५ सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स एलएलएम (सितंबर 2026)

ओपन-सोर्स और ओपन-वेट लार्ज लैंग्वेज मॉडल अब कॉम्पैक्ट स्थानीय सहायकों से लेकर ट्रिलियन-पैरामीटर सिस्टम तक हैं, जो लंबी अवधि के सॉफ़्टवेयर कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सबसे मजबूत विकल्प केवल सबसे बड़े पैरामीटर गणना वाला मॉडल नहीं है। डिप्लॉयमेंट हार्डवेयर, संदर्भ लंबाई, मोडलिटी, टूल सपोर्ट, लाइसेंस शर्तें और एक टीम को जितना ऑपरेशनल नियंत्रण की आवश्यकता है, वह उतना ही मायने रख सकता है।

यह सूची पांच वर्तमान मॉडल परिवारों पर केंद्रित है जो असाधारण रूप से मजबूत क्षमताएं प्रदान करते हैं और विकासकर्ताओं को वजन तक अर्थपूर्ण पहुंच प्रदान करते हैं। कुछ अनुमति देने वाले सॉफ़्टवेयर लाइसेंस का उपयोग करते हैं, जबकि अन्य कस्टम मॉडल शर्तों का उपयोग करते हैं, इसलिए संगठनों को तैनाती से पहले लागू लाइसेंस की समीक्षा करनी चाहिए। लाइनअप कुल पैरामीटर और सक्रिय पैरामीटर के बीच अंतर करता है क्योंकि मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर बहुत बड़ा हो सकता है जबकि प्रत्येक टोकन के लिए केवल एक अंश का उपयोग करता है।

अधिकांश टीमों के लिए, व्यावहारिक निर्णय कार्यभार पर निर्भर करता है। डीपसीक वी4 और जीएलएम-5.2 बड़े पैमाने पर तर्क और एजेंटिक कार्य के लिए लक्षित हैं। किमी के3 मूल दृष्टि के साथ असामान्य रूप से लंबे संदर्भ विंडो को जोड़ती है। क्वेन3.6-35बी-ए3बी एक अधिक तैनाती योग्य मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन प्रदान करता है, जबकि ओपनएआई का जीपीटी-ओएसएस परिवार पारदर्शी तर्क नियंत्रण और व्यापक टूलिंग समर्थन के साथ दो पाठ-केंद्रित विकल्प प्रदान करता है।

सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स एलएलएम की तुलना

1. डीपसीक वी4

डीपसीक वी4 एक बड़ा मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल परिवार है जो कठिन कोडिंग, तर्क, टूल-उपयोग और एजेंटिक कार्यभार के लिए बनाया गया है। वी4-प्रो कॉन्फ़िगरेशन में 1.6 ट्रिलियन कुल पैरामीटर हैं जबकि प्रत्येक टोकन के लिए 49 बिलियन सक्रिय हैं, और अधिक कुशल वी4-फ्लैश कॉन्फ़िगरेशन 284 बिलियन कुल का उपयोग करता है जिसमें 13 बिलियन सक्रिय हैं। दोनों एक मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो के आसपास डिज़ाइन किए गए हैं, जो विकासकर्ताओं को बड़े रिपॉजिटरी, व्यापक दस्तावेज़ और लंबी बातचीत इतिहास के पार काम करने के लिए जगह प्रदान करते हैं।

इसका हाइब्रिड ध्यान आर्किटेक्चर लंबे-संदर्भ क्षमता के साथ व्यावहारिक अनुमान को संतुलित करने के लिए है, जबकि कई तर्क मोड टीमों को विभिन्न कार्यों के लिए व्यवहार को अनुकूलित करने देते हैं। वह लचीलापन प्रणालियों के लिए उपयोगी है जो सीधे उत्तर, जानबूझकर समस्या-समाधान, टूल निष्पादन और विस्तारित सॉफ़्टवेयर कार्य के बीच बारी-बारी से होते हैं। डीपसीक वी4 विशेष रूप से एजेंटिक कार्य के लिए प्रासंगिक है जो योजना, कार्रवाई, परिणामों का निरीक्षण और अपने दृष्टिकोण को संशोधित करने की आवश्यकता है।

