LLM otvorenog izvornog koda (veliki jezični modeli) transformirali su se iz istraživačkih eksperimenata u alternative za vlasničke API-je spremne za proizvodnju u 2026. Najbolji LLM otvorenog koda—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 i Gemma 3—omogućuju vrhunsku izvedbu u razmišljanju, kodiranju i multimodalnim zadacima, dok omogućuju samostalno hosting i prilagodbu. Više od polovice produkcijskih implementacija LLM-a sada koristi modele otvorenog koda umjesto zatvorenih API-ja kao što su GPT-5 ili Claude. “DeepSeek trenutak” 2025. godine dokazao je da LLM-ovi otvorenog koda mogu parirati mogućnostima vlasničkog modela uz dramatično niže troškove. Organizacije koje biraju LLM s otvorenim kodom daju prednost privatnosti podataka, predvidljivosti troškova, fleksibilnosti finog podešavanja i neovisnosti o ograničenjima brzine API-ja. Procjena DeepSeek-a u odnosu na Llamu i Qwen-a zahtijeva razumijevanje arhitekture modela, ograničenja licenciranja i mogućnosti postavljanja. LLM otvorenog izvornog koda ističe se u domenama koje zahtijevaju rezidentnost podataka, prilagođeno ponašanje ili zaključivanje velike količine gdje troškovi API-ja postaju previsoki.

Ovaj sveobuhvatni vodič ispituje najbolje LLM-ove otvorenog koda u 2026., uspoređujući mogućnosti, referentne vrijednosti performansi, uvjete licenciranja, hardverske zahtjeve i strategije implementacije kako bi pomogao timovima da odaberu optimalne modele jezika otvorenog koda za svoje AI aplikacije.

Ovaj vodič ispituje najbolje LLM-ove otvorenog koda dostupne u 2026., fokusirajući se na modele koji su važni za aplikacije u stvarnom svijetu: razmišljanje, kodiranje, tijek rada agenata i multimodalni zadaci.

Što model čini “otvorenim kodom”?

Izraz “open source LLM” često se koristi slobodno. Većina modela spada u kategoriju otvorenih utega, a ne tradicionalnog otvorenog koda. To znači da se parametri modela mogu javno preuzeti, ali licenca može uključivati ​​ograničenja komercijalne upotrebe, redistribucije ili otkrivanja podataka o obuci.

Prema Inicijativi za otvoreni izvor, modeli potpuno otvorenog koda trebali bi objaviti ne samo težine, već i kod za obuku, skupove podataka (gdje je to zakonski moguće) i detaljan sastav podataka. Nekoliko modela ispunjava ovu traku u 2026.

U praktične svrhe, ovaj se vodič usredotočuje na modele koji se mogu besplatno preuzeti, samostalno hostirati, fino podešavati i implementirati — što je ono do čega većina timova brine kada procjenjuju opcije “otvorenog koda”.

Zašto odabrati LLM otvorenog koda?

Privatnost podataka i kontrola. Pokretanje modela na vašoj infrastrukturi znači da osjetljivi podaci nikada ne napuštaju vašu mrežu. Ovo je važno za zdravstvo, financije i bilo koju industriju sa strogim zahtjevima usklađenosti.

Predvidljivost troškova. Određivanje cijena temeljeno na API-ju s korištenjem, stvarajući nepredvidive račune tijekom lansiranja proizvoda ili viralnih trenutaka. Modeli s vlastitim hostingom zamjenjuju varijabilne troškove fiksnim troškovima infrastrukture.

Dubina prilagodbe. Fino podešavanje zatvorenih modela ograničeno je na ono što dobavljači izlažu. Otvorene težine omogućuju potpunu kontrolu nad podacima o vježbanju, hiperparametrima i strategijama optimizacije.

Neovisnost dobavljača. API pružatelji mogu obustaviti modele, promijeniti cijene ili ograničiti pristup. Posjedovanje utega eliminira ovaj rizik.

Ustupci? Modeli otvorenog koda obično zaostaju za graničnim zatvorenim modelima na referentnim vrijednostima, zahtijevaju upravljanje infrastrukturom i odgovornost za sigurnost u potpunosti prebacuju na vaš tim.

