W 2026 r. rozwiązania LLM typu open source (modele dużego języka) przekształciły się z eksperymentów badawczych w gotowe do produkcji alternatywy dla zastrzeżonych interfejsów API. Najlepsze rozwiązania LLM typu open source — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 i Gemma 3 — zapewniają wydajność na najwyższym poziomie w zakresie wnioskowania, kodowania i zadań multimodalnych, umożliwiając jednocześnie samodzielny hosting i dostosowywanie. Ponad połowa wdrożeń produkcyjnych LLM wykorzystuje obecnie modele open source zamiast zamkniętych interfejsów API, takich jak GPT-5 lub Claude. „Moment DeepSeek” w 2025 r. udowodnił, że rozwiązania LLM typu open source mogą dorównać możliwościom modelu zastrzeżonego przy znacznie niższych kosztach. Organizacje wybierające rozwiązania LLM typu open source traktują priorytetowo prywatność danych, przewidywalność kosztów, elastyczność dostrajania i niezależność od limitów stawek API. Ocena DeepSeek, Llama i Qwen wymaga zrozumienia architektury modelu, ograniczeń licencyjnych i opcji wdrożenia. Open source LLM wyróżnia się w dziedzinach wymagających przechowywania danych, niestandardowego zachowania lub wnioskowania na dużą skalę, gdzie koszty API stają się wygórowane.

Ten kompleksowy przewodnik analizuje najlepsze programy LLM typu open source w 2026 r., porównując możliwości, testy porównawcze wydajności, warunki licencji, wymagania sprzętowe i strategie wdrażania, aby pomóc zespołom wybrać optymalne modele języka open source dla ich aplikacji AI.

W tym przewodniku omówiono najlepsze narzędzia LLM typu open source dostępne w 2026 r., koncentrując się na modelach mających znaczenie dla rzeczywistych zastosowań: wnioskowania, kodowania, przepływów pracy agentów i zadań multimodalnych.

Co sprawia, że ​​model jest „otwartym źródłem”?

Termin „open source LLM” jest często używany luźno. Większość modeli należy raczej do kategorii otwartych wag niż tradycyjnego oprogramowania typu open source. Oznacza to, że parametry modelu można pobrać publicznie, ale licencja może zawierać ograniczenia dotyczące komercyjnego wykorzystania, redystrybucji lub ujawniania danych szkoleniowych.

Według Inicjatywy Open Source modele w pełni otwarte powinny udostępniać nie tylko wagi, ale także kod szkoleniowy, zbiory danych (jeśli jest to prawnie możliwe) i szczegółowy skład danych. Niewiele modeli spełnia ten próg w 2026 roku.

Ze względów praktycznych niniejszy przewodnik skupia się na modelach, które można bezpłatnie pobrać, samodzielnie hostować, dostrajać i wdrażać — na tym właśnie skupia się większość zespołów oceniających opcje „open source”.

Dlaczego warto wybrać studia LLM typu open source?

Prywatność i kontrola danych. Uruchamianie modeli w Twojej infrastrukturze oznacza, że ​​wrażliwe dane nigdy nie opuszczą Twojej sieci. Ma to znaczenie dla opieki zdrowotnej, finansów i każdej branży, w której obowiązują rygorystyczne wymagania dotyczące zgodności.

Przewidywalność kosztów. Ceny oparte na API skalują się wraz z użytkowaniem, tworząc nieprzewidywalne rachunki podczas premier produktów lub w momentach wirusowych. Modele hostowane samodzielnie zastępują koszty zmienne stałymi wydatkami na infrastrukturę.

Głębokość dostosowywania. Dostrajanie zamkniętych modeli ogranicza się do informacji udostępnianych przez dostawców. Otwarte ciężary umożliwiają pełną kontrolę nad danymi treningowymi, hiperparametrami i strategiami optymalizacji.

Niezależność od dostawcy. Dostawcy interfejsów API mogą wycofywać modele, zmieniać ceny lub ograniczać dostęp. Posiadanie odważników eliminuje to ryzyko.

Kompromisy? Modele open source zazwyczaj pozostają w tyle za modelami zamkniętymi w testach porównawczych, wymagają zarządzania infrastrukturą i całkowicie przerzucają odpowiedzialność za bezpieczeństwo na swój zespół.

Najlepsze programy LLM typu open source w 2026 r

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 okazał się jednym z najsilniejszych modeli open source do wnioskowania i obciążeń agentycznych. Wydany na liberalnej licencji MIT, łączy w sobie wydajność na poziomie pionierskim z ulepszoną wydajnością w scenariuszach o długim kontekście.