मॉडल एमआईटी लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो इसे उन संगठनों के लिए आकर्षक बनाता है जो व्यापक तैनाती स्वतंत्रता चाहते हैं। इसका व्यापार यह है कि ऑपरेशनल पैमाने पर: यहां तक कि कुल चेकपॉइंट्स के लिए भी गंभीर बुनियादी ढांचे, क्वांटाइजेशन या एक कुशल होस्टिंग भागीदार की आवश्यकता होती है। टीमों को अपने स्वयं के कार्यभार पर विलंबता, मेमोरी आवश्यकताओं और टूल-कॉल व्यवहार का मूल्यांकन करना चाहिए।

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2. जीएलएम-5.2

जीएलएम-5.2 जेड.एआई का ओपन-वेट मॉडल है जो लंबी अवधि के पेशेवर कार्य, जटिल तर्क, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और टूल-उपयोग एजेंटों के लिए है। मॉडल में 753 बिलियन पैरामीटर और एक मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो है, जो इसे बड़े कोडबेस, गहरे दस्तावेज़ विश्लेषण और कार्य के लिए उपयुक्त बनाता है जो कई कार्यों में एक सुसंगत उद्देश्य बनाए रखना चाहिए। इसकी वास्तुकला और प्रशिक्षण विश्वसनीय निष्पादन पर जोर देते हैं, न कि केवल अलग-अलग बेंचमार्क-शैली के उत्तर पर।

एक उल्लेखनीय ताकत समायोज्य सोच प्रयास है। विकासकर्ता कार्य की कठिनाई और विलंबता प्रोफ़ाइल के आधार पर विभिन्न तर्क गहराई चुन सकते हैं, जो तब उपयोगी होता है जब एक ही अनुप्रयोग दोनों दिनचर्या अनुरोधों और कठिन योजना को संभालता है। जीएलएम-5.2 फंक्शन कॉलिंग और एजेंट कार्य का भी समर्थन करता है, जिससे यह विकास पर्यावरण, अनुसंधान टूल और संरचित व्यवसाय प्रणालियों के साथ बातचीत कर सकता है, जबकि एक विस्तारित कार्य संदर्भ को बनाए रखता है।

मॉडल एमआईटी लाइसेंस के तहत वितरित किया जाता है। इसके बावजूद, इसके पैरामीटर गणना स्व-होस्टिंग को एक गंभीर बुनियादी ढांचे के निर्णय में बदल देती है, और उत्पादन टीमों को सर्विंग वास्तुकला, मेमोरी, दृश्यता और सुरक्षा नियंत्रणों के लिए खाता देना होगा। जीएलएम-5.2 तब सबसे अधिक अर्थ रखता है जब इसके लंबे-संदर्भ तर्क और सतत कार्य निष्पादन केंद्रीय आवश्यकताएं हैं, न कि विशेषताएं जो शायद ही कभी उपयोग की जाती हैं।

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3. किमी के3

किमी के3 मूनशॉट एआई का ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है जो विस्तारित कोडिंग, अनुसंधान, तर्क और ज्ञान-कार्य एजेंटों के लिए है। जुलाई 2026 में जारी किया गया, यह 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर को मूल दृष्टि और एक मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो के साथ जोड़ती है। यह संयोजन एक ही कार्य प्रवाह में पाठ, कोड, स्क्रीनशॉट, आरेख, दस्तावेजों और लंबी बातचीत इतिहास के पार तर्क करने की अनुमति देता है, बिना दृष्टि को एक अलग ऐड-ऑन के रूप में माना।

