5 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Mở Nguồn Tốt Nhất (Tháng 8 2026)

Mô hình ngôn ngữ lớn mở và mô hình ngôn ngữ lớn có trọng lượng mở hiện bao gồm mọi thứ từ các trợ lý cục bộ compact đến các hệ thống một nghìn tỷ tham số được thiết kế cho công việc phần mềm dài hạn. Sự lựa chọn mạnh nhất không chỉ là mô hình có số lượng tham số lớn nhất. Phần cứng triển khai, độ dài ngữ cảnh, phương thức, hỗ trợ công cụ, điều khoản cấp phép và lượng kiểm soát hoạt động mà một nhóm cần có thể quan trọng không kém.

Danh sách này tập trung vào năm họ mô hình hiện tại cung cấp khả năng đặc biệt mạnh mẽ trong khi mang lại cho các nhà phát triển quyền truy cập có ý nghĩa vào trọng lượng. Một số sử dụng giấy phép phần mềm permissive, trong khi những mô hình khác sử dụng các điều khoản mô hình tùy chỉnh, vì vậy các tổ chức nên xem xét giấy phép áp dụng trước khi triển khai. Danh sách này cũng phân biệt giữa tổng số tham số và số tham số được kích hoạt vì kiến trúc hỗn hợp chuyên gia có thể rất lớn trong khi chỉ sử dụng một phần nhỏ trọng lượng của chúng cho mỗi token.

Đối với hầu hết các nhóm, quyết định thực tế phụ thuộc vào khối lượng công việc. DeepSeek V4 và GLM-5.2 nhắm vào công việc đòi hỏi và lý luận đại lý ở quy mô rất lớn. Kimi K3 kết hợp tầm nhìn bản địa với cửa sổ ngữ cảnh bất thường dài. Qwen3.6-35B-A3B cung cấp một thiết kế hỗn hợp chuyên gia đa phương tiện hiệu quả hơn, trong khi dòng gpt-oss của OpenAI cung cấp hai tùy chọn tập trung vào văn bản với các điều khiển lý luận minh bạch và hỗ trợ công cụ rộng rãi.

So Sánh Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Mở Nguồn

1. DeepSeek V4

DeepSeek V4 là một họ mô hình hỗn hợp chuyên gia lớn được xây dựng cho các khối lượng công việc lập trình, lý luận, sử dụng công cụ và đại lý khó khăn. Cấu hình V4-Pro có 1,6 nghìn tỷ tham số tổng và kích hoạt 49 tỷ cho mỗi token, và cấu hình V4-Flash hiệu quả hơn sử dụng 284 tỷ tham số tổng với 13 tỷ tham số được kích hoạt. Cả hai đều được thiết kế xung quanh cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, mang lại cho các nhà phát triển không gian để làm việc trên các kho lưu trữ lớn, tài liệu rộng lớn và lịch sử tương tác dài.

Cấu trúc chú ý hỗn hợp của nó nhằm cân bằng khả năng ngữ cảnh dài với suy luận thực tế, trong khi nhiều chế độ lý luận cho phép các nhóm thích nghi hành vi với các nhiệm vụ khác nhau. Sự linh hoạt đó hữu ích cho các hệ thống thay đổi giữa các phản hồi trực tiếp, giải quyết vấn đề có chủ đích, thực hiện công cụ và công việc phần mềm dài hạn. DeepSeek cũng nhấn mạnh việc gọi hàm và độ tin cậy của đại lý, khiến V4 đặc biệt phù hợp với các trợ lý cần lập kế hoạch, hành động, kiểm tra kết quả và sửa đổi phương pháp của chúng.

Mô hình này được phát hành theo giấy phép MIT, điều này làm cho nó hấp dẫn đối với các tổ chức muốn tự do triển khai rộng rãi. Tuy nhiên, quy mô hoạt động là một yếu tố giao dịch: ngay cả với kích hoạt thưa thớt, các điểm kiểm tra đầy đủ là đáng kể và đòi hỏi cơ sở hạ tầng nghiêm túc, lượng tử hóa hoặc một đối tác lưu trữ có khả năng. Các nhóm nên đánh giá độ trễ, yêu cầu bộ nhớ và hành vi gọi công cụ trên các khối lượng công việc của riêng họ trước khi coi cửa sổ ngữ cảnh lớn là một sự thay thế cho thu hồi và quản lý ngữ cảnh cẩn thận.