Kluczowe innowacje:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Mechanizm rzadkiej uwagi, który ogranicza obliczenia w przypadku długich danych wejściowych, zachowując jednocześnie jakość.
  • Skalowane uczenie się przez wzmacnianie: Wysokowydajny potok RL, który przesuwa wydajność wnioskowania na terytorium GPT-5. Według raportu technicznego DeepSeek wariant DeepSeek-V3.2-Speciale podobno przewyższa GPT-5 w testach porównawczych takich jak AIME i HMMT 2025.
  • Synteza zadań agenta: przeszkoleni w ponad 1800 różnych środowiskach i ponad 85 000 zadań agentów obejmujących wyszukiwanie, kodowanie i wieloetapowe korzystanie z narzędzi.

Najlepsze dla: zespołów tworzących agentów LLM lub aplikacji wymagających intensywnego rozumowania. Model obsługuje wywołania narzędzi zarówno w trybie myślącym, jak i niemyślącym, dzięki czemu jest praktyczny w przepływach pracy agentów produkcyjnych.

Wymagania sprzętowe: Wymagana duża moc obliczeniowa. Wydajne serwowanie wymaga konfiguracji z wieloma procesorami graficznymi, np. 8× NVIDIA H200 (pamięć 141 GB).

MiMo-V2-Flash

Xiaomi MiMo-V2-Flash to ultraszybki model Mixture-of-Experts (MoE) z łącznymi parametrami 309B, ale tylko 15B aktywnych na token. Architektura ta zapewnia duże możliwości przy jednoczesnym zachowaniu doskonałej wydajności obsługi.

Kluczowe cechy:

  • Projekt uwagi hybrydowej: Wykorzystuje uwagę przesuwanego okna dla większości warstw (okno 128 tokenów) z pełną uwagą globalną tylko w 1 na 6 warstwach. Zmniejsza to pojemność pamięci podręcznej KV i obliczenia uwagi o prawie 6 razy w przypadku długich kontekstów.
  • Okno kontekstowe 256 tys.: Skutecznie obsługuje wyjątkowo długie dane wejściowe.
  • Najwyższa wydajność kodowania: Według testów Xiaomi, MiMo-V2-Flash przewyższa DeepSeek-V3.2 i Kimi-K2 w zadaniach związanych z inżynierią oprogramowania, mimo że ma 2-3 razy mniej parametrów całkowitych.

Najlepsze dla: Wysokoprzepustowa produkcja służąca tam, gdzie liczy się szybkość wnioskowania. Xiaomi zgłasza około 150 tokenów na sekundę przy agresywnych cenach (0,10 USD za milion tokenów wejściowych, 0,30 USD za milion tokenów wyjściowych w przypadku dostępu za pośrednictwem interfejsu API).

Model wykorzystuje destylację zasad online dla wielu nauczycieli (MOPD) na potrzeby szkolenia po szkoleniu, ucząc się od wielu modeli nauczycieli specyficznych dla danej domeny poprzez gęste nagrody na poziomie żetonów. Szczegóły są dostępne w [ich raporcie technicznym] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 to natywny multimodalny model MoE z 1 bilionem parametrów całkowitych (aktywowany 32B). Zbudowany na bazie Kimi-K2, jest szkolony na około 15 bilionach żetonów o mieszanej wizji i tekście.

Filozofia projektowania: Tekst i obraz są optymalizowane od samego początku, aż do połączenia wizji na wczesnym etapie, zamiast traktować wizję jako adapter na późniejszym etapie. Według [artykułu badawczego Moonshot AI] (https://arxiv.org/abs/2602.02276) takie podejście daje lepsze wyniki niż późna fuzja przy stałych budżetach tokenów.

Wyjątkowe funkcje:

  • Tryby natychmiastowe i myślenia: Równowaga opóźnień i głębokości rozumowania w zależności od przypadku użycia.
  • Kodowanie z wizją: Pozycjonowany jako jeden z najsilniejszych otwartych modeli do przetwarzania obrazu/wideo na kod, debugowania wizualnego i rekonstrukcji interfejsu użytkownika.
  • Rój agentów (beta): Może samodzielnie kierować maksymalnie 100 podagentami, wykonując do 1500 wywołań narzędzi. Moonshot raportuje do 4,5 razy szybsze zakończenie w porównaniu do wykonywania złożonych zadań przez jednego agenta.
  • Okno kontekstowe 256 tys.: Obsługuje długie ślady agentów i duże dokumenty.

Nota licencyjna: Wydane na podstawie zmodyfikowanej licencji MIT wymagającej brandingu „Kimi K2.5” dla produktów komercyjnych z ponad 100 milionami aktywnych użytkowników miesięcznie lub ponad 20 milionami dolarów miesięcznych przychodów.

