大模型排行榜前十名怎么看：开源榜 Top 10 与你的显卡能跑哪一个（2026-11 快照）

每次有新模型发布，社交媒体上就会出现“某某登顶榜单”的截图。但如果你想在自己的电脑上跑模型，大模型排行榜前十名其实是一份“看得见、摸不着”的名单：前十名几乎都是几千亿参数的超大混合专家模型，单卡根本装不下。这篇文章给出一份 2026 年 11 月的快照：LMArena 开源许可榜的前十名，加上 Artificial Analysis 的指数，再用公式估算每个模型 Q4 量化后的体积，告诉你前十名里哪些真能在本地跑，以及更适合个人用户的“本地能跑的榜单明星”。

核对说明：LMArena 数据为 2026-10-27 的开源许可榜快照，Artificial Analysis 数据读取于 2026-11-04，榜单随时变化，请当作快照而不是定论。Q4 体积按每十亿参数约 0.61GB 估算，是估算值；我们没有下载或实测这些模型。两个榜单测的东西不同，我们不把分数平均或合并。

要点速览（更新于 2026-11-04）

• LMArena 开源许可榜前十名（2026-10-27 快照）：Kimi K3（Max）1488、GLM-5.3（Max）1481、MiMo-V2.6-Pro 1480、GLM-5.3-Flash 1477、DeepSeek-V4.1-Flash-20260910（Max）1476，其后为 GLM-5.2、MiMo-V2.5-Pro、GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi K2.6。

• 能公开查到总参数的前十名模型都在数百亿到万亿级：例如 DeepSeek V4.1 Flash 为 552B（激活 16B），GLM-5.3 为 753B，MiMo-V2.6-Pro 约 1.0T。Q4 估算分别约 337GB、459GB、610GB，远超单卡或 128GB 桌面机。

• 本地更现实的是榜单里的中小模型：Gemma 4 31B（Arena 分 1452，Apache 2.0）、Gemma 4 26B A4B（1438）、Qwen3.8-27B（1436，Apache 2.0），Q4 估算约 16 到 19GB，一张 24GB 显卡可以放得下，上下文需留意。

• 两个榜单不能直接平均：LMArena 是人类偏好投票，Artificial Analysis 指数更偏智能体与专业任务。

大模型排行榜前十名：LMArena 开源榜快照

LMArena（现域名 arena.ai）的文本榜允许按许可证筛选，下面是“开源许可”筛选后的前十名。分数是 Elo 式的偏好分，数字之间的差距很小，前几名之间并不存在可以放心下结论的差别。

这份名单有两个值得注意的地方：一是前十名只有 4 个系列（Kimi、GLM、MiMo、DeepSeek）。如果你搜的是“国内大模型排行榜前十名”，这四个系列恰好都来自中国团队，不过“国内榜”并没有统一口径，各家榜单筛选条件不同；二是第 1 名与第 10 名的分差只有 27 分，而且榜单还会随新投票变动。把它当作“第一梯队名单”比当作“精确排名”更合适。

第二个榜：Artificial Analysis 指数

Artificial Analysis（AA）的开源模型页面给出的是它自己的智能指数（v5.0.1），由九项评测组成，偏重智能体和专业任务。我们读取到的部分数值如下：

对比两个榜可以发现：同一个模型在不同榜单上的相对位置会变。例如 Qwen3.8 27B 在 AA 指数上只有 20 分，但在 LMArena 开源榜上排在前 30 名以内。这不是谁错了，而是它们测的东西不同。顺带一提，Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard 已在 2025 年 3 月退役，如果你看到还在引用它的文章，数据已经过时。

