5 Najlepszych Otwartych LLM (maj 2024)

Otwarte i otwarte modele językowe o dużych parametrach obejmują obecnie wszystko, od kompaktowych asystentów lokalnych po systemy o parametrach w trylionach, zaprojektowane do pracy o długim horyzoncie. Najlepszy wybór nie jest po prostu modelem o największej liczbie parametrów. Sprzęt wdrożeniowy, długość kontekstu, modalność, wsparcie narzędzi, warunki licencyjne oraz stopień kontroli operacyjnej, jaki potrzebuje zespół, mogą być równie ważne.

Ta lista koncentruje się na pięciu obecnych rodzinach modeli, które oferują niezwykle silne możliwości, jednocześnie zapewniając deweloperom znaczący dostęp do wag. Niektóre z nich używają permissivejnej licencji oprogramowania, podczas gdy inne używają niestandardowych warunków modelu, więc organizacje powinny przeglądnąć odpowiednią licencję przed wdrożeniem. Linia produktów różnicuje również parametry całkowite od aktywowanych parametrów, ponieważ architektury mixture-of-experts mogą być niezwykle duże, używając tylko ułamka swoich wag dla każdego tokenu.

Dla większości zespołów decyzja praktyczna sprowadza się do obciążenia. DeepSeek V4 i GLM-5.2 są skierowane na wymagające rozumowanie i agenty pracę w bardzo dużej skali. Kimi K3 łączy rodzimą wizję z niezwykle długim oknem kontekstu. Qwen3.6-35B-A3B oferuje bardziej wdrożalny wielomodalny projekt mixture-of-experts, podczas gdy rodzina gpt-oss od OpenAI zapewnia dwie opcje skupione na tekście z przejrzystymi kontrolami rozumowania i szerokim wsparciem narzędziowym.

Najlepsze Otwarte LLM Porównane

1. DeepSeek V4

DeepSeek V4 to duża rodzina modeli mixture-of-experts zaprojektowana dla trudnych zadań kodowania, rozumowania, użycia narzędzi i agenty pracy. Konfiguracja V4-Pro ma 1,6 trylionów parametrów całkowitych, z 49 miliardami aktywowanych dla każdego tokenu, a bardziej wydajna konfiguracja V4-Flash używa 284 miliardów parametrów całkowitych z 13 miliardami aktywowanych. Obie są zaprojektowane wokół okna kontekstu o długości jednego miliona tokenów, dając deweloperom miejsce do pracy nad dużymi repozytoriami, obszerną dokumentacją i długimi historiami interakcji.

Jego hybrydowa architektura uwagi jest przeznaczona do balansowania pojemności długiego kontekstu z praktyczną inferencją, a wiele trybów rozumowania pozwala zespołom adaptować zachowanie do różnych zadań. Ta elastyczność jest przydatna w systemach, które przechodzą między bezpośrednimi odpowiedziami, celowym rozwiązywaniem problemów, wykonywaniem narzędzi i rozszerzoną pracą oprogramowania. DeepSeek kładzie również nacisk na wywoływanie funkcji i niezawodność agenty, co sprawia, że V4 jest szczególnie istotny dla asystentów, które muszą planować, działać, inspekcjonować wyniki i modyfikować swoje podejście.

Model jest wydany na licencji MIT, co sprawia, że jest atrakcyjny dla organizacji, które chcą szerokiej swobody wdrożeniowej. Wymianą jest skala operacyjna: nawet z rzadką aktywacją, pełne punkty kontrolne są znaczne i wymagają poważnej infrastruktury, kwantyzacji lub zdolnego partnera hostingowego. Zespoły powinny ocenić opóźnienia, wymagania pamięci, zachowanie wywoływania narzędzi przed traktowaniem dużego okna kontekstu jako substytutu dla odzyskiwania i starannej zarządzania kontekstem.

Odwiedź DeepSeek V4

2. GLM-5.2

GLM-5.2 to flagowy model o otwartych wagach Z.ai dla długoterminowych zadań profesjonalnych, złożonego rozumowania, inżynierii oprogramowania i agentów używających narzędzi. Model ten ma 753 miliardy parametrów i okno kontekstu o długości jednego miliona tokenów, co pozwala mu na duże codebase, głęboką analizę dokumentów i przepływy pracy, które muszą utrzymywać spójny cel w wielu działaniach. Jego architektura i szkolenie kładą nacisk na niezawodne wykonanie, a nie tylko izolowane, stylowe odpowiedzi.

