Best Of
5 лучших программ LLM с открытым исходным кодом (январь 2026 г.)
Системы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом догнали системы с закрытым исходным кодом. Эти пять большие языковые модели (LLM) Обеспечьте производительность корпоративного уровня без постоянных затрат на API и привязки к поставщику. Каждый из них предназначен для различных сценариев использования: от анализа данных на устройстве до масштабируемой многоязычной поддержки.
В этом руководстве подробно рассматриваются GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 и Mixtral-8x22B с подробными сведениями о возможностях, стоимости и требованиях к развертыванию.
Быстрое сравнение
| Инструмент | Best For | Начальная цена | Ключевой особенностью |
|---|---|---|---|
| ГПТ-ОСС-120Б | Развертывание с одним GPU | Бесплатно (Apache 2.0) | Работает на графическом процессоре 80 ГБ с параметрами 120 Б |
| ДипСик-Р1 | Сложные задачи на рассуждение | Бесплатно (MIT) | 671B параметры с прозрачным мышлением |
| Квен3-235Б | Многоязычные приложения | Бесплатно (Apache 2.0) | Поддерживает более 119 языков с гибридным мышлением |
| ЛаМА 4 | Мультимодальная обработка | Бесплатно (пользовательская лицензия) | Окно контекста токена 10M |
| Микстрал-8х22Б | Экономичное производство | Бесплатно (Apache 2.0) | 75% экономии вычислительных ресурсов по сравнению с плотными моделями |
1. ГПТ-ОСС-120Б
OpenAI выпустила свои первые модели с открытым весом после GPT-2 в августе 2025 года. GPT-OSS-120B использует смесь экспертов Архитектура с общим количеством параметров 117 миллиардов, но активными параметрами на токен являются всего 5.1 миллиарда. Такая разреженная архитектура позволяет запускать её на одном графическом процессоре объёмом 80 ГБ, не требуя кластеров из нескольких графических процессоров.
Модель не уступает o4-mini по производительности в основных бенчмарках. Она достигает 90% точности в тестах MMLU и около 80% в задачах логического вывода GPQA. Генерация кода достигает 62% пройденных тестов, что сопоставимо с альтернативами с закрытым исходным кодом. Окно контекста размером 1 128,000 токенов обеспечивает комплексный анализ документов без разбиения на фрагменты.
OpenAI обучила эти модели, используя методики o3 и других передовых систем. Основное внимание уделялось практическому развертыванию в немасштабируемом масштабе. Вместе с моделями был открыт исходный код токенизатора o200k_harmony, что стандартизировало обработку входных данных в разных реализациях.
Плюсы и минусы
- Развертывание одного графического процессора емкостью 80 ГБ устраняет затраты на инфраструктуру с несколькими графическими процессорами
- Собственный контекстный интерфейс размером 128 КБ обрабатывает целые кодовые базы или длинные документы.
- Лицензия Apache 2.0 допускает неограниченное коммерческое использование и модификацию.
- Реализованные в PyTorch, Triton и Metal решения упрощают интеграцию
- Точность MMLU составляет 90% и соответствует фирменным моделям в тестах рассуждений.
- Обучение с ориентацией на английский язык ограничивает многоязычные возможности по сравнению с альтернативными вариантами
- 5.1B активные параметры могут уступать плотным моделям в специализированных задачах
- Требуется минимум 80 ГБ видеопамяти, не включая развертывание графических процессоров потребительского уровня.
- Пока нет готовых вариантов для сред с ограниченными ресурсами.
- Ограниченная специализация домена по сравнению с оптимизированными альтернативами
Цены: GPT-OSS-120B работает по лицензии Apache 2.0 без регулярных платежей. Вам потребуется оборудование, поддерживающее модели с 80 ГБ памяти (видеокарты NVIDIA A100 или H100). Стоимость облачного развертывания на AWS, Azure или GCP составляет около 3–5 долларов США в час для соответствующих типов экземпляров. Для самостоятельного развертывания требуется единовременная покупка видеокарты (около 10 000–15 000 долларов США за подержанную A100).
Без абонентской платы. Без ограничений API. Без привязки к поставщику.
2. ДипСик-Р1
DeepSeek-R1 разработала свою модель специально для прозрачных рассуждений. Архитектура использует 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов активируются за один прямой проход. Обучение было сосредоточено на обучении с подкреплением без традиционной контролируемой тонкой настройки, позволяя закономерностям рассуждений формироваться естественным образом в процессе обучения с подкреплением.
