A nyílt forráskódú LLM-ek (nagy nyelvi modellek) 2026-ban a kutatási kísérletekből a szabadalmaztatott API-k gyártásra kész alternatíváivá változtak. A legjobb nyílt forráskódú LLM-ek – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 és Gemma 3 – határ szintű teljesítményt nyújtanak az önértékelési, kódolási és többmodális feladatokban. Az éles LLM-telepítések több mint fele ma már nyílt forráskódú modelleket használ, nem pedig zárt API-kat, mint például a GPT-5 vagy a Claude. A 2025-ös „DeepSeek pillanat” bebizonyította, hogy a nyílt forráskódú LLM-ek drámaian alacsonyabb költségek mellett képesek megfelelni a szabadalmaztatott modellek képességeinek. A nyílt forráskódú LLM-eket választó szervezetek prioritásként kezelik az adatvédelmet, a költségek kiszámíthatóságát, a finomhangolási rugalmasságot és az API-sebesség-korlátoktól való függetlenséget. A DeepSeek vs Llama vs Qwen értékeléséhez meg kell érteni a modellarchitektúrákat, a licenckorlátozásokat és a telepítési lehetőségeket. A nyílt forráskódú LLM-ek kiemelkedően teljesítenek azokban a tartományokban, amelyekben az adatok tartózkodási helye, egyéni viselkedése vagy nagy volumenű következtetés szükséges, ahol az API-költségek túl magasak.

Ez az átfogó útmutató a legjobb nyílt forráskódú LLM-eket vizsgálja 2026-ban, összehasonlítva a képességeket, a teljesítmény-benchmarkokat, a licencfeltételeket, a hardverkövetelményeket és a telepítési stratégiákat, hogy segítse a csapatokat az optimális nyílt forráskódú nyelvi modellek kiválasztásában AI-alkalmazásaik számára.

Ez az útmutató a 2026-ban elérhető legjobb nyílt forráskódú LLM-eket vizsgálja, a valós alkalmazásokhoz fontos modellekre összpontosítva: érvelés, kódolás, ügynöki munkafolyamatok és multimodális feladatok.

Mitől lesz egy modell “nyílt forráskódú”?

A “nyílt forráskódú LLM” kifejezést gyakran lazán használják. A legtöbb modell a nyílt súlyok kategóriájába tartozik, nem pedig a hagyományos nyílt forráskódú. Ez azt jelenti, hogy a modellparaméterek nyilvánosan letölthetők, de a licenc korlátozásokat tartalmazhat a kereskedelmi használatra, az újraterjesztésre vagy a képzési adatok közzétételére vonatkozóan.

A [Nyílt forráskódú kezdeményezés] (https://opensource.org/ai/open-weights) szerint a teljesen nyílt forráskódú modelleknek nem csak súlyokat kell kiadniuk, hanem képzési kódokat, adatkészleteket (ahol ez törvényileg lehetséges) és részletes adatösszetételt is ki kell adniuk. 2026-ban kevés modell felel meg ennek a mércének.

Gyakorlati okokból ez az útmutató azokra a modellekre összpontosít, amelyek szabadon letölthetők, önállóan tárolhatók, finomhangolhatók és telepíthetők – ez az, ami a legtöbb csapat számára fontos a „nyílt forráskódú” opciók értékelésekor.

Miért válassza a nyílt forráskódú LLM-eket?

Adatvédelem és felügyelet. Ha modelleket futtat az infrastruktúrán, az érzékeny adatok soha nem hagyják el a hálózatot. Ez fontos az egészségügyben, a pénzügyekben és minden olyan iparágban, ahol szigorú megfelelési követelmények érvényesülnek.

Költségek kiszámíthatósága. API-alapú árazási skálák használattal, kiszámíthatatlan számlákat hozva létre a termék bevezetésekor vagy vírusos pillanatokban. A saját üzemeltetésű modellek a változó költségeket fix infrastrukturális költségekkel helyettesítik.