Jedną z jego sił jest dostosowywalny wysiłek myślowy. Deweloperzy mogą wybrać różne głębokości rozumowania w zależności od trudności i profilu opóźnienia zadania, co jest przydatne, gdy ta sama aplikacja obsługuje zarówno rutynowe żądania, jak i trudne planowanie. GLM-5.2 wspiera również wywoływanie funkcji i przepływy pracy agenty, pozwalając mu na interakcję z środowiskami developerskimi, narzędziami badawczymi i strukturalnymi systemami biznesowymi, zachowując przy tym rozszerzony kontekst pracy.

Model jest dystrybuowany na licencji MIT. Nawet tak, jego liczba parametrów sprawia, że samodzielne hostowanie jest poważną decyzją infrastrukturalną, a zespoły produkcyjne będą musiały uwzględnić architekturę serwerową, pamięć, obserwowalność i kontrolę bezpieczeństwa. GLM-5.2 ma największy sens, gdy jego długoterminowe rozumowanie i wykonywanie zadań są centralnymi wymaganiami, a nie funkcjami, które będą rzadko używane.

Odwiedź GLM-5.2

3. Kimi K3

Kimi K3 to otwarty model wielomodalny Moonshot AI dla rozszerzonego kodowania, badań, rozumowania i pracy wiedzy agentów. Wydany w lipcu 2026, łączy 2,8 tryliony parametrów z rodzimym zrozumieniem wizualnym i oknem kontekstu o długości jednego miliona tokenów. To połączenie pozwala na jeden przepływ pracy, aby rozumować przez tekst, kod, zrzuty ekranu, diagramy, dokumenty i długie historie interakcji bez traktowania wizji jako odrębnego dodatku.

Model ten jest szczególnie istotny dla długotrwałych zadań agentów, które wymagają wielu pośrednich decyzji. Środowisko agenty Kimi jest zaprojektowane do koordynowania narzędzi i utrzymania pracy przez rozszerzone sesje, a duże okno kontekstu może utrzymywać szeroki stan projektu i materiały wspierające. Rodzime zrozumienie wizualne daje mu przewagę w zadaniach takich jak inspekcja interfejsu, analiza dokumentów wizualnych i przepływy pracy oprogramowania, które łączą kod źródłowy z wyrenderowanym wyjściem.

Kimi K3 używa niestandardowych warunków modelu, a nie standardowej permissivejnej licencji oprogramowania, więc zespoły powinny zbadać licencję w odniesieniu do swoich wymagań wdrożeniowych i dystrybucyjnych. Jego skala oznacza, że większość organizacji będzie polegać na zoptymalizowanych stosach serwerowych lub infrastrukturze hostowanej. Model ten jest przekonywujący, gdy wielomodalność i długoterminowe wykonanie są ważne, ale lżejsze obciążenia mogą nie korzystać wystarczająco, aby uzasadnić nakład operacyjny.

Odwiedź Kimi K3

4. Qwen3.6-35B-A3B

Qwen3.6-35B-A3B to wydajny model wielomodalny mixture-of-experts z 35 miliardami parametrów całkowitych i tylko 3 miliardami aktywowanych dla każdego tokenu. Integruje on kodujący wizję dla zrozumienia obrazu i tekstu, pozostając znacznie bardziej dostępnym do wdrożenia niż systemy o parametrach w trylionach powyżej. Model ten ma rodzime okno kontekstu o długości 262 144 tokenów i wspiera rozszerzenia do około jednego miliona tokenów dla obciążeń, które rzeczywiście potrzebują dodatkowego zasięgu.