Модель достигает 97% точности в тестах MATH-500 и соответствует уровню o1 от OpenAI в сложных задачах на рассуждение. Отличительной особенностью DeepSeek-R1 является возможность наблюдать за ходом её мышления. Модель демонстрирует пошаговую логику, а не только окончательные ответы. Эта прозрачность важна для приложений, требующих проверки рассуждений, например, финансового анализа или инженерной верификации.
DeepSeek выпустила шесть дистиллированных версий наряду с основной моделью. Они обладают параметрами от 1.5 до 70 млрд и работают на оборудовании от высокопроизводительных потребительских видеокарт до периферийных устройств. Дистиллированная версия Qwen-32B превосходит o1-mini в бенчмарках, при этом потребляя лишь малую часть вычислительных ресурсов.
Плюсы и минусы
- Точность MATH-500 составляет 97%
- Прозрачный мыслительный процесс позволяет проводить проверку и отладку
- Параметрическая шкала 671B обеспечивает глубокие аналитические возможности
- Шесть оптимизированных вариантов обеспечивают возможность развертывания в различных конфигурациях оборудования
- Лицензия MIT разрешает неограниченное коммерческое использование
- Параметры 671B требуют значительной инфраструктуры для полного развертывания модели
- Режим рассуждения увеличивает задержку по сравнению с прямой генерацией ответа
- Обучение, оптимизированное для английского языка, ограничивает возможности обучения на других языках
- Подход к обучению с подкреплением может давать подробные объяснения
- Инструменты сообщества все еще находятся на стадии развития по сравнению с более устоявшимися моделями
Цены: DeepSeek-R1 выпускается по лицензии MIT без платы за использование. Полная модель 671B требует минимум 8 графических процессоров A100 (стоимость облачных вычислений: ~25-30 долларов в час). Упрощенные модели работают значительно дешевле: для варианта 32B требуется один A100 (стоимость облачных вычислений: ~3-5 долларов в час, стоимость аппаратного обеспечения: ~10 000 долларов). Версия 7B работает на потребительских графических процессорах RTX 4090.
DeepSeek предоставляет бесплатный доступ к API с ограничениями по скорости для тестирования. Для развертывания в рабочей среде требуется собственный хостинг или облачная инфраструктура.
3. Квен3-235Б
Qwen3-235B от Alibaba привносит гибридное мышление в модели с открытым исходным кодом. Пользователи управляют уровнем сложности рассуждений (низкий, средний, высокий) в зависимости от сложности задачи. Нужны быстрые ответы службы поддержки клиентов? Режим «Низкое мышление» обеспечивает быстрые ответы. Выполняете ли вы сложный анализ данных? Режим «Высокое мышление» использует методическое мышление.
Архитектура использует 235 миллиардов параметров, из которых 22 миллиарда активируются на 94 уровнях. Каждый уровень содержит 128 экспертов, по 8 активированных на токен. Такой выбор экспертов обеспечивает эффективную обработку данных с сохранением производительности. Модель обучалась на более чем 1 миллиарде токенов на 119 языках, что представляет собой в 10 раз больше многоязычных данных, чем в предыдущих версиях Qwen.
Точность MMLU составляет 87–88% при использовании мощных многоязычных бенчмарков. Модель демонстрирует превосходные результаты в тестах C-Eval и региональных оценках в Азии, Европе и других странах. Генерация кода достигает 37% нулевого результата, но значительно улучшается при активации режима мышления для сложных задач программирования.
Плюсы и минусы
- Поддержка более 119 языков обеспечивает глобальное развертывание без языковых барьеров
- Гибридное управление мышлением оптимизирует соотношение цены и производительности для каждого запроса
- Контекст токенов 128 тыс. обеспечивает расширенный анализ документов
- Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческую модификацию
- 87% производительности MMLU конкурируют с ведущими фирменными системами
- Параметры 235B требуют настройки нескольких графических процессоров для развертывания в производственной среде.
- 37% базовых моделей генерации кода проходят специализированные модели кодирования
- Выбор режима мышления усложняет логику приложения
- Предвзятость китайского языка показывает более высокие результаты по китайскому языку по сравнению с другими языками
- Ограниченный набор инструментов сообщества по сравнению с экосистемой LLaMA
Цены: Qwen3-235B использует лицензирование Apache 2.0 без комиссии. Полная модель требует 4–8 графических процессоров A100 в зависимости от квантования (облако: ~15–30 долларов США в час). Alibaba Cloud предлагает управляемые конечные точки с оплатой за токены, начиная с 0.002 доллара США за 1 тыс. токенов в режиме мышления и 0.0003 доллара США за 1 тыс. токенов в стандартном режиме.
Меньшие варианты Qwen3 (7B, 14B, 72B) работают на потребительском оборудовании. Модель 7B работает на потребительских видеокартах с 24 ГБ памяти.