Testreszabási mélység. A zárt modellek finomhangolása a gyártók által közzétett adatokra korlátozódik. A nyitott súlyok lehetővé teszik az edzési adatok, a hiperparaméterek és az optimalizálási stratégiák teljes ellenőrzését.

Szállítófüggetlenség. Az API-szolgáltatók megszüntethetik a modelleket, módosíthatják az árat vagy korlátozhatják a hozzáférést. Owning the weights eliminates this risk.

A kompromisszumok? A nyílt forráskódú modellek jellemzően elmaradnak a határon túli zárt modellektől a benchmarkok alapján, infrastruktúra-kezelést igényelnek, és a biztonsági felelősséget teljes mértékben a csapatára hárítják.

A legjobb nyílt forráskódú LLM-ek 2026-ban

DeepSeek-V3.2

A DeepSeek-V3.2 az egyik legerősebb nyílt forráskódú modell az érvelés és az ügynöki munkaterhelések terén. A megengedő MIT-licenc alatt kiadott, határ szintű teljesítményt a hosszabb kontextusú forgatókönyvek jobb hatékonyságával kombinál.

Főbb újítások:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Ritka figyelemmechanizmus, amely csökkenti a hosszú bemenetek számítását, miközben megőrzi a minőséget.
  • Skálázott megerősítő tanulás: Nagy számítású RL-folyamat, amely az érvelési teljesítményt a GPT-5 területére tolja. A [DeepSeek technikai jelentése] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) szerint a DeepSeek-V3.2-Speciale változat állítólag felülmúlja a GPT-5-öt olyan benchmarkokon, mint az AIME és a HMMT 2025.
  • Ügynöki feladatok szintézise: Több mint 1800 különböző környezetre és 85 000+ ügynöki feladatra van kiképezve, beleértve a keresést, a kódolást és a többlépcsős eszközhasználatot.

A legjobb: LLM-ügynököket építő csapatok vagy nehézkes alkalmazások. A modell támogatja az eszközhívásokat gondolkodó és nem gondolkodó módban is, így praktikus a termelési ügynöki munkafolyamatokhoz.

Hardverkövetelmények: Jelentős számítás szükséges. A hatékony kiszolgáláshoz több GPU-s beállításokra van szükség, például 8× NVIDIA H200 (141 GB memória).

MiMo-V2-Flash

A Xiaomi MiMo-V2-Flash egy ultragyors Mixture of-Experts (MoE) modell, összesen 309 milliárd paraméterrel, de tokenenként csak 15 milliárd aktív. Ez az architektúra erős képességeket biztosít, miközben megőrzi a kiváló kiszolgálási hatékonyságot.

Főbb jellemzők:

  • Hibrid figyelemfelkeltés: A legtöbb rétegnél csúszóablak figyelést használ (128 token ablak), teljes globális figyelem mellett csak 1 a 6 rétegnél. Ez közel hatszorosára csökkenti a KV-gyorsítótár tárolását és a figyelem számítását hosszú kontextusok esetén.
  • 256K kontextusablak: Hatékonyan kezeli a rendkívül hosszú bemeneteket.
  • A legjobb kódolási teljesítmény: A Xiaomi referenciaértékei szerint a MiMo-V2-Flash felülmúlja a DeepSeek-V3.2-t és a Kimi-K2-t a szoftverfejlesztési feladatokban, annak ellenére, hogy összesen 2-3-szor kevesebb paraméterrel rendelkezik.

A legjobb: Nagy áteresztőképességű termelési szolgáltatás, ahol a következtetési sebesség számít. A Xiaomi körülbelül 150 token/másodpercről számol be, agresszív árazással (0,10 USD millió bemeneti tokenenként, 0,30 USD millió kimeneti tokenenként, ha az API-n keresztül érhető el).

A modell a Multi-Teacher Online Policy Destillation (MOPD) rendszert használja az utóképzéshez, több tartomány-specifikus tanári modellből tanulva sűrű, token szintű jutalmakon keresztül. A részletek a [műszaki jelentésükben] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf) érhetők el.