Najbolji LLM otvorenog koda u 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 pojavio se kao jedan od najjačih modela otvorenog koda za rasuđivanje i agentska radna opterećenja. Izdan pod dopuštenom licencom MIT-a, kombinira performanse na graničnoj razini s poboljšanom učinkovitošću za scenarije dugog konteksta.

Ključne inovacije:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Mehanizam rijetke pozornosti koji smanjuje računanje za duge unose uz zadržavanje kvalitete.
  • Skalirano učenje pojačanja: RL cjevovod s velikim brojem računala koji gura izvedbu razmišljanja na GPT-5 teritorij. Varijanta DeepSeek-V3.2-Speciale navodno nadmašuje GPT-5 na mjerilima kao što su AIME i HMMT 2025, prema tehničkom izvješću DeepSeeka.
  • Sinteza agentskih zadataka: obučen na 1800+ različitih okruženja i 85000+ agentskih zadataka koji pokrivaju pretraživanje, kodiranje i korištenje alata u više koraka.

Najbolje za: Timove koji izrađuju agente za LLM ili aplikacije koje zahtijevaju puno razmišljanja. Model podržava pozive alata i u razmišljanju iu nerazmišljanju, što ga čini praktičnim za radne tijekove proizvodnih agenata.

Hardverski zahtjevi: Potrebno je značajno računanje. Učinkovito posluživanje zahtijeva postavke s više GPU-a kao što je 8× NVIDIA H200 (141 GB memorije).

MiMo-V2-Flash

Xiaomijev MiMo-V2-Flash ultrabrzi je Mixture-of-Experts (MoE) model s 309B ukupnih parametara, ali samo 15B aktivnih po tokenu. Ova arhitektura pruža snažnu sposobnost uz održavanje izvrsne učinkovitosti posluživanja.

Ključne karakteristike:

  • Hibridni dizajn pozornosti: Koristi pozornost kliznog prozora za većinu slojeva (prozor sa 128 tokena) s potpunom globalnom pažnjom samo na 1-u-6 slojeva. To smanjuje KV-cache pohranu i računanje pozornosti za gotovo 6× za duge kontekste.
  • Prozor konteksta od 256K: Učinkovito obrađuje izuzetno duge unose.
  • Vrhunske performanse kodiranja: Prema Xiaomijevim mjerilima, MiMo-V2-Flash nadmašuje DeepSeek-V3.2 i Kimi-K2 na zadacima softverskog inženjeringa unatoč tome što ima 2-3× manje ukupnih parametara.

Najbolje za: produkciju visoke propusnosti koja služi tamo gdje je brzina zaključivanja važna. Xiaomi izvješćuje o oko 150 tokena po sekundi s agresivnom cijenom (0,10 USD za milijun ulaznih tokena, 0,30 USD za milijun izlaznih tokena kada im se pristupa putem njihovog API-ja).

Model koristi Multi-Teacher Online Policy Destillation (MOPD) za post-obuku, učenje od više modela učitelja specifičnih za domenu kroz guste nagrade na razini žetona. Pojedinosti su dostupne u njihovom tehničkom izvješću.

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 je izvorni multimodalni MoE model s 1 trilijun ukupnih parametara (32B aktivirano). Izgrađen na Kimi-K2-Base, treniran je na približno 15 trilijuna mješovitih vizualnih i tekstualnih tokena.

Filozofija dizajna: Tekst i vizija zajedno su optimizirani od početka kroz ranu fuziju vizije, umjesto da se vizija tretira kao kasni adapter. Prema istraživačkom radu Moonshot AI, ovaj pristup daje bolje rezultate od kasne fuzije pod fiksnim proračunima tokena.

Izvanredne karakteristike:

  • Trenutni načini rada i načini razmišljanja: Uravnotežite kašnjenje i dubinu razmišljanja na temelju slučaja upotrebe.
  • Kodiranje s vizijom: Pozicioniran kao jedan od najjačih otvorenih modela za sliku/video kod, vizualno uklanjanje pogrešaka i rekonstrukciju korisničkog sučelja.
  • Agent Swarm (beta): Može samostalno upravljati do 100 pod-agenta koji izvršavaju do 1500 poziva alata. Moonshot izvještava o do 4,5 puta bržem dovršetku u odnosu na izvršavanje s jednim agentom na složenim zadacima.
  • Kontekstni prozor od 256K: Rukuje dugim tragovima agenta i velikim dokumentima.

