LLM с открытым исходным кодом (большие языковые модели) в 2026 году превратились из исследовательских экспериментов в готовые к производству альтернативы проприетарным API. Лучшие LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 и Gemma 3 — обеспечивают высочайшую производительность при рассуждениях, кодировании и мультимодальных задачах, обеспечивая при этом самостоятельное размещение и настройку. Более половины производственных развертываний LLM теперь используют модели с открытым исходным кодом, а не закрытые API, такие как GPT-5 или Claude. «Момент DeepSeek» в 2025 году доказал, что LLM с открытым исходным кодом могут соответствовать возможностям запатентованных моделей при значительно меньших затратах. Организации, выбирающие LLM с открытым исходным кодом, отдают приоритет конфиденциальности данных, предсказуемости затрат, гибкости тонкой настройки и независимости от ограничений скорости API. Оценка DeepSeek, Llama и Qwen требует понимания архитектуры моделей, лицензионных ограничений и вариантов развертывания. LLM с открытым исходным кодом превосходны в областях, требующих постоянного хранения данных, настраиваемого поведения или вывода больших объемов данных, где затраты на API становятся непомерно высокими.

В этом подробном руководстве рассматриваются лучшие LLM с открытым исходным кодом в 2026 году, сравниваются возможности, показатели производительности, условия лицензирования, требования к оборудованию и стратегии развертывания, чтобы помочь командам выбрать оптимальные языковые модели с открытым исходным кодом для своих приложений искусственного интеллекта.

В этом руководстве рассматриваются лучшие LLM с открытым исходным кодом, доступные в 2026 году, с упором на модели, которые важны для реальных приложений: рассуждения, кодирование, рабочие процессы агентов и мультимодальные задачи.

Что делает модель «открытой»?

Термин «LLM с открытым исходным кодом» часто используется широко. Большинство моделей попадают в категорию открытых весов, а не традиционных моделей с открытым исходным кодом. Это означает, что параметры модели доступны для публичной загрузки, но лицензия может включать ограничения на коммерческое использование, распространение или раскрытие данных обучения.

Согласно [Инициативе открытого исходного кода] (https://opensource.org/ai/open-weights), модели с полностью открытым исходным кодом должны публиковать не только веса, но также обучающий код, наборы данных (там, где это возможно по закону) и подробный состав данных. Лишь немногие модели соответствуют этой планке в 2026 году.

В практических целях в этом руководстве основное внимание уделяется моделям, которые можно бесплатно загрузить, разместить на собственном хостинге, настроить и развернуть — именно это волнует большинство команд при оценке вариантов с «открытым исходным кодом».

Почему стоит выбирать LLM с открытым исходным кодом?

Конфиденциальность и контроль данных. Запуск моделей в вашей инфраструктуре означает, что конфиденциальные данные никогда не покинут вашу сеть. Это важно для здравоохранения, финансов и любой отрасли со строгими требованиями соответствия.

Предсказуемость затрат. Цены на основе API масштабируются в зависимости от использования, создавая непредсказуемые счета во время запуска продукта или в моменты вирусного распространения. Самостоятельные модели заменяют переменные затраты фиксированными расходами на инфраструктуру.

Глубина настройки. Точная настройка закрытых моделей ограничена возможностями, предоставляемыми поставщиками. Открытые веса позволяют полностью контролировать данные обучения, гиперпараметры и стратегии оптимизации.

Независимость от поставщиков. Поставщики API могут объявлять устаревшими модели, изменять цены или ограничивать доступ. Владение гирями исключает этот риск.

Компромиссы? Модели с открытым исходным кодом обычно отстают от передовых закрытых моделей в тестах, требуют управления инфраструктурой и полностью перекладывают ответственность за безопасность на вашу команду.

Лучшие программы LLM с открытым исходным кодом в 2026 году

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 стала одной из самых сильных моделей с открытым исходным кодом для рассуждений и агентных рабочих нагрузок. Выпущенный под разрешительной лицензией MIT, он сочетает в себе высочайшую производительность с повышенной эффективностью для сценариев с длительным контекстом.

Основные нововведения:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): механизм разреженного внимания, который сокращает объем вычислений при длительных входных данных при сохранении качества.
  • Масштабируемое обучение с подкреплением: Высокопроизводительный конвейер RL, который повышает производительность рассуждений до уровня GPT-5. Сообщается, что вариант DeepSeek-V3.2-Speciale превосходит GPT-5 в таких тестах, как AIME и HMMT 2025, согласно [техническому отчету DeepSeek] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3).
  • Синтез агентских задач. Обучение выполнено в более чем 1800 различных средах и более чем 85 000 агентских задач, охватывающих поиск, кодирование и многоэтапное использование инструментов.

