Avoimen lähdekoodin LLM:t (Large Language Models) ovat muuttuneet tutkimuskokeiluista tuotantovalmiiksi vaihtoehdoiksi patentoiduille sovellusliittymille vuonna 2026. Parhaat avoimen lähdekoodin LLM:t – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 ja Gemma 3 – tarjoavat rajatason suorituskykyä päättelyssä, koodauksessa ja multimodaalisissa tehtävissä. Yli puolet tuotannon LLM-käytöistä käyttää nyt avoimen lähdekoodin malleja suljettujen sovellusliittymien, kuten GPT-5 tai Claude, sijaan. “DeepSeek-hetki” vuonna 2025 osoitti, että avoimen lähdekoodin LLM:t pystyvät vastaamaan patentoituihin malliominaisuuksiin dramaattisesti pienemmillä kustannuksilla. Organisaatiot, jotka valitsevat avoimen lähdekoodin LLM:t, asettavat etusijalle tietojen yksityisyyden, kustannusten ennustettavuuden, joustavuuden hienosäädön ja riippumattomuuden API-nopeusrajoituksista. DeepSeek vs Llama vs Qwen arvioiminen edellyttää malliarkkitehtuurien, lisenssirajoitusten ja käyttöönottovaihtoehtojen ymmärtämistä. Avoimen lähdekoodin LLM:t ovat loistavia verkkotunnuksissa, jotka edellyttävät datan sijaintia, mukautettua käyttäytymistä tai suuria määriä päätelmiä, joissa API-kustannukset tulevat kohtuuttomaksi.

Tässä kattavassa oppaassa tarkastellaan vuoden 2026 parhaita avoimen lähdekoodin LLM:itä ja vertaamalla ominaisuuksia, suorituskyvyn vertailuarvoja, lisenssiehtoja, laitteistovaatimuksia ja käyttöönottostrategioita auttaakseen tiimejä valitsemaan optimaaliset avoimen lähdekoodin kielimallit tekoälysovelluksiinsa.

Tässä oppaassa tarkastellaan parhaita vuonna 2026 saatavilla olevia avoimen lähdekoodin LLM:itä keskittyen malleihin, joilla on merkitystä tosielämän sovelluksille: päättelyyn, koodaukseen, agenttien työnkulkuihin ja multimodaalisiin tehtäviin.

Mikä tekee mallista “avoimen lähdekoodin”?

Termiä “avoimen lähdekoodin LLM” käytetään usein löyhästi. Useimmat mallit kuuluvat avoimen painon luokkaan perinteisen avoimen lähdekoodin sijaan. Tämä tarkoittaa, että malliparametrit ovat julkisesti ladattavissa, mutta lisenssi voi sisältää rajoituksia kaupalliseen käyttöön, uudelleenjakeluun tai koulutustietojen paljastamiseen.

[Avoimen lähdekoodin aloitteen] (https://opensource.org/ai/open-weights) mukaan täysin avoimen lähdekoodin malleissa pitäisi julkaista painojen lisäksi koulutuskoodi, tietojoukkoja (jos laillisesti mahdollista) ja yksityiskohtainen tietojen koostumus. Harvat mallit täyttävät tämän vaatimuksen vuonna 2026.

Käytännön syistä tämä opas keskittyy malleihin, jotka voidaan ladata vapaasti, isännöidä itse, hienosäätää ja ottaa käyttöön – mikä on se, mitä useimmat tiimit välittävät arvioidessaan “avoimen lähdekoodin” vaihtoehtoja.

Miksi valita avoimen lähdekoodin LLM:t?

Tietojen tietosuoja ja hallinta. Mallien käyttäminen infrastruktuurissa tarkoittaa, että arkaluontoiset tiedot eivät koskaan poistu verkostasi. Tällä on merkitystä terveydenhuollolle, rahoitukselle ja mille tahansa toimialalle, jolla on tiukat vaatimustenmukaisuusvaatimukset.

Kustannusten ennustettavuus. API-pohjainen hinnoitteluasteikko käytön mukaan, mikä luo arvaamattomia laskuja tuotelanseerausten tai viruksen aiheuttamien hetkien aikana. Itseisännöidyt mallit korvaavat muuttuvat kustannukset kiinteillä infrastruktuurikuluilla.

