Best Of
5 найкращих програм LLM з відкритим кодом (січень 2026 р.)
Штучний інтелект з відкритим кодом наздогнав системи з закритим кодом. Ці п'ять великі мовні моделі (LLM) забезпечити продуктивність корпоративного рівня без періодичних витрат на API або прив'язки до постачальника. Кожен варіант охоплює різні варіанти використання, від логіки на пристрої до багатомовної підтримки у великих масштабах.
У цьому посібнику детально розглянуто GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 та Mixtral-8x22B, а також детально описано можливості, вартість та вимоги до розгортання.
Швидкий Порівняння
| Інструмент | Best For | Початкова ціна | Основна особливість |
|---|---|---|---|
| GPT-OSS-120B | Розгортання на одному графічному процесорі | Безкоштовно (Apache 2.0) | Працює на 80 ГБ графічного процесора з параметрами 120 Б |
| DeepSeek-R1 | Комплексні завдання міркування | Безкоштовно (MIT) | Параметри 671B з прозорим мисленням |
| Qwen3-235B | Багатомовні програми | Безкоштовно (Apache 2.0) | Підтримує понад 119 мов із гібридним мисленням |
| LlaMA 4 | Мультимодальна обробка | Безкоштовно (спеціальна ліцензія) | Вікно контексту 10M токенів |
| Мікстраль-8х22Б | Економічне виробництво | Безкоштовно (Apache 2.0) | 75% економії обчислювальних ресурсів порівняно з моделями з високою щільністю |
1. GPT-OSS-120B
OpenAI випустила свої перші моделі з відкритою вагою з часів GPT-2 у серпні 2025 року. GPT-OSS-120B використовує суміш експертів архітектура із загальною кількістю параметрів 117 мільярдами, але лише 5.1 мільярда активних на токен. Така розріджена конструкція означає, що ви можете запускати її на одному графічному процесорі на 80 ГБ, замість того, щоб вимагати кластерів з кількома графічними процесорами.
Модель відповідає продуктивності o4-mini в основних бенчмарках. Вона досягає 90% точності в тестах MMLU та близько 80% в завданнях GPQA. Генерація коду має показник pass@1 (швидкість проходження на 1), що є конкурентоспроможним порівняно з альтернативами із закритим кодом. Контекстне вікно на 128 000 токенів обробляє комплексний аналіз документів без фрагментації.
OpenAI навчав ці моделі, використовуючи методи з o3 та інших передових систем. Основна увага була зосереджена на практичному розгортанні в необроблених масштабах. Вони розкрили вихідний код токенізатора o200k_harmony разом із моделями, стандартизуючи обробку вхідних даних у різних реалізаціях.
За і проти
- Розгортання одного графічного процесора на 80 ГБ усуває витрати на інфраструктуру з кількома графічними процесорами
- Власне контекстне вікно розміром 128 КБ обробляє цілі кодові бази або довгі документи
- Ліцензія Apache 2.0 дозволяє необмежене комерційне використання та модифікацію
- Реалізації з посиланнями в PyTorch, Triton та Metal спрощують інтеграцію
- Точність MMLU на 90% відповідає власним моделям у тестах міркувань
- Навчання, орієнтоване на англійську мову, обмежує багатомовні можливості порівняно з альтернативами
- Активні параметри 5.1B можуть не виконувати щільні моделі у спеціалізованих завданнях
- Потрібно щонайменше 80 ГБ відеопам'яті, не включає розгортання графічного процесора споживчого класу
- Дистилльовані варіанти для середовищ з обмеженими ресурсами поки що недоступні
- Обмежена спеціалізація предметної області порівняно з тонко налаштованими альтернативами
ціни: GPT-OSS-120B працює під ліцензією Apache 2.0 з нульовими постійними витратами. Вам потрібне обладнання, здатне запускати моделі на 80 ГБ (графічні процесори NVIDIA A100 або H100). Розгортання в хмарі на AWS, Azure або GCP коштує приблизно 3-5 доларів США за годину для відповідних типів екземплярів. Для самостійного розгортання потрібна одноразова покупка графічного процесора (~10 000-15 000 доларів США за вживаний A100).
Без абонентської плати. Без обмежень API. Без прив'язки до постачальника.
2. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 створив свою модель спеціально для прозорого мислення. Архітектура використовує 671 мільярд параметрів загалом, з яких 37 мільярдів активуються за кожен прямий прохід. Навчання зосереджувалося на навчанні з підкріпленням без традиційного контрольованого точного налаштування, дозволяючи шаблонам мислення природно виникати в процесі навчання, що вивчається з використанням методу навчання.