Подходит для: групп, создающих агенты LLM или приложения, требующие большого количества рассуждений. Модель поддерживает вызовы инструментов как в мыслящем, так и в немыслящем режимах, что делает ее практичной для рабочих процессов производственного агента.

Требования к оборудованию: Требуются значительные вычислительные мощности. Для эффективного обслуживания требуются установки с несколькими графическими процессорами, например 8 × NVIDIA H200 (141 ГБ памяти).

MiMo-V2-Flash

[MiMo-V2-Flash] от Xiaomi (https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash) — это сверхбыстрая модель Mixture-of-Experts (MoE) с 309B общих параметров, но только 15B активных на каждый токен. Эта архитектура обеспечивает высокую производительность при сохранении превосходной эффективности обслуживания.

Основные особенности:

– Гибридный дизайн внимания: для большинства слоев используется скользящее окно внимания (окно из 128 токенов), а полное глобальное внимание — только на 1 из 6 слоев. Это уменьшает объем памяти KV-кэша и объем вычислений внимания почти в 6 раз для длинных контекстов.

  • Контекстное окно 256 КБ: эффективно обрабатывает очень длинные входные данные.
  • Высочайшая производительность кодирования. Согласно тестам Xiaomi, MiMo-V2-Flash превосходит DeepSeek-V3.2 и Kimi-K2 в задачах разработки программного обеспечения, несмотря на то, что у него в 2–3 раза меньше общих параметров.

Наилучший вариант для: Высокопроизводительного производства, где важна скорость вывода. Xiaomi сообщает о скорости около 150 токенов в секунду с агрессивной ценой (0,10 доллара США за миллион входных токенов, 0,30 доллара США за миллион выходных токенов при доступе через их API).

Модель использует онлайн-дистилляцию политики нескольких учителей (MOPD) для постобучения, обучения на нескольких моделях учителей, специфичных для конкретной предметной области, посредством плотных вознаграждений на уровне токенов. Подробности доступны в [техническом отчете] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Кими-К2.5

Kimi-K2.5 — это собственная мультимодальная модель MoE с 1 триллионом общих параметров (активирована 32B). Построенный на базе Kimi-K2, он обучен примерно на 15 триллионах смешанных зрительных и текстовых жетонов.

Философия дизайна: Текст и изображение оптимизируются вместе с самого начала посредством раннего слияния изображений, а не рассматривают зрение как адаптер на поздней стадии. Согласно [исследовательской работе Moonshot AI] (https://arxiv.org/abs/2602.02276), этот подход дает лучшие результаты, чем позднее слияние при фиксированных бюджетах токенов.

Выдающиеся особенности:

  • Режимы «Мгновенный» и «Мышление». Балансируйте задержку и глубину рассуждений в зависимости от варианта использования.
  • Программирование с учетом видения. Позиционируется как одна из самых сильных открытых моделей для преобразования изображений/видео в код, визуальной отладки и реконструкции пользовательского интерфейса.
  • Рой агентов (бета-версия): может самостоятельно управлять до 100 субагентами, выполняя до 1500 вызовов инструментов. Moonshot сообщает, что выполнение сложных задач происходит в 4,5 раза быстрее по сравнению с выполнением одним агентом.
  • Контекстное окно 256 КБ: обрабатывает длинные трассировки агентов и большие документы.

Примечание к лицензии: Выпущено под измененной лицензией MIT, требующей использования торговой марки «Kimi K2.5» для коммерческих продуктов с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц или ежемесячным доходом более 20 миллионов долларов США.

ГЛМ-4.7

GLM-4.7 от Zhipu AI фокусируется на создании действительно универсального LLM, сочетающего в себе агентские способности, сложные рассуждения и расширенное программирование в одной модели.

Основные улучшения по сравнению с GLM-4.6:

  • Более сильные агенты кодирования. Очевидный выигрыш в тестах агентного кодирования, соответствующий или превосходящий DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 и GPT-5.1, согласно оценкам Zhipu.
  • Улучшение использования инструментов: повышенная надежность при выполнении задач с большим количеством инструментов и рабочих процессов в стиле просмотра.
  • Управляемое многоходовое мышление: Имеет три режима мышления:
    • Чередованное мышление: думает перед ответами и вызовами инструментов.
    • Сохраненное мышление: сохраняет предыдущее мышление во время поворотов, чтобы уменьшить дрейф.
    • Мышление на уровне хода: включайте рассуждения только тогда, когда это необходимо для управления задержкой/стоимостью.

Наилучший вариант для: Приложений, требующих совместного выполнения рассуждений, кодирования и агентских возможностей. Для команд с ограниченными ресурсами GLM-4.5-Air FP8 подходит для одного H200. Вариант GLM-4.7-Flash представляет собой легкий вариант MoE 30B с высокой производительностью для задач локального кодирования.

