Open source LLM (Large Language Models) se v roce 2026 proměnily z výzkumných experimentů na produkční alternativy proprietárních API. Nejlepší open source LLM – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 a Gemma 3 – poskytují výkon na hraniční úrovni při uvažování, kódování a multimodálních úlohách. Více než polovina produkčních nasazení LLM nyní používá modely s otevřeným zdrojovým kódem spíše než uzavřená rozhraní API, jako je GPT-5 nebo Claude. „Moment DeepSeek“ v roce 2025 prokázal, že LLM s otevřeným zdrojovým kódem se mohou vyrovnat schopnostem proprietárního modelu za dramaticky nižší náklady. Organizace, které si vybírají open source LLM, upřednostňují soukromí dat, předvídatelnost nákladů, flexibilitu jemného ladění a nezávislost na limitech rychlosti API. Hodnocení DeepSeek vs Llama vs Qwen vyžaduje pochopení modelových architektur, licenčních omezení a možností nasazení. LLM s otevřeným zdrojovým kódem vynikají v doménách, které vyžadují rezidenci dat, vlastní chování nebo velkoobjemové odvození, kde se náklady na rozhraní API stávají neúměrnými.

Tento komplexní průvodce zkoumá nejlepší open source LLM v roce 2026, porovnává možnosti, výkonnostní benchmarky, licenční podmínky, hardwarové požadavky a strategie nasazení, aby pomohl týmům vybrat optimální open source jazykové modely pro jejich aplikace AI.

Tato příručka zkoumá nejlepší open source LLM dostupné v roce 2026 a zaměřuje se na modely, které jsou důležité pro aplikace v reálném světě: uvažování, kódování, pracovní postupy agentů a multimodální úlohy.

Co dělá model „otevřeným zdrojem“?

Termín „open source LLM“ se často používá volně. Většina modelů spadá spíše do kategorie otevřené váhy než do tradičního open source. To znamená, že parametry modelu jsou veřejně ke stažení, ale licence může zahrnovat omezení komerčního použití, redistribuce nebo zveřejňování školicích dat.

Podle [The Open Source Initiative] (https://opensource.org/ai/open-weights) by plně open source modely měly uvolňovat nejen váhy, ale také tréninkový kód, datové sady (pokud je to legálně možné) a podrobné složení dat. Jen málo modelů splňuje tuto laťku v roce 2026.

Z praktických důvodů se tato příručka zaměřuje na modely, které lze volně stáhnout, hostit, vyladit a nasadit – což je to, na čem většině týmů záleží při hodnocení možností „open source“.

Proč zvolit Open Source LLM?

Ochrana dat a kontrola. Provozování modelů ve vaší infrastruktuře znamená, že citlivá data nikdy neopustí vaši síť. To je důležité pro zdravotnictví, finance a jakýkoli průmysl s přísnými požadavky na shodu.

Předvídatelnost nákladů. Ceny založené na API se mění v závislosti na použití a vytvářejí nepředvídatelné účty během uvádění produktů na trh nebo virových momentů. Samoobslužné modely nahrazují variabilní náklady fixními náklady na infrastrukturu.

Hloubka přizpůsobení. Jemné doladění uzavřených modelů je omezeno na to, co vystavují prodejci. Otevřené váhy umožňují úplnou kontrolu nad tréninkovými daty, hyperparametry a optimalizačními strategiemi.

Nezávislost na dodavateli. Poskytovatelé rozhraní API mohou ukončit podporu modelů, změnit ceny nebo omezit přístup. Vlastnictví závaží toto riziko eliminuje.

Kompromisy? Modely s otevřeným zdrojovým kódem obvykle zaostávají za hraničními uzavřenými modely ve srovnávacích testech, vyžadují správu infrastruktury a přesouvají odpovědnost za bezpečnost zcela na váš tým.

Nejlepší open source LLM v roce 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 se ukázal jako jeden z nejsilnějších open source modelů pro uvažování a agentní zátěž. Vydáno pod licencí MIT License a kombinuje výkon na hraniční úrovni se zlepšenou efektivitou pro scénáře s dlouhým kontextem.

