2026年4月成为大语言模型历史上最密集的发布月——10天内，6家机构接连推出9个生产级模型。OpenAI GPT-5 Turbo、Anthropic Claude Opus 4、Google Gemini 2.5 系列、Meta Llama 4、阿里 Qwen 3、Mistral Medium 3 集中亮相，竞争白热化。 但比模型数量更值得关注的是架构范式的转变。Meta Llama 4 Scout/Maverick 和阿里 Qwen 3 不约而同选择了 MoE（混合专家）架构。Llama 4 Maverick 总参数 4000 亿，每次前向传播仅激活 170 亿——用 17B 的推理成本逼近 400B dense 模型的输出质量。Qwen 3 更是提供了从 0.6B 到 72B 共 8 个规格，全部支持混合思考模式。 开源阵营的进步同样令人瞩目。Llama 4 Scout 支持 1000 万 token 上下文窗口，Qwen 3 全系列采用 Apache 2.0 许可证，Mistral Medium 3 则将欧盟合规直接内置到模型中。闭源与开源的差距正在快速缩小。 技术层面的另一个趋势是多模态原生能力的普及。GPT-5 Turbo 首次实现原生多模态生成（而非拼接），Gemini 2.5 Pro 将上下文窗口推至 100 万 token。这些能力正在从实验特性变为标配。 对开发者而言，4月的发布潮带来的核心启示是：MoE 架构已成为高效推理的事实标准，开源模型在大多数场景下已经够用，而选择模型时需要关注的不再是能不能做，而是哪种架构在你的部署条件下性价比最高。