Napomena o licenci: Izdano pod modificiranom MIT licencom koja zahtijeva oznaku “Kimi K2.5” za komercijalne proizvode sa 100 milijuna+ aktivnih korisnika mjesečno ili 20 milijuna dolara+ mjesečnog prihoda.

GLM-4.7

GLM-4.7 tvrtke Zhipu AI fokusiran je na stvaranje istinski generalnog LLM-a koji kombinira agentirske sposobnosti, složeno razmišljanje i napredno kodiranje u jednom modelu.

Ključna poboljšanja u odnosu na GLM-4.6:

  • Jači agenti kodiranja: Jasni dobici na referentnim vrijednostima agentskog kodiranja, podudarajući se ili nadmašujući DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 i GPT-5.1 prema Zhipuovim procjenama.
  • Bolje korištenje alata: Poboljšana pouzdanost u zadacima koji zahtijevaju mnogo alata i tijekovima rada u stilu pregledavanja.
  • Kontrolirano višestruko razmišljanje: Sadrži tri načina razmišljanja:
    • Isprepleteno razmišljanje: razmišlja prije odgovora i poziva alata
    • Očuvano razmišljanje: Zadržava prethodno razmišljanje u zavojima kako bi se smanjilo zanošenje
    • Razmišljanje na razini preokreta: Omogućite razmišljanje samo kada je potrebno za upravljanje kašnjenjem/troškom

Najbolje za: Aplikacije koje zahtijevaju rezoniranje, kodiranje i sposobnosti agenta zajedno. Za timove s ograničenim resursima, GLM-4.5-Air FP8 stane na jedan H200. GLM-4.7-Flash varijanta je lagani 30B MoE s dobrim performansama za lokalne zadatke kodiranja.

Lama 4

Metina serija Llama 4 označava veliki arhitektonski pomak prema Mixture of Experts. Trenutno su dostupna dva modela:

Llama 4 Scout: 17B aktivnih parametara od ukupno 109B kod 16 stručnjaka. Sadrži kontekstni prozor od 10 milijuna tokena. Pristaje na jedan H100 i može se kvantizirati na int4 za implementaciju potrošačkog GPU-a.

Llama 4 Maverick: 17B aktivnih od ukupno 400B preko 128 stručnjaka, s 1M kontekstnim prozorom. Meta to koristi interno za WhatsApp, Messenger i Instagram. Prema Metinim mjerilima, pobjeđuje GPT-4o i Gemini 2.0 Flash u nekoliko zadataka.

Multimodalne mogućnosti: Oba modela su izvorno multimodalna (tekst i slike ulaze, tekst izlazi). Međutim, značajke vida blokirane su u EU prema Metinoj politici prihvatljive upotrebe.

Višejezična podrška: obučen za 200 jezika uz podršku za fino podešavanje za 12 glavnih jezika.

Licenca: “Open-weights” prema licenci zajednice Llama 4. Omogućuje komercijalnu upotrebu ispod 700 milijuna aktivnih korisnika mjesečno. Zahtijeva robnu marku “Built with Llama” i nizvodne izvedenice nasljeđuju ograničenja licence.

Google Gemma 3

Gemma 3 koristi tehnologiju Geminija 2.0. Model 27B navodno je bolji od Llama-405B, DeepSeek-V3 i o3-mini na mjerilima LMArena prema Googleovom tehničkom izvješću — model 27B nadmašuje nešto što je 15 puta više od njegove veličine.

Veličine modela: 270M, 1B, 4B, 12B i 27B. Maleni 270M koristi 0,75% baterije za 25 razgovora na Pixelu 9 Pro. 4B i veći modeli podržavaju multimodal (tekst i slike).

Tehničke karakteristike:

  • 128K kontekstni prozor: Obrađuje 30 slika visoke razlučivosti, knjigu od 300 stranica ili sat videa u jednom upitu.
  • Podrška za više od 140 jezika s izvornim pozivanjem funkcija.
  • 5-na-1 isprepletena arhitektura pažnje: Održava KV-cache upravljivim bez žrtvovanja kvalitete.

Sigurnosne značajke: ShieldGemma 2 filtrira štetan slikovni sadržaj, nadmašujući LlavaGuard 7B i GPT-4o mini za otkrivanje seksualno eksplicitnog, nasilnog i opasnog sadržaja prema Googleovim procjenama.