मॉडल विशेष रूप से लंबे समय तक चलने वाले एजेंट कार्यों के लिए प्रासंगिक है जिनमें कई मध्यवर्ती निर्णय शामिल हैं। किमी के एजेंट वातावरण टूल्स और विस्तारित सत्रों पर कार्य को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि बड़ा संदर्भ विंडो व्यापक परियोजना राज्य और समर्थन सामग्री को पकड़ सकता है। मूल दृष्टि भी इसे इंटरफ़ेस निरीक्षण, दृश्य दस्तावेज़ विश्लेषण और सॉफ़्टवेयर कार्य प्रवाह में स्रोत कोड के साथ प्रस्तुत आउटपुट को मिलाने वाली कार्यों में एक फायदा प्रदान करती है।

किमी के3 कस्टम मॉडल शर्तों का उपयोग करता है, न कि एक मानक अनुमति देने वाले सॉफ़्टवेयर लाइसेंस का। टीमों को अपनी तैनाती और वितरण आवश्यकताओं के खिलाफ लाइसेंस की जांच करनी चाहिए। इसके पैमाने का अर्थ है कि अधिकांश संगठन अनुकूलित सर्विंग स्टैक या होस्टेड बुनियादी ढांचे पर भरोसा करेंगे। मॉडल तब सबसे प्रासंगिक है जब मल्टीमॉडलिटी और लंबे-अवधि निष्पादन एक साथ मायने रखते हैं, लेकिन हल्के कार्यभार मॉडल के संचालन ओवरहेड को सही ठहराने के लिए पर्याप्त लाभ नहीं दे सकते हैं।

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4. क्वेन3.6-35बी-ए3बी

क्वेन3.6-35बी-ए3बी एक कुशल मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है जिसमें 35 बिलियन कुल पैरामीटर और प्रत्येक टोकन के लिए केवल 3 बिलियन सक्रिय हैं। यह एक दृष्टि एन्कोडर को छवि और पाठ के समझने के लिए एकीकृत करता है, जबकि ऊपर सूचीबद्ध ट्रिलियन-पैरामीटर सिस्टम की तुलना में तैनाती के लिए बहुत अधिक सुलभ रहता है। मॉडल में 262,144 टोकन का मूल संदर्भ विंडो है और वास्तव में अतिरिक्त पहुंच की आवश्यकता वाले कार्यभार के लिए लगभग एक मिलियन टोकन तक विस्तारित करने का समर्थन करता है।

क्वेन मॉडल को एजेंटिक कोडिंग, टूल उपयोग, दृश्य तर्क और सामान्य सहायक कार्यों के लिए स्थिति देता है। सोच-राज्य संरक्षण बहु-चरण कार्य प्रवाह को बातचीत के पार तर्क जारी रखने में मदद कर सकता है, जबकि क्वेन-एजेंट और मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल एकीकरण के साथ संगतता इसे बाहरी टूल और डेटा से जोड़ना आसान बनाती है। इसका अपेक्षाकृत कम सक्रिय पैरामीटर गणना उन टीमों के लिए विशेष रूप से आकर्षक है जो कुशल मल्टीमॉडल व्यवहार चाहते हैं बिना एक प्रमुख मॉडल के बुनियादी ढांचे के प्रोफ़ाइल के लिए प्रतिबद्ध हुए।

अपाचे 2.0 लाइसेंस व्यापक प्रयोग और तैनाती का समर्थन करता है। जैसा कि किसी भी मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल के साथ, वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन सर्विंग स्टैक और कार्य पर निर्भर करता है, और मूल विंडो से परे संदर्भ का विस्तार करने से स्मृति का उपयोग बढ़ सकता है और फोकस कम हो सकता है। टीमों को आधार और विस्तारित-संदर्भ कॉन्फ़िगरेशन दोनों का बेंचमार्क लेना चाहिए, न कि अधिकतम विंडो को सर्वोत्तम डिफ़ॉल्ट मान लेना चाहिए।