Truy Cập DeepSeek V4

2. GLM-5.2

GLM-5.2 là mô hình mở trọng lượng cờ bạc của Z.ai cho công việc chuyên nghiệp dài hạn, lý luận phức tạp, kỹ thuật phần mềm và đại lý sử dụng công cụ. Mô hình này có 753 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, khiến nó phù hợp với các cơ sở mã lớn, phân tích tài liệu sâu và các công việc phải duy trì một mục tiêu nhất quán trên nhiều hành động. Kiến trúc và đào tạo của nó nhấn mạnh việc thực hiện đáng tin cậy hơn là chỉ các câu trả lời phong cách chuẩn mực.

Điểm mạnh đáng chú ý là nỗ lực suy nghĩ điều chỉnh. Các nhà phát triển có thể chọn các độ sâu lý luận khác nhau tùy thuộc vào độ khó và hồ sơ độ trễ của một nhiệm vụ, điều này hữu ích khi cùng một ứng dụng xử lý cả các yêu cầu thường xuyên và các kế hoạch khó khăn. GLM-5.2 cũng hỗ trợ việc gọi hàm và các công việc đại lý, cho phép nó tương tác với các môi trường phát triển, công cụ nghiên cứu và hệ thống kinh doanh có cấu trúc trong khi vẫn giữ một ngữ cảnh làm việc mở rộng.

Mô hình này được phân phối theo giấy phép MIT. Mặc dù vậy, số lượng tham số của nó khiến việc tự lưu trữ trở thành một quyết định cơ sở hạ tầng nghiêm túc, và các nhóm sản xuất sẽ cần tính đến kiến trúc phục vụ, bộ nhớ, khả năng quan sát và các biện pháp an toàn. GLM-5.2 có ý nghĩa nhất khi lý luận ngữ cảnh dài và thực hiện nhiệm vụ bền vững là các yêu cầu trung tâm chứ không phải là các tính năng sẽ hiếm khi được sử dụng.

Truy Cập GLM-5.2

3. Kimi K3

Kimi K3 là mô hình đa phương tiện mở trọng lượng của Moonshot AI cho lập trình mở rộng, nghiên cứu, lý luận và công việc tri thức. Phát hành vào tháng 7 năm 2026, nó kết hợp 2,8 nghìn tỷ tham số với tầm nhìn bản địa và cửa sổ ngữ cảnh một triệu token. Sự kết hợp này cho phép một công việc duy nhất lý luận trên văn bản, mã, ảnh chụp màn hình, sơ đồ, tài liệu và lịch sử tương tác dài mà không coi tầm nhìn là một tiện ích bổ sung riêng biệt.

Mô hình này đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ đại lý dài hạn liên quan đến nhiều quyết định trung gian. Môi trường đại lý của Kimi được thiết kế để phối hợp các công cụ và duy trì công việc trong các phiên dài, trong khi cửa sổ ngữ cảnh lớn có thể giữ trạng thái dự án rộng và tài liệu hỗ trợ. Tầm nhìn bản địa cũng mang lại cho nó một lợi thế trong các nhiệm vụ như kiểm tra giao diện, phân tích tài liệu trực quan và các công việc phần mềm kết hợp mã nguồn với đầu ra được kết xuất.

Kimi K3 sử dụng các điều khoản mô hình tùy chỉnh chứ không phải giấy phép phần mềm permissive tiêu chuẩn, vì vậy các nhóm nên kiểm tra giấy phép so với các yêu cầu triển khai và phân phối của họ. Quy mô của nó cũng có nghĩa là hầu hết các tổ chức sẽ dựa vào các ngăn xếp phục vụ tối ưu hóa hoặc cơ sở hạ tầng lưu trữ. Mô hình này hấp dẫn khi tính đa phương tiện và thực hiện dài hạn quan trọng cùng nhau, nhưng các khối lượng công việc nhẹ hơn có thể không được hưởng lợi đủ để biện minh cho chi phí hoạt động.

Truy Cập Kimi K3

4. Qwen3.6-35B-A3B

Qwen3.6-35B-A3B là một mô hình đa phương tiện hỗn hợp chuyên gia hiệu quả với 35 tỷ tham số tổng và chỉ 3 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token. Nó tích hợp một bộ mã hóa tầm nhìn cho hiểu biết hình ảnh và văn bản trong khi vẫn dễ triển khai hơn so với các hệ thống nghìn tỷ tham số ở trên. Mô hình này có cửa sổ ngữ cảnh bản địa 262.144 token và hỗ trợ mở rộng đến khoảng một triệu token cho các khối lượng công việc thực sự cần thêm phạm vi.