Primjena: Gemma QAT (obuka svjesna kvantizacije) omogućuje pokretanje modela 27B na korisničkim GPU-ovima kao što je RTX 3090. Kompatibilnost okvira obuhvaća Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face i vLLM.

gpt-oss-120b

OpenAI-jev gpt-oss-120b njihov je najsposobniji otvoreni model do sada. S ukupnim parametrima od 117B i MoE arhitekturom, parira vlasničkim modelima poput o4-mini.

Pristup osposobljavanju: Osposobljen s učenjem s potkrepljenjem i lekcijama iz o3. Usredotočite se na zadatke razmišljanja, STEM, kodiranje i opće znanje. Koristi prošireni tokenizator koji također pokreće o4-mini.

Najbolje za: Timove koji žele ponašanje modela u stilu OpenAI bez ovisnosti o API-ju. Potpuno otvoren i dostupan za komercijalnu upotrebu.

Napomena: opis modela bio je skraćen u izvornim materijalima, ali je pozicioniran kao izravna konkurencija vlasničkim modelima srednje razine s prednošću punog vlasništva.

Kako odabrati pravi model

Za obrazloženje i agente: Počnite s DeepSeek-V3.2 ili GLM-4.7. Oba su izvrsna u razmišljanju u više koraka i korištenju alata.

Za proizvodnju velikog protoka: MiMo-V2-Flash nudi najbolje tokene po sekundi uz visoku kvalitetu. Hibridni dizajn pozornosti čini troškove zaključivanja prihvatljivima.

Za multimodalne tijekove rada: Kimi-K2.5 ili Gemma 3 pružaju najbolje mogućnosti vida. Kimi se ističe kodom iz slika, dok Gemma nudi šire mogućnosti implementacije.

Za ograničenja resursa: Gemma 3 4B ili GLM-4.7-Flash pružaju iznenađujuće mogućnosti u malim paketima. Oba rade na potrošačkom hardveru.

Za primjenu opće namjene: Llama 4 Scout ili Maverick pružaju solidne sveobuhvatne performanse uz podršku Meta ekosustava.

Razmatranja implementacije

Prozori konteksta važniji su nego što marketing sugerira. Većina aplikacija u stvarnom svijetu koristi manje od 8K tokena. Ako ne obrađujete knjige ili dugačke baze kodova, prozor od 256K je pretjeran.

Kvantizacija je vaš prijatelj. INT4 kvantizacija obično smanjuje veličinu modela za 4× uz minimalan gubitak kvalitete. Modeli poput Llama 4 Scout i Gemma 3 27B nakon kvantizacije postaju praktični za potrošačke GPU-e.

Testirajte sa svojim stvarnim podacima. Referentni rezultati mjere sintetičke zadatke. Pokrenite model na reprezentativnim upitima iz vašeg slučaja upotrebe. Izmjerite kašnjenje pod opterećenjem. Brojite halucinacije na tisuću odgovora.

Implikacije licence uspješno se skaliraju. Većina “otvorenih” licenci dodaje ograničenja u velikom broju. Llama zahtijeva brendiranje iznad 700 milijuna korisnika. Kimi zahtijeva brendiranje iznad 100 milijuna korisnika ili prihod od 20 milijuna dolara. DeepSeekova MIT licenca nema takvih ograničenja.

Radujemo se

Jaz između otvorenog koda i vlasničkih modela nastavlja se smanjivati. DeepSeek-V3.2 Speciale odgovara ili premašuje GPT-5 na određenim mjerilima rezoniranja. Gemma 3 27B nadmašuje modele 15x svoje veličine. MiMo-V2-Flash pruža vrhunske performanse kodiranja uz djelić cijene.

Ekonomika implementacije umjetne inteligencije se mijenja. Organizacije koje ovladaju modelima otvorenog koda dobivaju kontrolu nad svojom AI infrastrukturom, troškovima i podacima. Oni koji ostaju ovisni o API-jima suočavaju se sa stalnim rizikom dobavljača i nepredvidivim cijenama.

Za 2026. pitanje nije treba li koristiti modele otvorenog koda – već koje implementirati za vaš specifični slučaj upotrebe. Modeli su spremni. Infrastruktura je zrela. Sada je vrijeme. Razmislite o integraciji s RAG okvirima za aplikacije utemeljene na znanju i vektorskim bazama podataka za učinkovito dohvaćanje.