Модель досягає 97% точності в оцінках MATH-500 та відповідає показнику o1 OpenAI у завданнях складного мислення. Що відрізняє DeepSeek-R1, так це те, що ви можете спостерігати за процесом її мислення. Модель показує покрокову логіку, а не лише остаточні відповіді. Ця прозорість важлива для застосувань, де потрібно перевірити міркування, таких як фінансовий аналіз або інженерна перевірка.
Поряд з основною моделлю, DeepSeek випустила шість дистильованих версій. Вони мають параметри від 1.5 до 70 ББ і працюють на обладнанні від високопродуктивних споживчих графічних процесорів до периферійних пристроїв. Дистиллят Qwen-32B перевершує o1-mini в усіх бенчмарках, але вимагає лише незначних обчислювальних ресурсів.
За і проти
- 97% точність MATH-500 випереджає моделі з відкритим кодом на основі математичного мислення
- Прозорий процес мислення дозволяє верифікацію та налагодження
- Шкала параметрів 671B забезпечує глибокі аналітичні можливості
- Шість дистильованих варіантів дозволяють розгортання в різних апаратних конфігураціях
- Ліцензія MIT дозволяє необмежене комерційне використання
- Параметри 671B вимагають значної інфраструктури для повного розгортання моделі
- Режим міркування збільшує затримку порівняно з прямою генерацією відповідей
- Навчання, оптимізоване для англійської мови, обмежує продуктивність навчання іншими мовами
- Підхід до навчання з підкріпленням може давати багатослівні пояснення
- Інструменти спільноти все ще розвиваються порівняно з більш усталеними моделями
ціни: DeepSeek-R1 випускається за ліцензією MIT без плати за використання. Повна модель 671B вимагає щонайменше 8 графічних процесорів A100 (вартість хмарного сховища: ~$25-30/годину). Дистильовані моделі працюють значно дешевше: варіант 32B потребує одного A100 (~$3-5/годину хмарного сховища, ~$10 000 придбання обладнання). Версія 7B працює на споживчих графічних процесорах RTX 4090.
DeepSeek надає безкоштовний доступ до API з обмеженнями швидкості для тестування. Для розгортання в робочому середовищі потрібен власний хостинг або хмарна інфраструктура.
3. Qwen3-235B
Qwen3-235B від Alibaba впроваджує гібридне мислення у моделі з відкритим кодом. Користувачі контролюють рівні зусиль для міркування (низький, середній, високий) залежно від складності завдання. Потрібні швидкі відповіді служби підтримки клієнтів? Режим низького мислення забезпечує швидкі відповіді. Виконуєте аналіз складних даних? Режим високого мислення застосовує методичне мислення.
Архітектура використовує 235 мільярдів параметрів загалом, з яких 22 мільярди активовані на 94 рівнях. Кожен рівень містить 128 експертів, по 8 активованих на токен. Такий вибір експертів забезпечує ефективну обробку, зберігаючи при цьому функціональність. Модель навчалася на понад мільярді токенів 119 мовами, що представляє в 10 разів більше багатомовних даних, ніж попередні версії Qwen.
Продуктивність становить 87-88% точності MMLU з сильними багатомовними бенчмарками. Модель відмінно показує результати на C-Eval та регіональних оцінках в Азії, Європі та інших ринках. Генерація коду досягає 37% нульових результатів, але значно покращується при активації режиму мислення для складних програмних завдань.
За і проти
- Підтримка понад 119 мов забезпечує глобальне розгортання без мовних бар'єрів
- Гібридне мислення оптимізує компроміси між витратами та продуктивністю для кожного запиту
- Контекст токенів 128K обробляє ретельний аналіз документів
- Ліцензія Apache 2.0 дозволяє комерційну модифікацію
- Продуктивність MMLU на 87% конкурує з провідними власними системами
- Параметри 235B вимагають налаштування кількох графічних процесорів для розгортання в робочому середовищі.
- 37% базових показників генерації коду відповідають спеціалізованим моделям кодування
- Вибір режиму мислення ускладнює логіку програми
- Упередженість китайської мови демонструє сильніші результати на китайській порівняно з іншими мовами
- Обмежений інструментарій спільноти порівняно з екосистемою LLaMA
ціни: Qwen3-235B використовує ліцензію Apache 2.0 без комісій. Повна модель вимагає 4-8 графічних процесорів A100 залежно від квантування (хмара: ~$15-30/годину). Alibaba Cloud пропонує керовані кінцеві точки з оплатою за токен, починаючи від $0.002/1 тис. токенів для режиму мислення та $0.0003/1 тис. для стандартного режиму.
Менші варіанти Qwen3 (7B, 14B, 72B) працюють на споживчому обладнанні. Модель 7B працює на споживчих графічних процесорах з 24 ГБ пам'яті.