Qwen pozycjonuje model dla agentów kodowania, użycia narzędzi, rozumowania wizualnego i ogólnych zadań asystenckich. Zachowanie stanu myślowego może pomóc w wieloetapowych przepływach pracy, aby kontynuować rozumowanie przez interakcje, a zgodność z Qwen-Agent i protokołem kontekstu modelu sprawia, że łatwiej jest połączyć model z zewnętrznymi narzędziami i danymi. Jego relatywnie niski aktywowany parametr liczy się szczególnie dla zespołów, które chcą zdolności wielomodalne bez zobowiązania do profilu infrastrukturalnego modelu flagowego.

Model jest wydany na licencji Apache 2.0, co wspiera szerokie eksperymentowanie i wdrożenie. Jak w przypadku każdego modelu mixture-of-experts, rzeczywista wydajność zależy od stosu serwerowego i zadania, a rozszerzenie kontekstu znacznie poza rodzime okno może zwiększyć użycie pamięci i zmniejszyć skupienie. Zespoły powinny przetestować zarówno konfigurację podstawową, jak i rozszerzoną, zamiast zakładać, że maksymalne okno jest najlepszym domyślnym.

Odwiedź Qwen3.6-35B-A3B

5. gpt-oss

Rodzina gpt-oss od OpenAI składa się z dwóch modeli rozumowania tekstu, zaprojektowanych dla lokalnego, prywatnego i dostosowanego wdrożenia. Większy gpt-oss-120b ma 117 miliardów parametrów całkowitych z 5,1 miliardami aktywowanych dla każdego tokenu i jest zaprojektowany do uruchomienia w ramach 80 GB pamięci. Mniejszy gpt-oss-20b ma 21 miliardów parametrów całkowitych z 3,6 miliardami aktywowanych i może działać w ramach 16 GB, co sprawia, że jest dostępny dla znacznie szerszego zakresu stacji roboczych i systemów zorientowanych na krawędź.

Oba warianty zapewniają okno kontekstu o długości 128 000 tokenów, konfigurowalny wysiłek rozumowania, rodzime użycie narzędzi i strukturalne wyjścia. Są one szczególnie przydatne dla deweloperów, którzy chcą przejrzystej kontroli nad stosem inferencyjnym, prywatnym przetwarzaniem danych lub dostosowanym składnikiem rozumowania w ramach większej aplikacji. Modele te nie są tymi samymi systemami używanymi w ChatGPT lub obsługiwanymi przez interfejs API OpenAI; są to pobieralne wagi przeznaczone do niezależnego wdrożenia.

Wydany na licencji Apache 2.0, gpt-oss oferuje proste warunki dla badań i rozwoju komercyjnego. Jego projekt tylko dla tekstu jest ograniczeniem dla aplikacji, które wymagają rodzimego zrozumienia obrazu lub audio, a zespoły pozostają odpowiedzialne za serwowanie, aktualizacje, warstwy bezpieczeństwa i monitorowanie. Pomiędzy dwoma wariantami model 20b jest praktycznym punktem startowym dla ograniczonego sprzętu, podczas gdy 120b jest lepiej dostosowany do obciążeń, które korzystają z silniejszego rozumowania i mogą obsłużyć większy profil pamięci.

Odwiedź gpt-oss

Wybór Prawidłowego Otwartego LLM

DeepSeek V4 jest najsilniejszym dopasowaniem tutaj dla zespołów, które priorytetowo traktują bardzo duże kodowanie i elastyczne tryby rozumowania, podczas gdy GLM-5.2 kładzie nacisk na zrównoważone profesjonalne i oprogramowania przepływy pracy. Kimi K3 wyróżnia się, gdy rodzime zrozumienie wizualne i długoterminowe agenty muszą współpracować przez kontekst o długości jednego miliona tokenów.

Dla bardziej wydajnego wdrożenia wielomodalnego Qwen3.6-35B-A3B łączy niski aktywowany parametr z wizją, narzędziami i dużym rodzimym kontekstem. gpt-oss jest najbardziej dostępną rodziną w tej grupie dla kontrolowanego rozumowania tekstu na samozarządzanym sprzęcie. Przed zobowiązaniem się do któregokolwiek kandydata, przetestuj każdy na reprezentatywnych prompach, zweryfikuj licencję dla zamierzonego użycia i oceniaj opóźnienia, pamięć, jakość wyjścia, niezawodność narzędzi i środki bezpieczeństwa jako kompletny system.