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5. जीपीटी-ओएसएस

ओपनएआई का जीपीटी-ओएसएस परिवार दो पाठ-केवल तर्क मॉडलों से बना है जो स्थानीय, निजी और अनुकूलन योग्य तैनाती के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। बड़ा जीपीटी-ओएसएस-120बी में 117 बिलियन कुल पैरामीटर हैं जिसमें प्रत्येक टोकन के लिए 5.1 बिलियन सक्रिय हैं और 80GB मेमोरी के भीतर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। छोटा जीपीटी-ओएसएस-20बी में 21 बिलियन कुल पैरामीटर हैं जिसमें प्रत्येक टोकन के लिए 3.6 बिलियन सक्रिय हैं और 16GB के भीतर संचालित हो सकता है, जिससे यह एक बहुत व्यापक श्रृंखला के कार्यस्थान और एज-उन्मुख प्रणालियों के लिए सुलभ हो जाता है।

दोनों वेरिएंट 128,000-टोकन संदर्भ विंडो प्रदान करते हैं, कॉन्फ़िगरेबल तर्क प्रयास, मूल टूल उपयोग और संरचित आउटपुट। वे विशेष रूप से उन विकासकर्ताओं के लिए उपयोगी हैं जो अनुमान स्टैक, निजी डेटा हैंडलिंग या एक बड़े अनुप्रयोग के भीतर एक अनुकूलन योग्य तर्क घटक पर पारदर्शी नियंत्रण चाहते हैं। वे चैटजीपीटी या ओपनएआई एपीआई के माध्यम से परोसे जाने वाले समान प्रणाली नहीं हैं; वे स्वतंत्र तैनाती के लिए डाउनलोड किए गए वजन हैं।

अपाचे 2.0 के तहत जारी, जीपीटी-ओएसएस अनुसंधान और व्यावसायिक विकास के लिए सीधे शर्तें प्रदान करता है। इसका पाठ-केवल डिज़ाइन अनुप्रयोगों के लिए एक सीमा है जिन्हें मूल छवि या ऑडियो समझ की आवश्यकता होती है, और टीमें सर्विंग, अपडेट, सुरक्षा परतों और निगरानी के लिए जिम्मेदार रहती हैं। दो वेरिएंट के बीच, 20बी मॉडल सीमित हार्डवेयर के लिए व्यावहारिक प्रारंभिक बिंदु है, जबकि 120बी कार्यभार के लिए बेहतर अनुकूल है जो मजबूत तर्क और एक बड़े मेमोरी फुटप्रिंट का लाभ उठा सकते हैं।

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सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स एलएलएम चुनना

डीपसीक वी4 बड़े पैमाने पर कोडिंग और लचीले तर्क मोड को प्राथमिकता देने वाली टीमों के लिए सबसे मजबूत फिट है, जबकि जीएलएम-5.2 सतत पेशेवर और सॉफ़्टवेयर कार्य प्रवाह पर जोर देता है। किमी के3 मूल दृष्टि और लंबे-अवधि एजेंटों के साथ एक मिलियन-टोकन संदर्भ को जोड़कर खड़ा होता है।

एक अधिक कुशल मल्टीमॉडल तैनाती के लिए, क्वेन3.6-35बी-ए3बी कम सक्रिय पैरामीटर गणना के साथ दृष्टि, टूल और एक बड़े मूल संदर्भ को जोड़ती है। जीपीटी-ओएसएस इस समूह में स्व-प्रबंधित हार्डवेयर पर नियंत्रित पाठ तर्क के लिए सबसे अधिक सुलभ परिवार है। प्रतिबद्धता से पहले, प्रत्येक उम्मीदवार का प्रतिनिधि प्रॉम्प्ट पर परीक्षण करें, इच्छित उपयोग के लिए लाइसेंस की पुष्टि करें, और एक पूर्ण प्रणाली के रूप में विलंबता, मेमोरी, आउटपुट गुणवत्ता, टूल विश्वसनीयता और संचालन सुरक्षा उपायों का मूल्यांकन करें।