Klíčové inovace:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Mechanismus řídké pozornosti, který omezuje výpočet dlouhých vstupů při zachování kvality.
  • Škálované posílení učení: Vysoce výpočetní RL potrubí, které posouvá výkon uvažování na území GPT-5. Varianta DeepSeek-V3.2-Speciale údajně překonává GPT-5 v benchmarcích jako AIME a HMMT 2025, podle [technické zprávy DeepSeek] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3).
  • Syntéza úloh agentů: Školení na více než 1 800 různých prostředích a více než 85 000 úlohách agentů zahrnujících vyhledávání, kódování a použití nástrojů ve více krocích.

Nejlepší pro: Týmy vytvářející agenty LLM nebo aplikace náročné na uvažování. Model podporuje volání nástrojů v myšlenkových i nemyslících režimech, takže je praktický pro pracovní postupy produkčního agenta.

Požadavky na hardware: Vyžaduje se značný výpočetní výkon. Efektivní podávání vyžaduje nastavení s více GPU, jako je 8× NVIDIA H200 (141 GB paměti).

MiMo-V2-Flash

Xiaomi MiMo-V2-Flash je ultra rychlý model Mixture-of-Experts (MoE) s celkovými parametry 309B, ale pouze 15B aktivních na token. Tato architektura poskytuje silné schopnosti při zachování vynikající efektivity obsluhy.

Klíčové vlastnosti:

  • Hybridní design pozornosti: Pro většinu vrstev používá pozornost posuvného okna (okno 128 tokenů) s plnou globální pozorností pouze u vrstev 1 v 6. To snižuje úložiště KV-cache a výpočet pozornosti téměř 6× pro dlouhé kontexty.
  • 256K kontextové okno: Efektivně zpracovává extrémně dlouhé vstupy.
  • Nejvyšší výkon kódování: Podle srovnávacích testů Xiaomi MiMo-V2-Flash překonává DeepSeek-V3.2 a Kimi-K2 v úkolech softwarového inženýrství, přestože má 2-3× méně celkových parametrů.

Nejlepší pro: Vysoce výkonné produkční služby tam, kde záleží na rychlosti odvození. Xiaomi hlásí kolem 150 tokenů za sekundu s agresivními cenami (0,10 $ za milion vstupních tokenů, 0,30 $ za milion výstupních tokenů při přístupu přes jejich API).

Tento model využívá multi-teacher online policy destilaci (MOPD) pro post-školení, učení od více doménových specifických modelů učitelů prostřednictvím hustých odměn na úrovni tokenů. Podrobnosti jsou k dispozici v [jejich technické zprávě] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 je nativní multimodální model MoE s 1 bilionem celkových parametrů (aktivováno 32B). Postaveno na Kimi-K2-Base je trénováno na přibližně 15 bilionech smíšených tokenů vidění a textu.

Filozofie designu: Text a vize jsou od začátku optimalizovány společně prostřednictvím časného sloučení vidění, spíše než aby se vidění považovalo za adaptér v pozdní fázi. Podle výzkumného dokumentu Moonshot AI přináší tento přístup lepší výsledky než pozdní fúze s pevnými rozpočty tokenů.

Vynikající vlastnosti:

  • Režim Instant a Thinking: Vyvážení latence a hloubky uvažování na základě případu použití.
  • Kódování s vizí: Umístěn jako jeden z nejsilnějších otevřených modelů pro převod obrazu/videa do kódu, vizuální ladění a rekonstrukci uživatelského rozhraní.
  • Agent Swarm (beta): Může sám nasměrovat až 100 dílčích agentů, kteří provedou až 1500 volání nástrojů. Moonshot hlásí až 4,5× rychlejší dokončení ve srovnání s prováděním komplexních úkolů jedním agentem.
  • 256K kontextové okno: Zvládá dlouhé stopy agentů a velké dokumenty.