Kimi-K2.5

A Kimi-K2.5 egy natív multimodális MoE-modell, összesen 1 billió paraméterrel (32B aktiválva). A Kimi-K2-Base-re építve körülbelül 15 billió vegyes látás- és szövegjelzőre van kiképezve.

Tervezési filozófia: A szöveget és a látásmódot a kezdetektől a korai látásfúzióig együtt optimalizálták, ahelyett, hogy a látást késői stádiumú adapterként kezelnék. A [Moonshot AI kutatási tanulmánya] (https://arxiv.org/abs/2602.02276) szerint ez a megközelítés jobb eredményeket hoz, mint a fix token költségvetés melletti késői fúzió.

Kiemelkedő tulajdonságok:

  • Azonnali és Gondolkodási módok: Kiegyensúlyozza a késleltetést és az érvelési mélységet a használati esettől függően.
  • Kódolás látásmóddal: Az egyik legerősebb nyílt modell a kép/videó-kódra, vizuális hibakeresés és felhasználói felület rekonstrukció terén.
  • Agent Swarm (béta): Akár 100 segédügynököt képes önirányítani, akár 1500 eszközhívást is végrehajtva. A Moonshot akár 4,5-szer gyorsabb befejezést jelent az összetett feladatok egyetlen ügynök általi végrehajtásához képest.
  • 256K kontextusablak: Kezeli a hosszú ügynöknyomokat és a nagy dokumentumokat.

Licenc megjegyzés: Módosított MIT-licenc alatt adták ki, amely “Kimi K2.5” márkajelzést ír elő a 100 milliónál több havi aktív felhasználóval vagy több mint 20 millió dolláros havi bevétellel rendelkező kereskedelmi termékekhez.

GLM-4.7

A GLM-4.7 a Zhipu AI-tól egy olyan valóban általános LLM létrehozására összpontosít, amely egyetlen modellben egyesíti az ügynöki képességeket, az összetett érvelést és a fejlett kódolást.

Főbb fejlesztések a GLM-4.6-hoz képest:

  • Erősebb kódoló ágensek: Egyértelmű előnyök az ügynökkódolási referenciaértékeken, a DeepSeek-V3.2, a Claude Sonnet 4.5 és a GPT-5.1 egyezése vagy felülmúlása a Zhipu értékelése szerint.
  • Jobb eszközhasználat: Megnövelt megbízhatóság a szerszámigényes feladatoknál és a böngészésszerű munkafolyamatoknál.
  • Szabályozható többfordulatú gondolkodás: Három gondolkodási móddal rendelkezik:
    • Interleaved Thinking: A válaszok és az eszközhívások előtt gondolkodik
    • Megőrzött gondolkodás: Megőrzi az előzetes gondolkodást a kanyarokban, hogy csökkentse a sodródást
    • Körök szintű gondolkodás: Csak akkor engedélyezze az érvelést, ha a késleltetés/költség kezeléséhez szükséges

A legjobb a következőhöz: Olyan alkalmazásokhoz, amelyek együtt érvelést, kódolást és ügynöki képességeket igényelnek. A szűkös erőforrásokkal rendelkező csapatok számára a GLM-4.5-Air FP8 egyetlen H200-on is elfér. A GLM-4.7-Flash változat egy könnyű, 30B-os MoE, amely nagy teljesítményt nyújt a helyi kódolási feladatokhoz.

Láma 4

A Meta Llama 4 sorozata jelentős építészeti váltást jelent a Mixture of Experts felé. Jelenleg két modell kapható:

Llama 4 Scout: 17B aktív paraméter összesen 109B-ből 16 szakértőn keresztül. Tartalmaz egy 10 milliós token környezeti ablakot. Egyetlen H100-hoz illeszkedik, és int4-re kvantálható fogyasztói GPU-telepítéshez.

