# Baseten 解析后训练最佳开源模型并按成本分档推荐

- 来源：Baseten 工程博客（网页）
- 作者：Chloe Florit
- 发布时间：2026-09-02 18:51
- AIHOT 分数：61
- AIHOT 标记：精选
- AIHOT 链接：https://aihot.news/items/cmtym24xc0008rob4dxbac6vq
- 原文链接：https://www.baseten.co/blog/best-open-source-models-for-post-training

## 精选理由

原文把后训练成本拆解为活跃参数、总参数和 KV cache 三个因素，并按成本档位比较了多款开源模型，方法可直接迁移到选型。

## AI 摘要

Baseten 发文解析开源模型后训练的成本驱动因素，指出活跃参数量是 RL 后训练成本的最大来源，总参数和 KV cache 主要限制推理速度，并按成本档位推荐 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code、Nemotron-3-Super-120B 和 Qwen3 系列。选型建议关注库支持、基准表现和后训练循环成本三方面。

## 正文

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