GLM-4.7

GLM-4.7 firmy Zhipu AI koncentruje się na stworzeniu prawdziwie ogólnego LLM, który łączy w jednym modelu zdolności agentyczne, złożone rozumowanie i zaawansowane kodowanie.

Kluczowe ulepszenia w stosunku do GLM-4.6:

  • Silniejsi agenci kodujący: Wyraźne zyski w testach kodowania agentycznego, dorównujące lub przewyższające DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 i GPT-5.1 według ocen Zhipu.
  • Lepsze wykorzystanie narzędzi: Większa niezawodność w przypadku zadań wymagających dużej liczby narzędzi i przepływów pracy przypominających przeglądanie.
  • Sterowane rozumowanie wieloobrotowe: Zawiera trzy tryby myślenia:
    • Myślenie przeplatane: myśli przed odpowiedziami i wywołaniami narzędzi
    • Zachowane myślenie: Zachowuje wcześniejsze myślenie w kolejnych zakrętach, aby zmniejszyć dryf
    • Myślenie zwrotne: Włącz rozumowanie tylko wtedy, gdy jest to potrzebne do zarządzania opóźnieniami/kosztami

Najlepsze do: Zastosowań wymagających wnioskowania, kodowania i działania agentowego. W przypadku zespołów o ograniczonych zasobach GLM-4.5-Air FP8 pasuje do jednego H200. Wariant GLM-4.7-Flash to lekki MoE 30B o dużej wydajności do lokalnych zadań związanych z kodowaniem.

Lama 4

Seria Meta Llama 4 oznacza poważną zmianę architektoniczną w kierunku Mieszanki ekspertów. Aktualnie dostępne są dwa modele:

Lama 4 Scout: 17B aktywnych parametrów ze 109B ogółem u 16 ekspertów. Zawiera okno kontekstowe zawierające 10 milionów tokenów. Pasuje do pojedynczego H100 i może być skwantowany do int4 w celu wdrożenia konsumenckiego procesora graficznego.

Llama 4 Maverick: 17B aktywnych z 400B łącznie u 128 ekspertów, z oknem kontekstowym 1M. Meta używa tego wewnętrznie w WhatsApp, Messenger i Instagram. Według testów Meta pokonuje GPT-4o i Gemini 2.0 Flash w kilku zadaniach.

Możliwości multimodalne: Obydwa modele są natywnie multimodalne (wejście tekstu i obrazów, wyświetlenie tekstu). Jednakże funkcje wizyjne są zablokowane w UE zgodnie z polityką dopuszczalnego użytkowania Meta.

Wsparcie wielojęzyczne: Szkolenie w 200 językach z możliwością dostosowania dla 12 głównych języków.

Licencja: „Odważniki otwarte” na podstawie licencji społecznościowej Llama 4. Umożliwia komercyjne wykorzystanie poniżej 700 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie. Wymaga marki „Built with Llama”, a dalsze produkty pochodne dziedziczą ograniczenia licencyjne.

Google Gemma 3

Gemma 3 wykorzystuje technologię Gemini 2.0. Według raportu technicznego Google model 27B podobno pokonuje Llama-405B, DeepSeek-V3 i o3-mini w testach porównawczych LMArena – model 27B przewyższa coś 15 razy większego.

Rozmiary modeli: 270M, 1B, 4B, 12B i 27B. Malutki 270M zużywa 0,75% baterii na 25 rozmów na Pixelu 9 Pro. Modele 4B i większe obsługują multimodalność (tekst i obrazy).

Najważniejsze informacje techniczne:

  • Okno kontekstowe 128 KB: Obsługuje 30 obrazów w wysokiej rozdzielczości, 300-stronicową książkę lub godzinę filmu w jednym monicie.
  • Obsługa ponad 140 języków z natywnym wywoływaniem funkcji.
  • Architektura uwagi przeplatanej 5 do 1: Umożliwia zarządzanie pamięcią podręczną KV bez utraty jakości.

Funkcje bezpieczeństwa: ShieldGemma 2 filtruje szkodliwe treści graficzne, przewyższając LlavaGuard 7B i GPT-4o mini pod kątem wykrywania treści o charakterze jednoznacznie seksualnym, brutalnym i niebezpiecznym, zgodnie z ocenami Google.