4. LlaMA 4
Meta LLaMA 4 пропонує вбудовані мультимодальні можливості для тексту, зображень та коротких відео. Варіант Scout містить 109 мільярдів параметрів загалом, з яких 17 мільярдів активних, тоді як Maverick використовує більший пул експертів для спеціалізованих завдань. Обидва обробляють різні типи контенту за допомогою методів раннього об'єднання, які інтегрують модальності в уніфіковані представлення.
Обробка контексту досягла нових рівнів. LLaMA 4 Scout підтримує до 10 мільйонів токенів для масштабних застосувань аналізу документів. Стандартний контекст становить 128 тисяч токенів, що вже є суттєвим для більшості випадків використання. Моделі були попередньо навчені на понад 30 трильйонах токенів, що вдвічі більше, ніж у навчальному наборі LLaMA 3.
Тести продуктивності показують, що LLaMA 4 перевершує GPT-4o та Gemini 2.0 Flash у тестах кодування, міркування та багатомовності. Meta розробила MetaP, метод для надійного встановлення гіперпараметрів у різних масштабах моделі. Це забезпечує стабільну продуктивність під час перенесення вивчених параметрів до різних конфігурацій.
За і проти
- Вікно контексту токенів розміром 10 млн дозволяє обробляти цілі кодові бази або набори даних
- Вбудована мультимодальна обробка обробляє текст, зображення та відео
- Навчання з токенами 30T забезпечує вичерпне охоплення знань
- Різні варіанти розмірів, від розгортання на периферії до масштабування в центрі обробки даних
- Перевершує GPT-4o у тестах кодування та міркування
- Комерційна ліцензія на використання на замовлення вимагає перевірки для масштабних розгортань
- Мультимодальне злиття ускладнює конвеєри розгортання
- 10-міліметровий контекст вимагає значної пам'яті навіть з оптимізацією
- Варіації розмірів моделі створюють плутанину щодо того, який варіант використовувати
- Документація для найновіших функцій все ще з'являється
ціни: LLaMA 4 використовує комерційну ліцензію Meta (безкоштовну для більшості застосувань, обмеження для сервісів з більш ніж 700 млн користувачів). Варіант Scout вимагає 2-4 графічних процесорів H100 (хмара: ~$10-20/годину). Maverick потребує 4-8 графічних процесорів H100 (~$20-40/годину). Meta надає безкоштовний доступ до API через свою платформу з обмеженнями швидкості.
Менші варіанти LLaMA працюють на споживчому обладнанні. Модель 8B працює на 16-гігабайтних графічних процесорах. Корпоративні розгортання можуть домовлятися про пряме ліцензування з Meta.
5. Мікстраль-8х22Б
Mixtral-8x22B від Mistral AI досягає 75% економії обчислювальних ресурсів порівняно з еквівалентними щільними моделями. Конструкція зі змішаними експертами містить вісім експертів з 22 мільярдами параметрів, що загалом складають 141 мільярд параметрів, але під час логічного висновку активуються лише 39 мільярдів. Така розріджена активація забезпечує чудову продуктивність і працює швидше, ніж щільні моделі з 70 мільярдами параметрів.
Модель підтримує виклик нативних функцій для розробки складних додатків. Ви можете підключати інтерфейси природної мови безпосередньо до API та програмних систем без використання спеціальних шарів інтеграції. Контекстне вікно на 64 000 токенів обробляє розширені розмови та всебічний аналіз документів.
Багатомовна продуктивність виділяється завдяки англійській, французькій, італійській, німецькій та іспанській мовам. Mistral навчався спеціально на європейських мовах, що призвело до кращої продуктивності, ніж моделі з ширшим, але менш глибоким мовним охопленням. Математичне мислення досягає 90.8% у GSM8K, а кодування досягає високих результатів у бенчмарках HumanEval та MBPP.
За і проти
- Зменшення обчислювальних ресурсів на 75% порівняно з моделями з високою щільністю даних знижує витрати на інфраструктуру
- Виклик нативних функцій спрощує інтеграцію API
- Потужна підтримка європейських мов для багатомовних програм
- Точність GSM8K 90.8% забезпечує надійне математичне мислення
- Ліцензія Apache 2.0 дозволяє необмежене комерційне використання
- 64 КБ контексту коротший, ніж у конкурентів, які пропонують вікна з розміром понад 128 КБ
- Зосередженість на європейських мовах означає слабші результати з азійських мов
- Активні параметри 39B можуть обмежувати можливості виконання складних завдань міркування
- Експертна логіка маршрутизації ускладнює розгортання
- Менша спільнота порівняно з екосистемою LLaMA
ціни: Mixtral-8x22B працює під ліцензією Apache 2.0 без жодних комісій. Для роботи потрібні 2-4 графічні процесори A100 (хмара: ~$10-15/годину). Mistral пропонує керований доступ до API за ціною $2 за мільйон токенів на вхід, $6 за мільйон на вихід. Самостійний хостинг виключає витрати на токен після початкових інвестицій в обладнання.