Muokkaussyvyys. Suljettujen mallien hienosäätö on rajoitettu siihen, mitä myyjät paljastavat. Avoimet painot mahdollistavat harjoitustietojen, hyperparametrien ja optimointistrategioiden täydellisen hallinnan.

Toimittajan riippumattomuus. API-palveluntarjoajat voivat poistaa malleja käytöstä, muuttaa hinnoittelua tai rajoittaa pääsyä. Painojen omistaminen poistaa tämän riskin.

Kompromissit? Avoimen lähdekoodin mallit ovat tyypillisesti jäljessä rajamalleista suljetuista malleista vertailuissa, vaativat infrastruktuurin hallintaa ja siirtävät turvallisuusvastuun kokonaan tiimillesi.

Parhaat avoimen lähdekoodin LLM:t vuonna 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 nousi yhdeksi vahvimmista avoimen lähdekoodin malleista päättelyyn ja agenttityökuormiin. Se julkaistiin sallivalla MIT-lisenssillä, ja siinä yhdistyvät huipputason suorituskyky ja parannettu tehokkuus pitkän kontekstin skenaarioissa.

Tärkeimmät innovaatiot:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Harva huomiomekanismi, joka vähentää pitkien syötteiden laskentaa ja säilyttää laadun.
  • Skaalattu vahvistusoppiminen: Korkean laskentaluokan RL-putkisto, joka siirtää päättelyn suorituskyvyn GPT-5-alueelle. [DeepSeekin teknisen raportin] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) mukaan DeepSeek-V3.2-Speciale-variantti ylittää GPT-5:n vertailuarvoissa, kuten AIME ja HMMT 2025.
  • Agenttitehtävien synteesi: Koulutettu yli 1 800 eri ympäristöön ja yli 85 000 agenttitehtävään, jotka kattavat haun, koodauksen ja monivaiheisen työkalun käytön.

Paras: Tiimille, jotka rakentavat LLM-agentteja tai vaativia sovelluksia. Malli tukee työkalukutsuja sekä ajattelu- että ei-ajattelutiloissa, mikä tekee siitä käytännöllisen tuotantoagentin työnkuluissa.

Laitteistovaatimukset: Vaatii paljon laskentaa. Tehokas palvelu edellyttää usean näytönohjaimen asetuksia, kuten 8× NVIDIA H200 (141 Gt muistia).

MiMo-V2-Flash

Xiaomin MiMo-V2-Flash on erittäin nopea Mixture-of-Experts (MoE) -malli, jossa on yhteensä 309 Br parametreja, mutta vain 15 B aktiivista merkkiä kohden. Tämä arkkitehtuuri tarjoaa vahvan kyvyn säilyttäen samalla erinomaisen palvelutehokkuuden.

Pääominaisuudet:

  • Hybridi huomiointisuunnittelu: Käyttää liukuvan ikkunan huomioimista useimmissa tasoissa (128 merkkiikkunaa) ja täyden maailmanlaajuisen huomion vain 1 kuudesta tasosta. Tämä vähentää KV-välimuistin tallennusta ja huomion laskentaa lähes 6-kertaisesti pitkissä yhteyksissä.
  • 256K kontekstiikkuna: Käsittelee erittäin pitkiä syötteitä tehokkaasti.
  • Paras koodaussuorituskyky: Xiaomin vertailuarvojen mukaan MiMo-V2-Flash ylittää DeepSeek-V3.2:n ja Kimi-K2:n ohjelmistosuunnittelutehtävissä huolimatta siitä, että sillä on 2–3 kertaa vähemmän kokonaisparametreja.

Paras: Suorituskykyinen tuotanto, jossa päättelynopeudella on väliä. Xiaomi raportoi noin 150 tokenia sekunnissa aggressiivisella hinnoittelulla (0,10 dollaria miljoonalta syöttötunnisteelta, 0,30 dollaria miljoonalta lähtötunnisteelta, kun niitä käytetään API:n kautta).