Wdrożenie: Gemma QAT (szkolenie uwzględniające kwantyzację) umożliwia uruchomienie modelu 27B na konsumenckich procesorach graficznych, takich jak RTX 3090. Zgodność frameworka obejmuje Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face i vLLM.

gpt-oss-120b

gpt-oss-120b OpenAI to ich najpotężniejszy jak dotąd model o otwartej wadze. Dzięki parametrom całkowitym 117B i architekturze MoE może konkurować z zastrzeżonymi modelami, takimi jak o4-mini.

Podejście szkoleniowe: Szkolenie oparte na uczeniu się przez wzmacnianie i lekcjach z o3. Skoncentruj się na zadaniach związanych z rozumowaniem, STEM, kodowaniu i wiedzy ogólnej. Wykorzystuje rozszerzony tokenizer, zasilając również o4-mini.

Najlepsze dla: Zespołów, które chcą zachować model w stylu OpenAI bez zależności API. W pełni otwarty i dostępny do użytku komercyjnego.

Uwaga: opis modelu został skrócony w materiałach źródłowych, ale jest on pozycjonowany jako bezpośredni konkurent dla zastrzeżonych modeli średniej klasy z przewagą pełnej własności.

Jak wybrać odpowiedni model

Dla uzasadnienia i agentów: Zacznij od DeepSeek-V3.2 lub GLM-4.7. Obaj przodują w wieloetapowym rozumowaniu i posługiwaniu się narzędziami.

Do produkcji o dużej przepustowości: MiMo-V2-Flash oferuje najlepsze tokeny na sekundę i wysoką jakość. Hybrydowy projekt uwagi umożliwia zarządzanie kosztami wnioskowania.

W przypadku multimodalnych procesów pracy: Kimi-K2.5 lub Gemma 3 zapewniają najlepsze możliwości wizyjne. Kimi specjalizuje się w kodowaniu z obrazów, podczas gdy Gemma oferuje szersze możliwości wdrażania.

W przypadku ograniczeń zasobów: Gemma 3 4B lub GLM-4.7-Flash zapewniają zaskakujące możliwości w małych opakowaniach. Obydwa działają na sprzęcie konsumenckim.

Do zastosowań ogólnych: Llama 4 Scout lub Maverick zapewniają solidną, wszechstronną wydajność dzięki obsłudze ekosystemu Meta.

Uwagi dotyczące wdrożenia

Okna kontekstowe mają większe znaczenie, niż sugeruje marketing. Większość rzeczywistych aplikacji wykorzystuje tokeny o wielkości poniżej 8 tys. Jeśli nie przetwarzasz książek ani długich baz kodu, okno 256 KB jest przesadą.

Kwantyzacja jest Twoim przyjacielem. Kwantyzacja INT4 zazwyczaj zmniejsza rozmiar modelu 4× przy minimalnej utracie jakości. Modele takie jak Llama 4 Scout i Gemma 3 27B stają się praktyczne dla konsumenckich procesorów graficznych po kwantyzacji.

Testuj na rzeczywistych danych. Wyniki testów porównawczych mierzą zadania syntetyczne. Uruchom model na reprezentatywnych zapytaniach z Twojego przypadku użycia. Zmierz opóźnienie pod obciążeniem. Policz halucynacje na tysiąc odpowiedzi.

Implikacje licencji zwiększają się wraz z sukcesem. Większość „otwartych” licencji dodaje ograniczenia na dużą skalę. Lama wymaga brandingu powyżej 700 milionów użytkowników. Kimi wymaga budowania marki powyżej 100 milionów użytkowników lub 20 milionów dolarów przychodów. Licencja DeepSeek MIT nie ma takich ograniczeń.

Oczekiwanie na coś

Przepaść między modelami open source a modelami zastrzeżonymi stale się zmniejsza. DeepSeek-V3.2 Speciale dorównuje lub przewyższa GPT-5 w określonych testach porównawczych. Gemma 3 27B przewyższa modele 15 razy większe. MiMo-V2-Flash zapewnia pionierską wydajność kodowania za ułamek ceny.

Ekonomika wdrażania sztucznej inteligencji zmienia się. Organizacje, które opanowują modele open source, zyskują kontrolę nad swoją infrastrukturą AI, kosztami i danymi. Firmy, które pozostają zależne od interfejsów API, borykają się z ciągłym ryzykiem dostawcy i nieprzewidywalnymi cenami.

W roku 2026 pytanie nie dotyczy tego, czy używać modeli open source, ale które z nich wdrożyć w konkretnym przypadku użycia. Modele są gotowe. Infrastruktura jest dojrzała. Nadszedł czas. Rozważ integrację z frameworkami RAG w celu uzyskania aplikacji opartych na wiedzy i wektorowymi bazami danych w celu wydajnego wyszukiwania.

Często zadawane pytania

Jaki jest najlepszy darmowy program LLM typu open source na rok 2026?