Qwen định vị mô hình này cho lập trình đại lý, sử dụng công cụ, lý luận trực quan và các nhiệm vụ trợ lý chung. Việc bảo tồn trạng thái suy nghĩ có thể giúp các công việc đa bước tiếp tục lý luận trên các tương tác, trong khi khả năng tương thích với Qwen-Agent và giao thức ngữ cảnh mô hình làm cho nó dễ dàng kết nối mô hình với các công cụ và dữ liệu bên ngoài. Số lượng tham số được kích hoạt tương đối thấp của nó đặc biệt hấp dẫn đối với các nhóm muốn có hành vi đa phương tiện có khả năng mà không cam kết với hồ sơ cơ sở hạ tầng của một mô hình quy mô hàng đầu.

Giấy phép Apache 2.0 hỗ trợ thử nghiệm và triển khai rộng rãi. Như với bất kỳ mô hình hỗn hợp chuyên gia nào, hiệu suất thực tế phụ thuộc vào ngăn xếp phục vụ và nhiệm vụ, và việc mở rộng ngữ cảnh vượt quá cửa sổ bản địa có thể tăng sử dụng bộ nhớ và giảm tập trung. Các nhóm nên đánh giá cả cấu hình ngữ cảnh cơ bản và mở rộng thay vì giả định cửa sổ tối đa là mặc định tốt nhất.

Truy Cập Qwen3.6-35B-A3B

5. gpt-oss

Gpt-oss của OpenAI bao gồm hai mô hình lý luận văn bản được thiết kế cho triển khai địa phương, riêng tư và có thể tùy chỉnh. Biến thể gpt-oss-120b lớn hơn có 117 tỷ tham số tổng với 5,1 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token và được thiết kế để chạy trong 80GB bộ nhớ. Biến thể gpt-oss-20b nhỏ hơn có 21 tỷ tham số tổng với 3,6 tỷ tham số được kích hoạt và có thể hoạt động trong 16GB, khiến nó có thể tiếp cận được với nhiều loại trạm làm việc và hệ thống định hướng cạnh hơn.

Cả hai biến thể đều cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token, nỗ lực lý luận có thể định cấu hình, sử dụng công cụ bản địa và đầu ra có cấu trúc. Chúng đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển muốn có quyền kiểm soát minh bạch đối với ngăn xếp suy luận, xử lý dữ liệu riêng tư hoặc một thành phần lý luận có thể thích nghi trong một ứng dụng lớn hơn. Các mô hình này không phải là cùng một hệ thống được sử dụng trong ChatGPT hoặc được cung cấp thông qua API OpenAI; chúng là trọng lượng có thể tải xuống được dự định cho triển khai độc lập.

Được phát hành theo giấy phép Apache 2.0, gpt-oss cung cấp các điều khoản rõ ràng cho phát triển nghiên cứu và thương mại. Thiết kế chỉ tập trung vào văn bản là một hạn chế đối với các ứng dụng yêu cầu hiểu biết hình ảnh hoặc âm thanh bản địa, và các nhóm vẫn chịu trách nhiệm về việc phục vụ, cập nhật, lớp an toàn và giám sát. Giữa hai biến thể, mô hình 20b là điểm khởi đầu thực tế cho phần cứng bị hạn chế, trong khi 120b phù hợp hơn với các khối lượng công việc được hưởng lợi từ lý luận mạnh mẽ hơn và có thể hỗ trợ dấu chân bộ nhớ lớn hơn.

Truy Cập gpt-oss

Chọn Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Mở Nguồn Phù Hợp

DeepSeek V4 là sự phù hợp mạnh nhất ở đây cho các nhóm ưu tiên lập trình và lý luận quy mô rất lớn, trong khi GLM-5.2 nhấn mạnh các công việc chuyên nghiệp và phần mềm dài hạn. Kimi K3 nổi bật khi tầm nhìn bản địa và các đại lý dài hạn phải làm việc cùng nhau trên cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.

Đối với một triển khai đa phương tiện hiệu quả hơn, Qwen3.6-35B-A3B kết hợp số lượng tham số được kích hoạt thấp với tầm nhìn, công cụ và ngữ cảnh bản địa lớn. Gpt-oss là dòng sản phẩm dễ tiếp cận nhất trong nhóm này cho lý luận văn bản có kiểm soát trên phần cứng tự quản lý. Trước khi cam kết, hãy thử nghiệm từng ứng cử viên trên các lời nhắc đại diện, xác minh giấy phép cho việc sử dụng dự kiến và đánh giá độ trễ, bộ nhớ, chất lượng đầu ra, độ tin cậy của công cụ và các biện pháp an toàn hoạt động như một hệ thống hoàn chỉnh.