4. ЛаМА 4
LLaMA 4 от Meta представляет встроенные мультимодальные возможности для работы с текстом, изображениями и короткими видео. Вариант Scout содержит 109 миллиардов параметров, из которых 17 миллиардов активны, в то время как Maverick использует более широкий набор экспертных данных для специализированных задач. Оба варианта обрабатывают различные типы контента с помощью методов раннего слияния, которые интегрируют модальности в унифицированные представления.
Обработка контекста вышла на новый уровень. LLaMA 4 Scout поддерживает до 10 миллионов токенов для приложений, требующих обширного анализа документов. Стандартный контекст содержит 128 тысяч токенов, что уже достаточно для большинства сценариев использования. Модели были предварительно обучены на более чем 30 триллионах токенов, что вдвое больше, чем обучающая смесь LLaMA 3.
Тесты производительности показывают, что LLaMA 4 превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash в тестах на кодирование, рассуждение и многоязычность. Компания Meta разработала MetaP — метод для надёжной настройки гиперпараметров в различных масштабах модели. Это обеспечивает стабильную производительность при переносе изученных параметров в различные конфигурации.
Плюсы и минусы
- Окно контекста токена размером 10 млн позволяет обрабатывать целые кодовые базы или наборы данных
- Собственная многомодальная обработка обрабатывает текст, изображения и видео.
- Обучение по токену 30T обеспечивает всесторонний охват знаний
- Различные варианты размеров: от развертывания на периферии до масштаба центра обработки данных
- Превосходит GPT-4o в тестах кодирования и рассуждений
- Для крупномасштабных развертываний требуется проверка индивидуальной коммерческой лицензии.
- Мультимодальное слияние усложняет процессы развертывания
- Контекст 10 МБ требует значительного объема памяти даже с оптимизацией
- Различия в размерах моделей создают путаницу относительно того, какой вариант использовать
- Документация по новым функциям все еще разрабатывается
Цены: LLaMA 4 использует специальную коммерческую лицензию Meta (бесплатно для большинства случаев использования, ограничения действуют для сервисов с количеством пользователей более 700 млн). Варианту Scout требуется 2–4 графических процессора H100 (облако: ~10–20 долларов США в час). Maverick требуется 4–8 графических процессоров H100 (~20–40 долларов США в час). Meta предоставляет бесплатный доступ к API через свою платформу с ограничениями по скорости.
Меньшие варианты LLaMA работают на потребительском оборудовании. Модель 8B работает на графических процессорах с 16 ГБ памяти. Корпоративные развертывания могут согласовывать лицензирование напрямую с Meta.
5. Микстрал-8х22Б
Mixtral-8x22B от Mistral AI обеспечивает 75% экономии вычислительных ресурсов по сравнению с аналогичными плотными моделями. Модель «смешанный эксперт» содержит восемь экспертов по 22 миллиарда параметров, что в сумме составляет 141 миллиард параметров, но только 39 миллиардов из них активируются во время вывода. Такая разреженная активация обеспечивает превосходную производительность и более высокую скорость работы, чем плотные модели 70B.
Модель поддерживает вызов собственных функций для разработки сложных приложений. Вы можете подключать интерфейсы естественного языка напрямую к API и программным системам без дополнительных уровней интеграции. Окно контекста на 64 000 токенов обеспечивает расширенные диалоги и комплексный анализ документов.
Многоязычность демонстрирует выдающиеся результаты на английском, французском, итальянском, немецком и испанском языках. Mistral специально обучался на европейских языках, что привело к более высоким результатам по сравнению с моделями с более широким, но неполным охватом языков. Математическое мышление достигает 90.8% в GSM8K, а программирование демонстрирует высокие результаты в бенчмарках HumanEval и MBPP.
Плюсы и минусы
- Сокращение вычислительных затрат на 75% по сравнению с плотными моделями снижает затраты на инфраструктуру
- Вызов собственных функций упрощает интеграцию API
- Широкая поддержка европейских языков для многоязычных приложений
- Точность GSM8K 90.8% обеспечивает надежное математическое обоснование
- Лицензия Apache 2.0 разрешает неограниченное коммерческое использование
- Контекст 64 КБ короче, чем у конкурентов, предлагающих окна размером 128 КБ+
- Ориентация на европейские языки означает более слабые результаты по азиатским языкам
- Активные параметры 39B могут ограничивать возможности решения сложных задач на рассуждение
- Экспертная логика маршрутизации усложняет развертывание
- Меньшее сообщество по сравнению с экосистемой LLaMA
Цены: Mixtral-8x22B работает по лицензии Apache 2.0 без каких-либо сборов. Для производства требуется 2–4 видеокарты A100 (облако: ~10–15 долларов США в час). Mistral предлагает управляемый доступ к API по цене 2 доллара США за миллион токенов на входе и 6 долларов США за миллион токенов на выходе. Размещение на собственном сервере исключает затраты на каждый токен после первоначальных инвестиций в оборудование.
