試與概念驗證。不過，免費服務通常無法提供正式環境所需的服務品質保證，因此不適合直接作為正式產品的核心推論來源。
適合情境
Nemotron 3 Ultra 適合：
- 企業內部 AI Agent
- 私有化部署
- RAG 與知識庫問答
- 工作流程編排
- 程式開發輔助
- 長時間執行的自動化任務
- NVIDIA GPU 基礎設施
- NVIDIA NIM、CUDA 與 AI Enterprise 整合
- 對資料主權有要求的企業
使用限制
Nemotron 3 Ultra 是純文字模型，不支援圖片與影片輸入。若只比較最頂尖的程式開發能力，GLM 5.2 或 DeepSeek 系列可能更有優勢。
但若企業已採用 NVIDIA GPU、NIM、CUDA 或 AI Enterprise，Nemotron 3 Ultra 能提供更完整且一致的部署體驗。
四款模型快速比較
| 模型 | 主要優勢 | AA Intelligence Index | 輸入價格／百萬 Token | 輸出價格／百萬 Token | 約略速度 | 多模態 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 極佳成本效益、Agentic Coding | 40 | US$0.054 | US$0.242 | 84 tok/s | 不支援 |
| GLM 5.2 | 規劃能力、長時間程式開發 | 51 | US$0.447 | US$3.31 | 78 tok/s | 不支援 |
| MiniMax M3 | 圖片、影片與長上下文 | 44 | US$0.098 | US$1.21 | 59 tok/s | 支援 |
| Nemotron 3 Ultra | NVIDIA 生態系與企業部署 | 48 | US$0.423 | US$2.61 | 75 tok/s | 不支援 |
價格與效能數據為 OpenRouter 於 2026 年 6 月統計的不同服務商加權平均值，實際價格會因供應商、上下文長度、快取策略與部署方式而異。
如何選擇適合的模型？
企業不應只依照排行榜分數選擇模型，而應根據實際工作負載進行判斷。
成本優先
選擇 DeepSeek V4 Flash。
它適合大量程式碼生成、自動化任務與高頻率 API 呼叫，可以用相對低廉的成本取得接近前沿模型的 Agentic Coding 能力。
程式開發品質優先
選擇 GLM 5.2。
它較適合大型專案、系統架構、Repository 級重構與需要長時間規劃的 Agent。
圖片、影片與長文件優先
選擇 MiniMax M3。
它是目前四款模型中唯一具備原生圖片與影片理解能力的模型，特別適合 UI Agent、文件理解與多模態自動化。
企業部署與 NVIDIA 生態系優先
選擇 NVIDIA Nemotron 3 Ultra。
它適合重視資料控制、供應商背景、私有化部署與 NVIDIA 軟硬體整合的企業。
結論
2026 年的開放權重模型，已經不再只是低成本或實驗性替代方案。
DeepSeek V4 Flash 證明了開放模型可以實際承擔前沿等級的 Agentic Coding 工作；GLM 5.2 將開放模型的長時間規劃與程式開發能力推向新的高度；MiniMax M3 提供了兼具長上下文與多模態能力的選擇；NVIDIA Nemotron 3 Ultra 則建立了完整的美國企業級開放模型方案。
封閉式前沿模型目前仍然具有一定優勢，但差距並不大，而且沒有明顯持續擴大的趨勢。對企業而言，真正重要的問題已經不是「哪個模型排行榜最高」，而是：
- 哪個模型最符合實際工作內容？
- 每項任務的完整執行成本是多少？
- 資料會被送到哪裡？
- 服務商是否會使用資料進行訓練？
- 授權條款是否允許商業使用？
- 模型能否在正式環境中穩定執行？
最可靠的選擇方式，仍然是使用企業自己的文件、程式碼、Agent 流程與驗收標準進行實測，而不是單純依賴公開排行榜。
參考資料
本文根據 OpenRouter 於 2026 年 6 月 27 日發布的〈The Open Weight Models that Matter: June 2026〉整理與改寫。模型價格與速度為 OpenRouter 在 2026 年 6 月的服務商加權平均資料，模型能力指數來自 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1。