Malli käyttää Multi-Teacher Online Policy Distillation (MOPD) -tekniikkaa koulutuksen jälkeiseen koulutukseen, jossa oppii useista toimialuekohtaisista opettajamalleista tiheiden merkkitason palkkioiden kautta. Yksityiskohdat ovat saatavilla heidän teknisessä raportissaan.

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 on natiivi multimodaalinen MoE-malli, jossa on yhteensä 1 biljoona parametria (32B aktivoitu). Se on rakennettu Kimi-K2-Baseen, ja se on koulutettu noin 15 biljoonaan sekoitettuun näkemykseen ja tekstiin.

Suunnittelufilosofia: Teksti ja näkemys on optimoitu yhdessä alusta alkaen varhaisen näön yhdistämisen kautta sen sijaan, että näkemistä käsitettäisiin myöhäisen vaiheen sovittimena. Moonshot AI:n tutkimuspaperin mukaan tämä lähestymistapa tuottaa parempia tuloksia kuin myöhäinen fuusio kiinteällä tunnusbudjetilla.

** Erottuvat ominaisuudet:**

  • Instant- ja Thinking-tilat: Tasapainottavat latenssia ja päättelysyvyyttä käyttötapauksen mukaan.
  • Koodaus vision avulla: Aseteltu yhdeksi vahvimmista avoimista malleista kuvan/videon koodiksi, visuaaliseen virheenkorjaukseen ja käyttöliittymän rekonstruointiin.
  • Agent Swarm (beta): Voi ohjata itse jopa 100 aliagenttia suorittaen jopa 1 500 työkalukutsua. Moonshot raportoi jopa 4,5 kertaa nopeamman valmistumisen verrattuna monimutkaisten tehtävien suorittamiseen yhdellä agentilla.
  • 256K-kontekstiikkuna: Käsittelee pitkiä agenttien jälkiä ja suuria asiakirjoja.

Lisenssihuomautus: Julkaistu modifioidulla MIT-lisenssillä, joka edellyttää “Kimi K2.5” -brändiä kaupallisille tuotteille, joilla on yli 100 miljoonaa aktiivista käyttäjää kuukausittain tai yli 20 miljoonan dollarin kuukausitulot.

GLM-4.7

Zhipu AI:n GLM-4.7 keskittyy luomaan todella yleisen LLM:n, joka yhdistää agenttikyvyt, monimutkaisen päättelyn ja edistyneen koodauksen yhdessä mallissa.

Tärkeimmät parannukset GLM-4.6:een verrattuna:

  • Vahvemmat koodausagentit: Selkeät edut agenttikoodauksen vertailuarvoissa, jotka vastaavat tai ylittävät DeepSeek-V3.2:n, Claude Sonnetin 4.5:n ja GPT-5.1:n Zhipun arvioiden mukaan.
  • Parempi työkalujen käyttö: Parempi luotettavuus työkaluja vaativissa tehtävissä ja selaustyylisissä työnkuluissa.
  • Ohjattava usean kierroksen päättely: Sisältää kolme ajattelutilaa:
    • Limitetty ajattelu: Ajattelee ennen vastauksia ja työkalukutsuja
    • Säilötty ajattelu: Säilyttää aiemman ajattelun käännöksissä vähentääkseen ajautumista
    • Vuorotason ajattelu: Ota päättely käyttöön vain silloin, kun se on tarpeen viiveen/kustannusten hallitsemiseksi

Paras: Sovellukset, jotka vaativat yhdessä päättelyä, koodausta ja agenttiominaisuuksia. Resurssirajoitteisille ryhmille GLM-4.5-Air FP8 sopii yhteen H200:aan. GLM-4.7-Flash -versio on kevyt 30B MoE, jolla on vahva suorituskyky paikallisiin koodaustehtäviin.

Laama 4

Metan Llama 4 -sarja merkitsee suurta arkkitehtonista muutosta Mixture of Expertsiin. Tällä hetkellä saatavilla kaksi mallia:

Llama 4 Scout: 17B aktiivista parametria 109B yhteensä 16 asiantuntijan kesken. Sisältää 10 miljoonan tunnuksen kontekstiikkunan. Sopii yhdelle H100:lle ja voidaan kvantisoida int4:ksi kuluttajan GPU:n käyttöönottoa varten.