Лама 4

Серия Llama 4 от Meta знаменует собой серьезный архитектурный сдвиг в Mixture of Experts. На данный момент доступны две модели:

Llama 4 Scout: 17B активных параметров из 109B в общей сложности для 16 экспертов. Имеет контекстное окно на 10 миллионов токенов. Подходит для одного H100 и может быть квантовано до int4 для развертывания потребительского графического процессора.

Llama 4 Maverick: 17 миллиардов активных из 400 миллиардов в общей сложности по 128 экспертам, с контекстным окном 1 миллион. Meta использует это внутри себя для WhatsApp, Messenger и Instagram. Согласно тестам Meta, он превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash в ряде задач.

Мультимодальные возможности. Обе модели изначально являются мультимодальными (ввод текста и изображений, вывод текста). Однако функции видения заблокированы в ЕС в соответствии с политикой допустимого использования Meta.

Многоязычная поддержка. Обучение на 200 языках с тонкой настройкой поддержки 12 основных языков.

Лицензия: «Открытые веса» в соответствии с лицензией сообщества Llama 4. Позволяет коммерческое использование до 700 миллионов активных пользователей в месяц. Требуется брендинг «Built with Llama», а последующие производные продукты наследуют лицензионные ограничения.

Гугл Джемма 3

Gemma 3 использует технологию Gemini 2.0. Согласно техническому отчету Google, модель 27B превосходит Llama-405B, DeepSeek-V3 и o3-mini в тестах LMArena — модель 27B превосходит нечто в 15 раз больше своего размера.

Размеры моделей: 270M, 1B, 4B, 12B и 27B. Крошечный 270M использует 0,75% заряда батареи для 25 разговоров на Pixel 9 Pro. Модели 4B и старше поддерживают мультимодальность (текст и изображения).

Технические особенности:

– Контекстное окно 128 КБ: обрабатывает 30 изображений с высоким разрешением, 300-страничную книгу или час видео в одном запросе.

  • Поддержка более 140 языков с собственным вызовом функций.
  • Архитектура с чередованием внимания 5 к 1: Обеспечивает управляемость KV-кэша без ущерба для качества.

Функции безопасности: ShieldGemma 2 фильтрует вредоносный контент изображений, превосходя LlavaGuard 7B и GPT-4o mini в обнаружении откровенно сексуального, жестокого и опасного контента, согласно оценкам Google.

Развертывание: Gemma QAT (обучение с учетом квантования) позволяет запускать модель 27B на потребительских графических процессорах, таких как RTX 3090. Совместимость с платформами охватывает Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face и vLLM.

gpt-oss-120b

OpenAI gpt-oss-120b — их самая функциональная модель с открытым весом на сегодняшний день. Обладая общими параметрами 117B и архитектурой MoE, он конкурирует с такими проприетарными моделями, как o4-mini.

Подход к обучению: Обучение с использованием подкрепляющего обучения и уроков o3. Сосредоточьтесь на задачах рассуждения, STEM, программировании и общих знаниях. Использует расширенный токенизатор, который также используется в o4-mini.

Подходит для: команд, которым нужна модель поведения в стиле OpenAI без зависимостей API. Полностью открытый вес и доступен для коммерческого использования.

Примечание. В исходных материалах описание модели урезано, но она позиционируется как прямой конкурент проприетарных моделей среднего уровня с преимуществом полного владения.

Как выбрать правильную модель

Для рассуждений и агентов: Начните с DeepSeek-V3.2 или GLM-4.7. Оба преуспевают в многоэтапном рассуждении и использовании инструментов.

Для высокопроизводительного производства: MiMo-V2-Flash предлагает лучшее качество токенов в секунду. Гибридный дизайн внимания позволяет контролировать затраты на выводы.

Для мультимодальных рабочих процессов: Kimi-K2.5 или Gemma 3 обеспечивают наилучшие возможности машинного зрения. Кими преуспевает в написании кода из изображений, а Gemma предлагает более широкие возможности развертывания.

При ограниченных ресурсах: Gemma 3 4B или GLM-4.7-Flash обеспечивают удивительные возможности в небольших корпусах. Оба работают на потребительском оборудовании.

Для общего применения: Llama 4 Scout или Maverick обеспечивают надежную универсальную производительность благодаря поддержке экосистемы Meta.

Рекомендации по развертыванию

Контекстные окна имеют большее значение, чем предполагает маркетинг. Большинство реальных приложений используют токены размером менее 8 КБ. Если вы не обрабатываете книги или длинные кодовые базы, окно размером 256 КБ будет излишним.