Poznámka k licenci: Vydáno pod upravenou licencí MIT vyžadující značku „Kimi K2.5“ pro komerční produkty s více než 100 miliony aktivních uživatelů měsíčně nebo měsíčními příjmy nad 20 milionů $.

GLM-4.7

GLM-4.7 od Zhipu AI se zaměřuje na vytvoření skutečně obecného LLM, který kombinuje agentní schopnosti, komplexní uvažování a pokročilé kódování v jednom modelu.

Klíčová vylepšení oproti GLM-4.6:

  • Silnější kódovací agenti: Jasné zisky v testech agentního kódování, odpovídající nebo překonání DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 a GPT-5.1 podle hodnocení Zhipu.
  • Lepší používání nástrojů: Vylepšená spolehlivost při náročných úlohách a pracovních postupech ve stylu procházení.
  • Ovladatelné víceotáčkové uvažování: Obsahuje tři režimy myšlení:
    • Interleaved Thinking: Přemýšlí před reakcemi a voláním nástrojů
    • Zachované myšlení: Zachovává předchozí myšlení napříč zatáčkami, aby se snížil drift
    • Myšlení na úrovni tahu: Povolte uvažování pouze v případě potřeby ke správě latence/nákladů

Nejlepší pro: Aplikace vyžadující uvažování, kódování a agentní schopnosti dohromady. Pro týmy s omezenými zdroji se GLM-4.5-Air FP8 vejde na jeden H200. Varianta GLM-4.7-Flash je lehká 30B MoE se silným výkonem pro úlohy místního kódování.

Lama 4

Série Llama 4 od společnosti Meta představuje velký architektonický posun k Mixture of Experts. V současné době jsou k dispozici dva modely:

Llama 4 Scout: 17B aktivních parametrů z celkového počtu 109B u 16 odborníků. Obsahuje kontextové okno s 10 miliony tokenů. Hodí se na jeden H100 a lze jej kvantovat na int4 pro spotřebitelské nasazení GPU.

Llama 4 Maverick: 17B aktivních z celkem 400B mezi 128 experty, s 1M kontextovým oknem. Meta to používá interně pro WhatsApp, Messenger a Instagram. Podle benchmarků Meta poráží GPT-4o a Gemini 2.0 Flash v několika úlohách.

Multimodální možnosti: Oba modely jsou nativně multimodální (text a obrázky dovnitř, text ven). Funkce vidění jsou však v EU blokovány podle zásad přijatelného používání Meta.

Vícejazyčná podpora: Školení pro 200 jazyků s podporou jemného doladění pro 12 hlavních jazyků.

Licence: „Open-weights“ pod Llama 4 Community License. Umožňuje komerční využití méně než 700 milionů aktivních uživatelů měsíčně. Vyžaduje značku „Built with Llama“ a následné deriváty zdědí licenční omezení.

Google Gemma 3

Gemma 3 využívá technologii z Gemini 2.0. Model 27B údajně poráží Llama-405B, DeepSeek-V3 a o3-mini v benchmarcích LMArena podle technické zprávy společnosti Google – model 27B překonává něco 15násobku své velikosti.

Velikosti modelů: 270M, 1B, 4B, 12B a 27B. Maličký 270M využívá 0,75 % baterie pro 25 konverzací na Pixel 9 Pro. Modely 4B a větší podporují multimodální (text a obrázky).

Technické přednosti:

  • 128K kontextové okno: Zvládne 30 obrázků ve vysokém rozlišení, 300stránkovou knihu nebo hodinu videa v jedné výzvě.
  • 140+ jazyková podpora s nativním voláním funkcí.
  • ** Architektura prokládané pozornosti 5 ku 1:** Udržuje KV-mezipaměť spravovatelnou bez obětování kvality.

Bezpečnostní funkce: ShieldGemma 2 filtruje škodlivý obsah obrázků a překonává LlavaGuard 7B a GPT-4o mini v detekci sexuálně explicitního, násilného a nebezpečného obsahu podle hodnocení společnosti Google.