Llama 4 Maverick: 17 miljardia aktiivista yhteensä 400 miljardista 128 asiantuntijasta, 1 miljoonalla kontekstiikkunalla. Meta käyttää tätä sisäisesti WhatsAppissa, Messengerissä ja Instagramissa. Metan vertailuarvojen mukaan se voittaa GPT-4o:n ja Gemini 2.0 Flashin useissa tehtävissä.

Multimodaaliset ominaisuudet: Molemmat mallit ovat natiivisti multimodaalisia (teksti ja kuvat sisään, teksti ulos). Näköominaisuudet on kuitenkin estetty EU:ssa Metan hyväksyttävän käyttökäytännön mukaisesti.

Monikielinen tuki: Koulutettu 200 kielelle ja hienosäätötuki 12 suurimmalle kielelle.

Lisenssi: “Avoimet painot” Llama 4 -yhteisölisenssillä. Sallii kaupallisen käytön alle 700 miljoonalle kuukausittaiselle aktiiviselle käyttäjälle. Edellyttää “Built with Lama” -brändäystä, ja loppupään johdannaiset perivät lisenssirajoituksia.

Google Gemma 3

Gemma 3 hyödyntää Gemini 2.0:n teknologiaa. 27B-mallin kerrotaan päihittävän Llama-405B:n, DeepSeek-V3:n ja o3-minin LMArenan vertailuissa Googlen teknisen raportin mukaan – 27B-malli ylittää 15 kertaa kokonsa.

Mallikoot: 270M, 1B, 4B, 12B ja 27B. Pieni 270M käyttää 0,75 % akkua 25 keskusteluun Pixel 9 Prolla. 4B ja suuremmat mallit tukevat multimodaalista (tekstiä ja kuvia).

Tekniset kohokohdat:

  • 128K kontekstiikkuna: Käsittelee 30 korkearesoluutioista kuvaa, 300-sivuista kirjaa tai tunnin videota yhdellä kehotuksella.
  • 140+ kielen tuki natiivitoimintokutsulla.
  • 5-to-1 lomitettu huomioarkkitehtuuri: Pitää KV-välimuistin hallittavana laadusta tinkimättä.

Turvaominaisuudet: ShieldGemma 2 suodattaa haitallisen kuvasisällön, ylittää LlavaGuard 7B:n ja GPT-4o minin seksuaalisen, väkivaltaisen ja vaarallisen sisällön havaitsemisessa Googlen arvioiden mukaan.

Käyttöönotto: Gemma QAT (kvantisointitietoinen koulutus) mahdollistaa 27B-mallin käyttämisen kuluttajien GPU:illa, kuten RTX 3090:llä. Kehysyhteensopivuus kattaa Kerasin, JAXin, PyTorchin, Hugging Facen ja vLLM:n.

gpt-oss-120b

OpenAI:n gpt-oss-120b on heidän tähän mennessä tehokkain avoimen painon malli. 117B kokonaisparametrin ja MoE-arkkitehtuurin ansiosta se kilpailee o4-minin kaltaisten patentoitujen mallien kanssa.

Koulutustapa: Koulutettu vahvistusoppimisen ja o3:n oppituntien avulla. Keskity päättelytehtäviin, STEM:iin, koodaukseen ja yleistietoon. Käyttää laajennettua tokenisaattoria, joka toimii myös o4-minissä.

Paras: Tiimille, jotka haluavat OpenAI-tyylisen mallikäyttäytymisen ilman API-riippuvuuksia. Täysin avoin paino ja kaupalliseen käyttöön.

Huomautus: Mallin kuvaus on lyhennetty lähdemateriaaleissa, mutta se on asetettu suoraksi kilpailijaksi keskitason patentoiduille malleille täyden omistusoikeuden etuna.

Kuinka valita oikea malli

Päättelyt ja agentit: Aloita DeepSeek-V3.2:sta tai GLM-4.7:stä. Molemmat ovat erinomaisia ​​monivaiheisessa päättelyssä ja työkalujen käytössä.

Suoran suorituskyvyn tuotantoon: MiMo-V2-Flash tarjoaa parhaat tokenit sekunnissa vahvalla laadulla. Hybridi huomiosuunnittelu pitää päättelykustannukset hallittavissa.