前十名里，哪些能在本地跑

决定能不能跑的是权重体积，不是排名。Q4 量化体积的粗略估算是“每十亿参数约 0.61GB”（估算值，实际取决于量化方案），再对照常见设备容量：

说明：表中本地可跑的模型来自 LMArena 开源榜的中下游名次：Gemma 4 31B（1452 分）、Gemma 4 26B A4B（1438）、Qwen3.8-27B（1436）、Qwen3.5-27B（1409）、Qwen3.5-35B-A3B（1394）、gpt-oss-120b（1352）、gpt-oss-20b（1317，llama.cpp 指南称 128K 上下文约 17.9GB）。你的显存够不够，建议先用显存计算器和模型大小选择器核对，混合专家模型的特点见MoE 模型本地部署。

算一个例子：我只有一张 24GB 显卡

假设你有一张 24GB 的显卡，想看看榜单里的 Gemma 4 31B 放不放得下。步骤是：

1. 可用显存约为标称的 0.92 到 0.95 倍，24GB 约为 22.1 到 22.8GB（经验范围，不同系统有差异）。
2. Gemma 4 31B 的 Q4 体积估算为 31 × 0.61 ≈ 18.9GB。
3. 运行时开销按 1 到 2GB 估算，剩下留给 KV 缓存的显存大约是 22.1 − 18.9 − 2 ≈ 1.2GB 到 22.8 − 18.9 − 1 ≈ 2.9GB。
4. 能支持多长的上下文，取决于该模型的层数、KV 头数和缓存精度，需要用显存计算器按模型结构代入；结论是“放得下，但上下文余量很紧”。

同样的算法套在 Qwen3.8-27B 上：27 × 0.61 ≈ 16.5GB，余量约 3.6GB 到 5.3GB，更宽裕；Gemma 4 26B A4B 约 15.9GB，余量更多。榜单分数差几十分，换来的是显存余量的明显差别，这就是为什么我们建议把“能装下并留有余量”放在“榜单名次”前面。

榜单上的速度列：别当成本地速度

AA 页面给出的 tokens/s（例如 DeepSeek V4.1 Flash 1017 约 169 tokens/s）是服务端接口的输出速度，反映的是云端部署和硬件，不是你的显卡上的速度。本地速度的粗略上限仍然用“带宽 ÷ 模型体积”估算，可以参考为什么跑大模型要 GPU。混合专家模型每个 token 只读取激活参数，所以同样体积下往往更快，但它仍然需要把全部权重放进内存或显存。

三种常见读者，该怎么用这份榜单

个人玩家，一张 12GB 到 24GB 的显卡。 不要被前十名吸引，直接在 27B 到 35B 以内的区间找“名次靠前又放得下”的模型。先确定显存，再看名次；如果显存只有 12GB，8B 到 14B 级别的模型在你的设备上更流畅，榜单上的名次差异远没有“能不能完整放进显存”重要。

小团队，想搭一台共享的内部服务。 你更关心的是并发和稳定性，而不是单次对话的偏好分。可以先看小团队共享本地大模型，再用榜单挑 2 到 3 个候选，用你们自己的真实问题做盲测。

企业，想用榜单前十名的完整版。 需要多卡服务器，硬件成本很高，而且要把许可证、运维和安全一起算进去，可参考企业私有化部署。如果只是偶尔用，租用云端算力或直接调用接口往往更划算，成本比较见云端 API 与本地部署对比。

怎么长期跟踪榜单，而不是靠截图

1. 记录日期：每次引用榜单分数都写上快照日期，就像本文的 2026-10-27 与 2026-11-04。
2. 看筛选条件：LMArena 页面可以按许可证、风格控制等条件筛选，不同筛选下的名次不同，引用时要写明。
3. 看置信区间：Arena 页面会给出分数的不确定范围，名次相邻的模型之间往往无法区分。
4. 交叉验证：同一个模型在两个榜单上都靠前，才更值得花时间下载测试。
5. 建立自己的小测试集：准备 20 到 30 个你真实会问的问题，换模型时重新跑一遍，比任何榜单都更贴近你的需求。