Nasazení: Gemma QAT (trénink zaměřený na kvantování) umožňuje provozovat model 27B na spotřebitelských GPU, jako je RTX 3090. Kompatibilita s frameworky zahrnuje Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face a vLLM.

gpt-oss-120b

OpenAI gpt-oss-120b je dosud jejich nejschopnějším modelem s otevřenou váhou. S celkovými parametry 117B a architekturou MoE konkuruje proprietárním modelům, jako je o4-mini.

Tréninkový přístup: Trénováno s posilujícím učením a lekcemi od o3. Zaměřte se na logické úkoly, STEM, kódování a obecné znalosti. Používá rozšířený tokenizer také napájející o4-mini.

Nejlepší pro: Týmy, které chtějí chování modelu ve stylu OpenAI bez závislostí na rozhraní API. Plně otevřená a dostupná pro komerční použití.

Poznámka: Popis modelu byl ve zdrojových materiálech zkrácen, ale je umístěn jako přímý konkurent proprietárních modelů střední úrovně s výhodou plného vlastnictví.

Jak vybrat správný model

Pro zdůvodnění a agenty: Začněte s DeepSeek-V3.2 nebo GLM-4.7. Oba vynikají ve vícestupňovém uvažování a používání nástrojů.

Pro vysoce výkonnou produkci: MiMo-V2-Flash nabízí nejlepší tokeny za sekundu se silnou kvalitou. Hybridní design pozornosti udržuje náklady na odvození zvládnutelné.

Pro multimodální pracovní postupy: Kimi-K2.5 nebo Gemma 3 poskytují nejlepší možnosti vidění. Kimi vyniká v kódování z obrázků, zatímco Gemma nabízí širší možnosti nasazení.

Pro omezené zdroje: Gemma 3 4B nebo GLM-4.7-Flash poskytují překvapivé schopnosti v malých balíčcích. Oba běží na spotřebním hardwaru.

Pro univerzální nasazení: Llama 4 Scout nebo Maverick poskytují solidní všestranný výkon s podporou ekosystému Meta.

Úvahy o nasazení

Kontextová okna jsou důležitější, než naznačuje marketing. Většina aplikací v reálném světě používá méně než 8 000 tokenů. Pokud nezpracováváte knihy nebo dlouhé kódové báze, 256K okno je přehnané.

Kvantizace je váš přítel. Kvantizace INT4 obvykle 4× zmenší velikost modelu s minimální ztrátou kvality. Modely jako Llama 4 Scout a Gemma 3 27B se po kvantizaci stávají praktickými pro spotřebitelské GPU.

Testujte se svými skutečnými údaji. Srovnávací skóre měří syntetické úlohy. Spusťte model na reprezentativní dotazy z vašeho případu použití. Změřte latenci při zátěži. Počítejte halucinace na tisíc odpovědí.

Dopady na licence se úspěšně škálují. Většina „otevřených“ licencí přidává omezení ve velkém měřítku. Llama vyžaduje branding nad 700 milionů uživatelů. Kimi vyžaduje branding nad 100 milionů uživatelů nebo tržby 20 milionů dolarů. Licence MIT DeepSeek nemá žádná taková omezení.

Těšíme se

Propast mezi open source a proprietárními modely se stále zmenšuje. DeepSeek-V3.2 Speciale odpovídá nebo překračuje GPT-5 ve specifických měřítcích uvažování. Gemma 3 27B překonává modely 15× svou velikostí. MiMo-V2-Flash poskytuje výkon hraničního kódování za zlomek nákladů.

Ekonomika nasazení AI se mění. Organizace, které ovládají open source modely, získávají kontrolu nad svou infrastrukturou AI, náklady a daty. Ty, které zůstávají závislé na API, čelí neustálému riziku dodavatele a nepředvídatelným cenám.

Pro rok 2026 není otázkou, zda používat modely s otevřeným zdrojovým kódem – jde o to, které z nich nasadit pro váš konkrétní případ použití. Modely jsou připraveny. Infrastruktura je vyspělá. Nyní je čas. Zvažte integraci s RAG frameworks pro aplikace založené na znalostech a vektorové databáze pro efektivní vyhledávání.