Llama 4 Maverick: 17 milliárd aktív 400 milliárdról összesen 128 szakértőnél, 1 millió kontextusablakkal. A Meta ezt belsőleg használja a WhatsApp, a Messenger és az Instagram számára. A Meta benchmarkjai szerint több feladatban is veri a GPT-4o-t és a Gemini 2.0 Flash-t.

Multimodális képességek: Mindkét modell natívan multimodális (szöveg és kép be, szöveg ki). A látásfunkciók azonban le vannak tiltva az EU-ban a Meta elfogadható használati szabályzata szerint.

Többnyelvű támogatás: 200 nyelven tanított, 12 fő nyelv finomhangolási támogatásával.

Licenc: „Open-weights” a Llama 4 Community License alatt. 700 millió havi aktív felhasználó alatti kereskedelmi felhasználást tesz lehetővé. Megköveteli a „Built with Llama” márkajelzést, és a downstream származékos termékek öröklik a licenckorlátozásokat.

Google Gemma 3

A Gemma 3 a Gemini 2.0 technológiáját használja fel. A 27B modell állítólag a LMArena benchmarkokon veri a Llama-405B-t, a DeepSeek-V3-at és az o3-minit a Google műszaki jelentése szerint – a 27B modell valamivel 15-szörösét teljesíti.

Modellméretek: 270M, 1B, 4B, 12B és 27B. Az apró 270M 0,75%-os akkumulátort használ 25 beszélgetéshez egy Pixel 9 Pro készüléken. A 4B és nagyobb modellek támogatják a multimodális (szöveg és kép) módot.

Műszaki jellemzők:

  • 128K kontextusablak: 30 nagy felbontású képet, 300 oldalas könyvet vagy egy órányi videót kezel egyetlen promptban.
  • 140+ nyelv támogatása natív funkcióhívással.
  • 5-től 1-hez interleaved figyelem-architektúra: A KV-gyorsítótárat a minőség feláldozása nélkül kezelheti.

Biztonsági funkciók: A ShieldGemma 2 kiszűri a káros képtartalmakat, a LlavaGuard 7B-nél és a GPT-4o mininél jobban teljesít a nyíltan szexuális, erőszakos és veszélyes tartalom észlelésében a Google értékelései szerint.

Üzembe helyezés: A Gemma QAT (kvantálás-tudatos képzés) lehetővé teszi a 27B modell futtatását fogyasztói GPU-kon, például az RTX 3090-en. A keretrendszer kompatibilitása a Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face és vLLM rendszerekre terjed ki.

gpt-oss-120b

Az OpenAI gpt-oss-120b az eddigi legképességesebb nyitott súlyú modelljük. 117B összparaméterével és MoE architektúrájával vetekszik az olyan szabadalmaztatott modellekkel, mint az o4-mini.

Képzési megközelítés: Megerősített tanulással és az o3-ból leckékkel képzett. Összpontosítson az érvelési feladatokra, a STEM-re, a kódolásra és az általános ismeretekre. Kibővített tokenizert használ, amely az o4-minit is táplálja.

A legjobb: Olyan csapatok számára, akik OpenAI-stílusú modellviselkedést szeretnének API-függőségek nélkül. Teljesen nyitott súlyú és kereskedelmi használatra alkalmas.

Megjegyzés: A modellleírást a forrásanyagokban csonkolták, de a közepes szintű szabadalmaztatott modellek közvetlen versenytársaként szerepel a teljes tulajdonjog előnyével.

Hogyan válasszuk ki a megfelelő modellt

Érvelés és ügynökök: Kezdje a DeepSeek-V3.2-vel vagy a GLM-4.7-tel. Mindkettő kiváló a többlépcsős érvelésben és az eszközhasználatban.

Nagy áteresztőképességű gyártáshoz: A MiMo-V2-Flash a legjobb másodpercenkénti tokeneket kínálja kiváló minőségben. A hibrid figyelemfelkeltő kialakítás kezelhetővé teszi a következtetési költségeket.