怎么读榜：四步法

1. 先看榜单测什么：LMArena 是用户盲测偏好，AA 指数偏任务与智能体，其他榜单还可能是单项基准。方法细节见如何读懂大模型评测。
2. 再看许可证：开放权重不等于随便商用。比如 Kimi K3 在榜单页被标注为自定义许可，使用前需要阅读条款；Gemma 4 31B 与 Qwen3.8-27B 标注为 Apache 2.0。合规判断请交给法务。
3. 算体积：用“参数 × 0.61GB/十亿”估算 Q4 大小，再加 KV 缓存和 1 到 2GB 开销，对照你的设备。
4. 用自己的任务测：榜单分数差几十分，在你的业务问题上可能毫无区别。

如果要按预算选：我们的建议

更多“适合本地的模型”可以看2026 本地模型推荐。

常见误区与避坑

• 把“榜单第一”当作“适合我”：第一名往往是几千亿参数的模型，本地装不下。
• 把两个榜单的分数相加或平均：量纲不同，没有意义。
• 只看 Arena 分差：几十分的差距在统计上和业务上都可能不重要。
• 忽略许可证：榜单上的“开源”分很多种，商用前必须读条款。
• 拿榜单快照当长期结论：新模型发布后名次会变，我们的快照日期是 2026-10-27（LMArena）和 2026-11-04（AA）。
• 忽略量化损失：Q4 会带来质量损失，榜单分数通常对应的是原始或较高精度版本。

我们怎么核对，没做什么

LMArena 与 AA 的数值来自两个榜单页面的公开显示，我们不对其评测方法负责；参数量来自 AA 页面标注；Q4 体积用每十亿参数 0.61GB 估算，gpt-oss 的体积来自 llama.cpp 指南。我们没有下载或实测这些模型，也没有核对每个模型的许可证全文，只转述榜单页面显示的许可类别。

常见问题

国内大模型排行榜前十名怎么看？和本地能跑的模型有什么关系？

目前 AI 大模型排行榜前十名、最新国内 AI 大模型排名前十名，多来自在线评测榜，和「你的显卡能跑谁」不是同一件事。选本地模型时，把榜单名次和显存/量化可行性一起看，见正文本地适配表。

现在大模型排行榜前十名是哪些模型？

按 LMArena 开源许可榜 2026-10-27 的快照：Kimi K3（Max）、GLM-5.3（Max）、MiMo-V2.6-Pro、GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash（Max）、GLM-5.2、MiMo-V2.5-Pro、GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi K2.6。榜单会变动。

排行榜前十名的模型能在本地跑吗？

多数不能。已知总参数的前十名模型都在数百亿到万亿级，Q4 估算体积是数百 GB，需要多卡服务器。个人电脑更适合榜单里的 27B 到 35B 级别模型。

LMArena 和 Artificial Analysis 哪个更可信？

它们测的东西不同：前者是人类偏好投票，后者是任务型指数。建议两个都看，再用自己的任务测，不要平均分数。

24GB 显卡能跑榜单里的哪些模型？

按 Q4 估算，Gemma 4 31B、Qwen3.8-27B、Gemma 4 26B A4B 约 16 到 19GB，可以放入，Qwen3.5-35B-A3B 约 21GB 较紧。

开源榜的模型可以直接商用吗？

不一定。榜单页面会标注许可类别，有的是 Apache 2.0，有的是自定义许可，商用前请阅读条款并咨询法务。

排名会变吗？

会。榜单随投票与新模型更新，本文只是快照。

想知道你的设备适合哪个模型？

欢迎到社区交流，或发邮件到 admin@microaione.com，告诉我们显存、内存和用途。我们的深圳团队可以帮你选型配置，也会如实说明哪些结论只是估算。

参考资料：LMArena 文本榜（开源许可筛选）、Artificial Analysis：开源模型、llama.cpp：gpt-oss 指南、Hugging Face：Open LLM Leaderboard（已退役）。