Često postavljana pitanja

Koji je najbolji besplatni LLM otvorenog koda za 2026.?

DeepSeek-V3.2 nudi najbolji besplatni LLM otvorenog koda s licencom MIT-a, bez ograničenja upotrebe i mogućnostima zaključivanja na graničnoj razini. Llama 4 pruža širu podršku ekosustava s prihvatljivim uvjetima licenciranja za većinu slučajeva korištenja. Qwen 2.5 izvrstan je za višejezične aplikacije. Za okruženja s ograničenim resursima, Gemma 3 4B pruža impresivne mogućnosti na potrošačkom hardveru. “Najbolji” ovisi o vašim specifičnim potrebama - rasuđivanju (DeepSeek), ekosustavu (Llama), višejezičnosti (Qwen) ili učinkovitosti (Gemma).

Mogu li pokrenuti Llamu 4 na svom laptopu?

Llama 4 Scout (parametri 35B) zahtijeva približno 70 GB VRAM-a bez kvantifikacije—nepraktično za prijenosna računala. Uz INT4 kvantizaciju, memorijski zahtjevi padaju na ~18 GB, što ga čini izvedivim na vrhunskim prijenosnim računalima s namjenskim GPU-ovima (RTX 4090, M3 Max 128 GB). Za tipična prijenosna računala razmislite o manjim modelima poput Gemma 3 4B (~4 GB kvantizirano) ili GLM-4.7-Flash. Pružatelji usluga u oblaku (RunPod, Lambda Labs) nude GPU instance po cijeni od 0,50-2 USD po satu za eksperimentiranje s većim modelima prije nego što se posveti hardveru.

Koliko zapravo košta vođenje samostalnog LLM-a?

Troškovi se probijaju u hardver i struju. Namjenski GPU poslužitelj (RTX 4090 ili A6000) košta 2000-7000 USD unaprijed plus 50-150 USD mjesečno električne energije za rad 24/7. Cloud GPU instance koštaju 0,50-3 USD/sat (360-2160 USD kontinuirano mjesečno). Za povremenu upotrebu, cloud je jeftiniji. Za radna opterećenja velike količine proizvodnje (>10 milijuna tokena/dan), samostalno hosting se popravlja u roku od 3-6 mjeseci u usporedbi s troškovima API-ja. Kvantizirani modeli na manjim GPU-ima značajno smanjuju troškove uz zadržavanje prihvatljive kvalitete.

Jesu li LLM otvorenog koda sigurni za komercijalnu upotrebu?

Licenciranje se značajno razlikuje. DeepSeek-V3.2 (MIT licenca) nema ograničenja. Llama 4 zahtijeva Meta brendiranje iznad 700 milijuna korisnika. Qwen 2.5 dopušta komercijalnu upotrebu s atribucijom. Gemma 3 dopušta komercijalnu upotrebu pod Googleovim uvjetima. Uvijek pregledajte posebne licencne uvjete — “otvoreni kod” ne znači automatski neograničenu komercijalnu upotrebu. Radi pravne sigurnosti, posavjetujte se s pravnim savjetnikom o implikacijama licenciranja za vašu specifičnu razinu primjene i industriju.

Koji je LLM otvorenog koda najbolji za RAG aplikacije?

Za RAG aplikacije odaberite modele optimizirane za praćenje uputa i korištenje konteksta. Llama 4 Scout i DeepSeek-V3.2 izvrsni su u sljedećim uputama s proširenim dohvaćanjem. Qwen 2.5 Turbo nudi jaku integraciju konteksta s nižom latencijom. Uparite se s učinkovitim RAG okvirima (LlamaIndex, LangChain) i vektorskim bazama podataka (Pinecone, Qdrant) za optimalnu izvedbu. Procijenite modele na svojim specifičnim zadacima dohvaćanja—poštivanje uputa važnije je od sirovih referentnih rezultata za RAG tijekove rada. Za programere koji grade stručnost u velikim jezičnim modelima, Hands-On Large Language Models pruža praktične smjernice za rad s LLM-ovima u proizvodnji.

Želite li primijeniti ove modele? Provjerite Ollama za jednostavnu lokalnu implementaciju, vLLM za optimizirano posluživanje i Hugging Face za pregledavanje kartica modela i dokumentacije.