Multimodális munkafolyamatokhoz: A Kimi-K2.5 vagy a Gemma 3 biztosítja a legjobb látási képességeket. Kimi jeleskedik a kód-képekből, míg a Gemma szélesebb körű telepítési lehetőségeket kínál.

Az erőforrások korlátai miatt: A Gemma 3 4B vagy a GLM-4.7-Flash meglepő képességeket kínál kis kiszerelésben. Mindkettő fogyasztói hardveren fut.

Általános célú telepítéshez: A Llama 4 Scout vagy Maverick szilárd, sokoldalú teljesítményt nyújt a Meta ökoszisztéma támogatásával.

Telepítési szempontok

A kontextusablakok többet számítanak, mint a marketing sugallja. A legtöbb valós alkalmazás 8K token alatti értéket használ. Ha nem könyveket vagy hosszú kódbázisokat dolgoz fel, a 256K-os ablak túlzás.

A kvantálás a barátod. Az INT4 kvantálás általában négyszeresére csökkenti a modell méretét minimális minőségromlás mellett. Az olyan modellek, mint a Llama 4 Scout és a Gemma 3 27B kvantálás után praktikussá válnak a fogyasztói GPU-k számára.

Tesztelje le tényleges adatait. Az összehasonlító pontszámok a szintetikus feladatokat mérik. Futtassa a modellt a használati esetből származó reprezentatív lekérdezéseken. Mérje meg a késleltetést terhelés alatt. Számolja a hallucinációkat ezer válaszra.

A licenckövetelmények sikeresen skálázódnak. A legtöbb „nyílt” licenc méretkorlátozást ad. A Llama márkajelzést igényel 700 millió felhasználó felett. A Kiminek 100 millió felhasználónál vagy 20 millió dolláros bevételnél több márkaépítésre van szüksége. A DeepSeek MIT licencében nincsenek ilyen korlátozások.

Várakozással

Továbbra is csökken a szakadék a nyílt forráskódú és a szabadalmaztatott modellek között. A DeepSeek-V3.2 Speciale megfelel vagy meghaladja a GPT-5-öt meghatározott érvelési benchmarkok alapján. A Gemma 3 27B a méretének 15-szörösét felülmúlja a modelleket. A MiMo-V2-Flash határérték kódolási teljesítményt nyújt a költségek töredékéért.

Az AI bevezetésének gazdaságossága megváltozik. A nyílt forráskódú modelleket elsajátító szervezetek irányítást szereznek mesterségesintelligencia-infrastruktúrájuk, költségeik és adataik felett. Azok, amelyek továbbra is függenek az API-któl, folyamatos szállítói kockázattal és kiszámíthatatlan árakkal néznek szembe.

2026-ban nem az a kérdés, hogy használjunk-e nyílt forráskódú modelleket, hanem az, hogy melyeket kell telepíteni az adott felhasználási esetre. A modellek készen állnak. Az infrastruktúra kiforrott. Itt az idő. Fontolja meg a [RAG-keretrendszerekkel] (/posts/best-rag-frameworks-2026/) való integrációt a tudásalapú alkalmazásokhoz és a [vektoradatbázisokhoz] (/posts/best-vector-databases-ai-applications-2026/) a hatékony visszakeresés érdekében.

Gyakran Ismételt Kérdések

Melyik a legjobb ingyenes nyílt forráskódú LLM 2026-ra?

A DeepSeek-V3.2 a legjobb ingyenes nyílt forráskódú LLM-et kínálja MIT-licenccel, használati korlátozások nélkül és határszintű érvelési képességekkel. A Llama 4 szélesebb körű ökoszisztéma-támogatást biztosít elfogadható licencfeltételekkel a legtöbb használati esetre. A Qwen 2.5 kiváló a többnyelvű alkalmazásokhoz. Az erőforrások szűkös környezetében a Gemma 3 4B lenyűgöző képességeket kínál a fogyasztói hardveren. A „legjobb” az Ön egyedi igényeitől függ – az érveléstől (DeepSeek), az ökoszisztémától (Llama), a többnyelvűségtől (Qwen) vagy a hatékonyságtól (Gemma).