Multimodaalisiin työnkulkuihin: Kimi-K2.5 tai Gemma 3 tarjoavat parhaat näköominaisuudet. Kimi on erinomaista koodikuvasta, kun taas Gemma tarjoaa laajempia käyttöönottovaihtoehtoja.

Resurssirajoitukset: Gemma 3 4B tai GLM-4.7-Flash tarjoavat yllättävän kyvyn pienissä pakkauksissa. Molemmat toimivat kuluttajalaitteistolla.

Yleiseen käyttöön: Llama 4 Scout tai Maverick tarjoavat vankan kokonaissuorituskyvyn Metan ekosysteemituella.

Käyttöönoton huomioitavaa

Kontekstiikkunoilla on enemmän merkitystä kuin markkinointi antaa ymmärtää. Useimmat tosielämän sovellukset käyttävät alle 8K-tunnuksia. Jos et käsittele kirjoja tai pitkiä koodikantoja, 256K ikkuna on ylivoimainen.

Kvantisointi on ystäväsi. INT4-kvantisointi pienentää mallin kokoa tyypillisesti 4-kertaisesti ilman, että laatu heikkenee. Malleista, kuten Llama 4 Scout ja Gemma 3 27B, tulee käytännöllisiä kuluttajien GPU:ille kvantisoinnin jälkeen.

Testaa todellisilla tiedoillasi. Vertailupisteet mittaavat synteettisiä tehtäviä. Suorita malli edustaville kyselyille käyttötapauksestasi. Mittaa latenssi kuormituksen alaisena. Laske hallusinaatiot tuhatta vastausta kohden.

Lisenssivaikutukset skaalautuvat menestyksekkäästi. Useimmat “avoimet” lisenssit lisäävät mittakaavarajoituksia. Llama vaatii brändäyksen yli 700 miljoonalle käyttäjälle. Kimi vaatii brändäystä yli 100 miljoonalla käyttäjällä tai 20 miljoonan dollarin tuloilla. DeepSeekin MIT-lisenssillä ei ole tällaisia ​​rajoituksia.

Katse eteenpäin

Avoimen lähdekoodin ja patentoitujen mallien välinen kuilu pienenee edelleen. DeepSeek-V3.2 Speciale vastaa tai ylittää GPT-5:n tietyillä päättelykriteereillä. Gemma 3 27B ylittää mallit 15 kertaa kokonsa. MiMo-V2-Flash tarjoaa raja-koodaussuorituskyvyn murto-osalla kustannuksista.

Tekoälyn käyttöönoton talous on muuttumassa. Organisaatiot, jotka hallitsevat avoimen lähdekoodin malleja, saavat hallintaansa tekoäly-infrastruktuurinsa, kustannustensa ja datansa. Ne, jotka ovat edelleen riippuvaisia ​​sovellusliittymistä, kohtaavat jatkuvan toimittajariskin ja arvaamattoman hinnoittelun.

Vuodelle 2026 kysymys ei ole siitä, käytetäänkö avoimen lähdekoodin malleja, vaan se, mitkä mallit otetaan käyttöön omassa käyttötapauksessasi. Mallit ovat valmiita. Infrastruktuuri on kypsä. Aika on nyt. Harkitse integrointia RAG-kehysten kanssa tietopohjaisissa sovelluksissa ja vektoritietokantoihin tehokkaan haun takaamiseksi.

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Mikä on paras ilmainen avoimen lähdekoodin LLM vuodelle 2026?

DeepSeek-V3.2 tarjoaa parhaan ilmaisen avoimen lähdekoodin LLM:n MIT-lisenssillä, ilman käyttörajoituksia ja rajatason päättelyominaisuudet. Llama 4 tarjoaa laajemman ekosysteemituen hyväksyttävillä lisenssiehdoilla useimmissa käyttötapauksissa. Qwen 2.5 on erinomainen monikielisissä sovelluksissa. Resurssirajoitteisissa ympäristöissä Gemma 3 4B tarjoaa vaikuttavia ominaisuuksia kuluttajalaitteistolle. “Paras” riippuu erityistarpeistasi – järkeilystä (DeepSeek), ekosysteemistä (laama), monikielisyydestä (Qwen) tai tehokkuudesta (Gemma).