Квантові версії працюють на одному A100 з прийнятним зниженням продуктивності. Ефективність моделі робить її економічно ефективною для великих обсягів виробничих навантажень.
Яку модель обрати?
Ваше обладнання диктує негайні варіанти. GPT-OSS-120B підходить для одного графічного процесора на 80 ГБ, що робить його доступним, якщо ви вже використовуєте інфраструктуру A100. Концентровані варіанти DeepSeek-R1 впораються з обмеженнями ресурсів — модель 7B працює на споживчому обладнанні, зберігаючи при цьому вагомі можливості.
Вимоги до багатомовності вказують на Qwen3-235B для широкого мовного охоплення або Mixtral-8x22B саме для європейських мов. LLaMA 4 має сенс, коли вам потрібні мультимодальні можливості або розширені контекстні вікна понад 128 тисяч токенів.
Економічно обґрунтовані розгортання надають перевагу Mixtral-8x22B для виробничих навантажень. 75% економія обчислювальних ресурсів швидко накопичується при масштабуванні. Дослідження та розробки отримують вигоду від прозорого мислення DeepSeek-R1, особливо коли потрібно перевірити логіку прийняття рішень.
Усі п'ять моделей працюють за ліцензіями, що дозволяють реалізацію. Немає постійних витрат на API. Немає залежності від постачальника. Ви контролюєте розгортання, конфіденційність даних та модифікації моделі. Ландшафт штучного інтелекту з відкритим кодом досяг паритету із закритими системами. Ці інструменти надають корпоративні можливості без корпоративних обмежень.
Поширені запитання
Яке обладнання мені потрібне для запуску цих LLM з відкритим кодом?
Мінімальні вимоги залежать від моделі. GPT-OSS-120B потребує одного графічного процесора на 80 ГБ (A100 або H100). Повна версія DeepSeek-R1 вимагає 8 відеокарт A100, але дистильовані варіанти працюють на споживчих RTX 4090. Qwen3-235B та LLaMA 4 потребують 2-8 відеокарт залежно від квантування. Mixtral-8x22B ефективно працює на 2-4 A100. Вартість розгортання в хмарі становить 3-40 доларів США на годину залежно від розміру моделі.
Чи можуть ці моделі відповідати продуктивності GPT-4 або Claude?
Так, у певних бенчмарках. DeepSeek-R1 відповідає OpenAI o1 у завданнях міркування з точністю 97% за MATH-500. LLaMA 4 перевершує GPT-4o у бенчмарках кодування. GPT-OSS-120B досягає точності MMLU 90%, що можна порівняти з власницькими системами. Однак моделі із закритим кодом можуть досягати успіху в спеціалізованих галузях, таких як творче письмо або тонка розмова.
Яка модель найкраще обробляє кілька мов?
Qwen3-235B підтримує понад 119 мов, а також має в 10 разів більше багатомовних навчальних даних, ніж конкуренти. Він відмінно справляється з азійськими мовними тестами та тестами на знання культури. Mixtral-8x22B є лідером серед європейських мов (французької, німецької, іспанської, італійської) завдяки спеціалізованому навчанню. Інші моделі забезпечують різну багатомовну підтримку, але оптимізовані переважно для англійської мови.
Чи є витрати на використання, окрім обладнання?
Відсутність періодичних платежів за самостійно розміщені розгортання за ліцензіями Apache 2.0 або MIT. LLaMA 4 використовує спеціальну комерційну ліцензію, яка є безкоштовною для більшості випадків (обмеження застосовуються до сервісів з понад 700 мільйонами користувачів). Вартість хмарного хостингу залежить від постачальника та типу екземпляра. Керований доступ до API від таких постачальників, як Mistral, починається від 2 доларів США за мільйон вхідних токенів.
Яка різниця між моделями зі змішаною групою експертів та щільними моделями?
Архітектури зі змішаними експертами активують лише підмножину параметрів на кожен вхідний параметр, досягаючи ефективності без шкоди для можливостей. GPT-OSS-120B використовує 5.1 млрд зі 117 млрд параметрів на токен. Щільні моделі активують усі параметри для кожного вхідного параметра. Моделі MoE забезпечують економію обчислювальних ресурсів на 70-75%, водночас дорівнюючи або перевищуючи продуктивність щільних моделей у аналогічних масштабах.