Často kladené otázky

Jaký je nejlepší bezplatný open source LLM pro rok 2026?

DeepSeek-V3.2 nabízí nejlepší bezplatný open source LLM s licencováním MIT, bez omezení použití a možností uvažování na hraniční úrovni. Llama 4 poskytuje širší ekosystémovou podporu s přijatelnými licenčními podmínkami pro většinu případů použití. Qwen 2.5 exceluje pro vícejazyčné aplikace. Pro prostředí s omezenými zdroji poskytuje Gemma 3 4B působivé možnosti na spotřebním hardwaru. „Nejlepší“ závisí na vašich konkrétních potřebách – uvažování (DeepSeek), ekosystému (Llama), vícejazyčnosti (Qwen) nebo efektivitě (Gemma).

Mohu spustit Llama 4 na svém notebooku?

Llama 4 Scout (parametry 35B) vyžaduje přibližně 70 GB nekvantifikované VRAM – nepraktické pro notebooky. S kvantizací INT4 klesnou požadavky na paměť na ~18 GB, což umožňuje použití na špičkových noteboocích s vyhrazenými GPU (RTX 4090, M3 Max 128 GB). U typických notebooků zvažte menší modely, jako je Gemma 3 4B (~4GB kvantované) nebo GLM-4.7-Flash. Poskytovatelé cloudu (RunPod, Lambda Labs) nabízejí instance GPU za 0,50–2 $/hodinu pro experimentování s většími modely, než se zapojí do hardwaru.

Kolik vlastně stojí provoz LLM s vlastním hostitelem?

Náklady se rozkládají na hardware a elektřinu. Dedikovaný server GPU (RTX 4090 nebo A6000) stojí předem 2 000–7 000 USD plus 50–150 USD měsíčně za elektřinu pro nepřetržitý provoz. Cloudové instance GPU stojí 0,50–3 USD/hodinu (360–2 160 USD/měsíc nepřetržitě). Pro občasné použití je cloud levnější. U velkoobjemových produkčních úloh (>10 milionů tokenů/den) se vlastní hostování přeruší dokonce během 3–6 měsíců ve srovnání s náklady na API. Kvantované modely na menších GPU výrazně snižují náklady při zachování přijatelné kvality.

Jsou open source LLM bezpečné pro komerční použití?

Licencování se výrazně liší. DeepSeek-V3.2 (licence MIT) nemá žádná omezení. Llama 4 vyžaduje značku Meta nad 700 milionů uživatelů. Qwen 2.5 umožňuje komerční použití s ​​uvedením zdroje. Gemma 3 povoluje komerční použití podle podmínek společnosti Google. Vždy si přečtěte konkrétní licenční podmínky – „open source“ automaticky neznamená neomezené komerční použití. Pro právní jistotu se poraďte s právním poradcem o důsledcích licencování pro váš konkrétní rozsah nasazení a odvětví.

Který open source LLM je nejlepší pro aplikace RAG?

Pro aplikace RAG vyberte modely optimalizované pro sledování instrukcí a kontextové využití. Llama 4 Scout a DeepSeek-V3.2 vynikají v následujících výzvách rozšířených o načítání. Qwen 2.5 Turbo nabízí silnou kontextovou integraci s nižší latencí. Spárujte s efektivními RAG frameworky (LlamaIndex, LangChain) a vektorovými databázemi (Pinecone, Qdrant) pro optimální výkon. Vyhodnoťte modely na svých konkrétních úkolech vyhledávání – dodržování instrukcí je pro pracovní postupy RAG důležitější než nezpracované skóre benchmarků. [Hands-On Large Language Models] (https://www.amazon.com/dp/1098150961?tag=scopir20-20) poskytuje vývojářům, kteří si vytvářejí odborné znalosti v oblasti velkých jazykových modelů, praktické rady pro práci s LLM ve výrobě.

Chcete nasadit tyto modely? Vyzkoušejte Ollama pro snadné místní nasazení, vLLM pro optimalizované poskytování a Hugging Face pro procházení modelových karet a dokumentace.