Voinko käyttää Llama 4:ää kannettavassani?

Llama 4 Scout (35B-parametrit) vaatii noin 70 Gt VRAM-muistia kvantisoimatta – se on epäkäytännöllistä kannettavissa tietokoneissa. INT4-kvantisoinnin ansiosta muistivaatimukset putoavat 18 Gt:iin, mikä tekee siitä toteutettavissa huippuluokan kannettavissa tietokoneissa, joissa on omistettu GPU (RTX 4090, M3 Max 128GB). Tavallisissa kannettavissa tietokoneissa kannattaa harkita pienempiä malleja, kuten Gemma 3 4B ( 4 Gt kvantisoitu) tai GLM-4.7-Flash. Pilvipalveluntarjoajat (RunPod, Lambda Labs) tarjoavat GPU-esiintymiä hintaan 0,50–2 dollaria/tunti, jotta voit kokeilla suurempia malleja ennen laitteistoon sitoutumista.

Kuinka paljon itseisännöidyn LLM:n ylläpitäminen itse asiassa maksaa?

Kustannukset jakautuvat laitteisiin ja sähköön. Erillinen GPU-palvelin (RTX 4090 tai A6000) maksaa 2 000–7 000 dollaria etukäteen plus 50–150 dollaria kuukaudessa sähköä 24/7-käytöstä. Cloud GPU -esiintymät maksavat 0,50–3 dollaria/tunti (360–2 160 dollaria kuukaudessa jatkuvasti). Jaksottaisessa käytössä pilvi on halvempi. Suuren volyymin tuotantotyökuormituksessa (> 10 miljoonaa merkkiä/päivä) itseisännöinti katkeaa jopa 3–6 kuukaudessa API-kustannuksiin verrattuna. Kvantisoidut mallit pienemmillä GPU:illa vähentävät kustannuksia merkittävästi säilyttäen samalla hyväksyttävän laadun.

Ovatko avoimen lähdekoodin LLM:t turvallisia kaupalliseen käyttöön?

Lisenssi vaihtelee huomattavasti. DeepSeek-V3.2:lla (MIT-lisenssi) ei ole rajoituksia. Llama 4 vaatii yli 700 miljoonan käyttäjän Meta-brändäyksen. Qwen 2.5 sallii kaupallisen käytön ja nimeämisen. Gemma 3 sallii kaupallisen käytön Googlen ehtojen mukaisesti. Tarkista aina tietyt käyttöoikeusehdot – “avoin lähdekoodi” ei tarkoita automaattisesti rajoittamatonta kaupallista käyttöä. Oikeusvarmuuden vuoksi ota yhteyttä lakimieheen lisensoinnin vaikutuksista omaan käyttöönottoasi ja toimialaasi.

Mikä avoimen lähdekoodin LLM on paras RAG-sovelluksiin?

Valitse RAG-sovelluksiin mallit, jotka on optimoitu ohjeiden seuraamiseen ja kontekstin hyödyntämiseen. Llama 4 Scout ja DeepSeek-V3.2 ovat erinomaisia ​​noudon lisättyjen kehotteiden noudattamisessa. Qwen 2.5 Turbo tarjoaa vahvan kontekstiintegraation pienemmällä viiveellä. Yhdistä tehokkaiden RAG-kehysten (LlamaIndex, LangChain) ja vektoritietokantojen (Pinecone, Qdrant) kanssa optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Arvioi malleja erityisistä hakutehtävistäsi – ohjeiden noudattaminen on tärkeämpää kuin RAG-työnkulkujen raakavertailupisteet. Hands-On Large Language Models tarjoaa kehittäjille, jotka keräävät asiantuntemusta suurista kielimalleista, käytännön ohjeita työskentelyyn LLM:ien kanssa tuotannossa.

Haluatko ottaa nämä mallit käyttöön? Katso Ollama helpottaaksesi paikallista käyttöönottoa, vLLM optimoitua käyttöä varten ja Hugging Face, jos haluat selata mallikortteja ja dokumentaatiota.