Futtathatom a Llama 4-et a laptopomon?

A Llama 4 Scout (35B paraméterek) körülbelül 70 GB nem kvantitált VRAM-ot igényel – ez nem praktikus laptopoknál. Az INT4 kvantálással a memóriaigény ~18 GB-ra csökken, így ez megvalósítható csúcskategóriás laptopokon dedikált GPU-val (RTX 4090, M3 Max 128 GB). Tipikus laptopok esetén fontolja meg a kisebb modelleket, mint például a Gemma 3 4B (~4 GB kvantált) vagy a GLM-4.7-Flash. A felhőszolgáltatók (RunPod, Lambda Labs) 0,50-2 USD/óra áron kínálnak GPU-példányokat a nagyobb modellekkel való kísérletezéshez, mielőtt elköteleznék magukat a hardver mellett.

Mennyibe kerül valójában egy saját üzemeltetésű LLM működtetése?

A költségek hardverre és elektromos áramra oszlanak. Egy dedikált GPU-szerver (RTX 4090 vagy A6000) 2000-7000 dollárba kerül előre, plusz 50-150 dollár/hó elektromos áram a hét minden napján, 24 órában. A felhőalapú GPU-példányok ára 0,50–3 USD/óra (folyamatosan 360–2160 USD/hó). Időszakos használat esetén a felhő olcsóbb. Nagy volumenű termelési munkaterhelések esetén (>10 millió token/nap) az API-költségekhez képest akár 3-6 hónapon belül is megszakad az önkiszolgáló üzemeltetése. A kisebb GPU-kon lévő kvantált modellek jelentősen csökkentik a költségeket, miközben megőrzik az elfogadható minőséget.

Biztonságosak a nyílt forráskódú LLM-ek kereskedelmi használatra?

Az engedélyezés jelentősen eltér. A DeepSeek-V3.2-nek (MIT-licenc) nincs korlátozás. A Llama 4 használatához 700 millió felhasználó feletti Meta márkajelzés szükséges. A Qwen 2.5 lehetővé teszi a kereskedelmi felhasználást forrásmegjelöléssel. A Gemma 3 a Google feltételei szerint engedélyezi a kereskedelmi felhasználást. Mindig tekintse át a konkrét licencfeltételeket – a „nyílt forráskódú” nem jelenti automatikusan a korlátlan kereskedelmi felhasználást. A jogbiztonság érdekében konzultáljon jogi tanácsadóval az engedélyezési vonatkozásokról az adott telepítési skálára és iparágra vonatkozóan.

Melyik nyílt forráskódú LLM a legjobb RAG alkalmazásokhoz?

RAG-alkalmazásokhoz válassza az utasításkövetésre és a környezethasználatra optimalizált modelleket. A Llama 4 Scout és a DeepSeek-V3.2 kiválóan teljesít a visszakereséssel kiegészített utasítások követésében. A Qwen 2.5 Turbo erős környezetintegrációt kínál alacsonyabb késleltetéssel. Párosítsa hatékony RAG-keretrendszerekkel (LlamaIndex, LangChain) és vektoradatbázisokkal (Pinecone, Qdrant) az optimális teljesítmény érdekében. Értékelje a modelleket a konkrét visszakeresési feladatokhoz – az utasítások betartása többet jelent, mint a RAG-munkafolyamatok nyers benchmark pontszámai. A nagy nyelvi modellekkel kapcsolatos szakértelmet építő fejlesztők számára a [Hands-On Large Language Models] (https://www.amazon.com/dp/1098150961?tag=scopir20-20) gyakorlati útmutatást ad az LLM-ekkel való együttműködéshez a termelés során.

Szeretné bevezetni ezeket a modelleket? Tekintse meg az Ollama webhelyet az egyszerű helyi telepítéshez, a vLLM webhelyet az optimalizált kiszolgáláshoz, a Hugging Face oldalt pedig a modellkártyák és a dokumentáció böngészéséhez.