DeepSeek-V3.2 oferuje najlepsze darmowe oprogramowanie LLM o otwartym kodzie źródłowym z licencją MIT, bez ograniczeń użytkowania i możliwościami rozumowania na poziomie pionierskim. Llama 4 zapewnia szersze wsparcie ekosystemu z akceptowalnymi warunkami licencji dla większości przypadków użycia. Qwen 2.5 doskonale sprawdza się w zastosowaniach wielojęzycznych. W środowiskach o ograniczonych zasobach Gemma 3 4B zapewnia imponujące możliwości na sprzęcie konsumenckim. „Najlepszy” zależy od Twoich konkretnych potrzeb — rozumowania (DeepSeek), ekosystemu (Llama), wielojęzyczności (Qwen) lub wydajności (Gemma).

Czy mogę uruchomić Llamę 4 na moim laptopie?

Llama 4 Scout (parametry 35B) wymaga około 70 GB niekwantyzowanej pamięci VRAM – niepraktyczne w przypadku laptopów. Dzięki kwantyzacji INT4 wymagania dotyczące pamięci spadają do ~18 GB, dzięki czemu jest to możliwe na wysokiej klasy laptopach z dedykowanymi procesorami graficznymi (RTX 4090, M3 Max 128 GB). W przypadku typowych laptopów rozważ mniejsze modele, takie jak Gemma 3 4B (kwantyzacja ~ 4 GB) lub GLM-4.7-Flash. Dostawcy usług w chmurze (RunPod, Lambda Labs) oferują instancje GPU w cenie 0,50–2 USD/godz. umożliwiające eksperymentowanie z większymi modelami przed zakupem sprzętu.

Ile faktycznie kosztuje prowadzenie LLM na własnym serwerze?

Koszty rozkładają się na sprzęt i energię elektryczną. Dedykowany serwer GPU (RTX 4090 lub A6000) kosztuje 2000–7000 USD z góry plus 50–150 USD miesięcznie za energię elektryczną do pracy 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Instancje Cloud GPU kosztują 0,50–3 USD/godz. (360–2160 USD miesięcznie bez przerwy). W przypadku sporadycznego użytku chmura jest tańsza. W przypadku dużych obciążeń produkcyjnych (> 10 mln tokenów dziennie) przerwy w hostingu własnym trwają nawet 3–6 miesięcy w porównaniu z kosztami interfejsu API. Kwantyzowane modele na mniejszych procesorach graficznych znacznie obniżają koszty przy zachowaniu akceptowalnej jakości.

Czy programy LLM typu open source są bezpieczne do użytku komercyjnego?

Licencjonowanie znacznie się różni. DeepSeek-V3.2 (licencja MIT) nie ma żadnych ograniczeń. Lama 4 wymaga brandingu Meta dla ponad 700 milionów użytkowników. Qwen 2.5 umożliwia wykorzystanie komercyjne z podaniem autorstwa. Gemma 3 zezwala na wykorzystanie komercyjne na warunkach Google. Zawsze zapoznaj się z konkretnymi warunkami licencji — „otwarte oprogramowanie” nie oznacza automatycznie nieograniczonego użytku komercyjnego. Aby uzyskać pewność prawną, skonsultuj się z radcą prawnym w sprawie konsekwencji licencyjnych dla konkretnej skali wdrożenia i branży.

Który open source LLM jest najlepszy dla aplikacji RAG?

W przypadku aplikacji RAG wybierz modele zoptymalizowane pod kątem wykonywania instrukcji i wykorzystania kontekstu. Llama 4 Scout i DeepSeek-V3.2 doskonale radzą sobie z podążaniem za monitami wspomaganymi wyszukiwaniem. Qwen 2.5 Turbo oferuje silną integrację kontekstową przy niższych opóźnieniach. Połącz z wydajnymi frameworkami RAG (LlamaIndex, LangChain) i wektorowymi bazami danych (Pinecone, Qdrant), aby uzyskać optymalną wydajność. Oceń modele pod kątem konkretnych zadań wyszukiwania — przestrzeganie instrukcji ma większe znaczenie niż surowe wyniki testów porównawczych dla przepływów pracy RAG. Dla programistów budujących wiedzę na temat dużych modeli językowych, Praktyczne modele dużych języków zawierają praktyczne wskazówki dotyczące pracy z LLM w środowisku produkcyjnym.

Chcesz wdrożyć te modele? Sprawdź Ollama, aby łatwo wdrożyć lokalnie, vLLM aby zoptymalizować wyświetlanie, i Hugging Face do przeglądania kart modeli i dokumentacji.