Квантованные версии работают на одном процессоре A100 с приемлемым снижением производительности. Эффективность модели делает её экономически выгодной для высокопроизводительных производственных задач.
Какую модель выбрать?
Ваше оборудование диктует немедленные решения. GPT-OSS-120B подходит для отдельных графических процессоров объёмом 80 ГБ, что делает его доступным, если у вас уже есть инфраструктура A100. Упрощённые варианты DeepSeek-R1 справляются с ограничениями ресурсов — модель 7B работает на потребительском оборудовании, сохраняя при этом высокую эффективность.
Требования к многоязычности указывают на Qwen3-235B для широкого языкового охвата или Mixtral-8x22B специально для европейских языков. LLaMA 4 подходит, когда вам требуются мультимодальные возможности или расширенные контекстные окна, превышающие 128 тысяч токенов.
Для экономичных развертываний предпочтительны Mixtral-8x22B для производственных рабочих нагрузок. Экономия вычислительных ресурсов в 75% быстро увеличивается при масштабировании. Исследования и разработки выигрывают от прозрачности логики DeepSeek-R1, особенно при необходимости проверки логики принятия решений.
Все пять моделей работают по разрешительным лицензиям. Никаких регулярных расходов на API. Никаких зависимостей от поставщиков. Вы контролируете развертывание, конфиденциальность данных и модификацию моделей. Рынок ИИ с открытым исходным кодом достиг паритета с закрытыми системами. Эти инструменты предоставляют корпоративные возможности без корпоративных ограничений.
FAQ
Какое оборудование мне необходимо для запуска этих LLM с открытым исходным кодом?
Минимальные требования зависят от модели. GPT-OSS-120B требует одну видеокарту на 80 ГБ (A100 или H100). Полная версия DeepSeek-R1 требует 8 видеокарт A100, но упрощённые варианты работают на потребительских видеокартах RTX 4090. Qwen3-235B и LLaMA 4 требуют 2–8 видеокарт в зависимости от квантования. Mixtral-8x22B эффективно работает на 2–4 видеокартах A100. Стоимость облачного развертывания составляет 3–40 долларов США в час в зависимости от размера модели.
Могут ли эти модели сравниться по производительности с GPT-4 или Claude?
Да, в некоторых бенчмарках. DeepSeek-R1 превосходит OpenAI o1 в задачах на рассуждение с точностью 97% по шкале MATH-500. LLaMA 4 превосходит GPT-4o в тестах на программирование. GPT-OSS-120B достигает точности 90% по шкале MMLU, что сопоставимо с проприетарными системами. Однако модели с закрытым исходным кодом могут преуспеть в специализированных областях, таких как творческое письмо или тонкое ведение диалога.
Какая модель лучше всего обрабатывает несколько языков?
Qwen3-235B поддерживает более 119 языков, предоставляя в 10 раз больше данных для многоязычного обучения, чем конкуренты. Он превосходен в тестах на знание азиатских языков и культурных традиций. Mixtral-8x22B лидирует в европейских языках (французский, немецкий, испанский, итальянский) со специализированным обучением. Другие модели обеспечивают разную многоязычную поддержку, но оптимизированы в первую очередь для английского языка.
Существуют ли какие-либо эксплуатационные расходы, помимо расходов на оборудование?
Никаких регулярных сборов за самостоятельное размещение под лицензиями Apache 2.0 или MIT. LLaMA 4 использует специальную коммерческую лицензию, которая бесплатна для большинства случаев использования (ограничения действуют для сервисов с количеством пользователей более 700 млн). Стоимость облачного хостинга зависит от провайдера и типа экземпляра. Доступ к управляемому API от таких провайдеров, как Mistral, начинается от 2 долларов за миллион входящих токенов.
В чем разница между моделями со смесью экспертов и плотными моделями?
Архитектуры со смешанным составом экспертов активируют только подмножество параметров для каждого входа, обеспечивая эффективность без ущерба для производительности. GPT-OSS-120B использует 5.1 млрд из 117 млрд параметров на токен. Плотные модели активируют все параметры для каждого входа. Модели MoE обеспечивают экономию вычислительных ресурсов на 70–75%, при этом производительность плотных моделей в аналогичных масштабах не ниже или даже выше.