Квантование — ваш друг. Квантование INT4 обычно уменьшает размер модели в 4 раза с минимальной потерей качества. Такие модели, как Llama 4 Scout и Gemma 3 27B, после квантования становятся практичными для потребительских графических процессоров.

Проверьте свои реальные данные. Результаты тестов измеряют синтетические задачи. Запустите модель на репрезентативных запросах из вашего варианта использования. Измерьте задержку под нагрузкой. Посчитайте галлюцинации на тысячу ответов.

Последствия лицензий масштабируются по мере успеха. Большинство «открытых» лицензий добавляют ограничения в масштабе. Llama требует брендинга более 700 миллионов пользователей. Кими требует, чтобы бренд имел более 100 миллионов пользователей или доход в 20 миллионов долларов. Лицензия DeepSeek MIT не имеет таких ограничений.

С нетерпением жду

Разрыв между моделями с открытым исходным кодом и проприетарными моделями продолжает сокращаться. DeepSeek-V3.2 Speciale соответствует или превосходит GPT-5 по конкретным критериям мышления. Gemma 3 27B превосходит модели в 15 раз больше его. MiMo-V2-Flash обеспечивает непревзойденную производительность кодирования за небольшую цену.

Экономика внедрения ИИ меняется. Организации, осваивающие модели с открытым исходным кодом, получают контроль над своей инфраструктурой искусственного интеллекта, затратами и данными. Те, кто по-прежнему зависит от API, сталкиваются с постоянным риском со стороны поставщиков и непредсказуемыми ценами.

В 2026 году вопрос не в том, использовать ли модели с открытым исходным кодом, а в том, какие из них развернуть для вашего конкретного случая использования. Модели готовы. Инфраструктура зрелая. Время пришло. Рассмотрите возможность интеграции с инфраструктурами RAG для приложений, основанных на знаниях, и векторными базами данных для эффективного поиска.

Часто задаваемые вопросы

Какой бесплатный LLM с открытым исходным кодом лучше всего на 2026 год?

DeepSeek-V3.2 предлагает лучший бесплатный LLM с открытым исходным кодом, лицензией MIT, без ограничений использования и возможностями рассуждения на переднем уровне. Llama 4 обеспечивает более широкую поддержку экосистемы с приемлемыми условиями лицензирования для большинства случаев использования. Qwen 2.5 отлично подходит для многоязычных приложений. Для сред с ограниченными ресурсами Gemma 3 4B обеспечивает впечатляющие возможности на потребительском оборудовании. «Лучший» зависит от ваших конкретных потребностей — рассуждения (DeepSeek), экосистемы (Llama), многоязычия (Qwen) или эффективности (Gemma).

Могу ли я запустить Llama 4 на своем ноутбуке?

Llama 4 Scout (параметры 35B) требует около 70 ГБ неквантованной видеопамяти, что нецелесообразно для ноутбуков. Благодаря квантованию INT4 требования к памяти снижаются до ~18 ГБ, что делает его возможным на ноутбуках высокого класса с выделенными графическими процессорами (RTX 4090, M3 Max 128 ГБ). В качестве типичных ноутбуков рассмотрите модели меньшего размера, такие как Gemma 3 4B (квантованный ~4 ГБ) или GLM-4.7-Flash. Поставщики облачных услуг (RunPod, Lambda Labs) предлагают экземпляры графических процессоров по цене 0,50–2 доллара в час для экспериментов с более крупными моделями, прежде чем переходить к аппаратному обеспечению.

Сколько на самом деле стоит содержание LLM на собственном хостинге?

Затраты разбиваются на оборудование и электроэнергию. Выделенный сервер графического процессора (RTX 4090 или A6000) стоит 2000–7000 долларов США авансом плюс 50–150 долларов США в месяц за электричество для круглосуточной работы. Инстансы Cloud GPU стоят 0,50–3 доллара США в час (360–2160 долларов США в месяц при непрерывном использовании). Для периодического использования облако обходится дешевле. Для больших объемов производственных рабочих нагрузок (> 10 миллионов токенов в день) самостоятельный хостинг окупается в течение 3–6 месяцев по сравнению с затратами на API. Квантованные модели на графических процессорах меньшего размера значительно сокращают затраты, сохраняя при этом приемлемое качество.

Безопасны ли LLM с открытым исходным кодом для коммерческого использования?

Лицензирование существенно различается. DeepSeek-V3.2 (лицензия MIT) не имеет ограничений. Llama 4 требует мета-брендинга для более чем 700 миллионов пользователей. Qwen 2.5 допускает коммерческое использование с указанием авторства. Gemma 3 разрешает коммерческое использование в соответствии с условиями Google. Всегда проверяйте конкретные условия лицензии: «открытый исходный код» не означает автоматически неограниченное коммерческое использование. Для юридической уверенности проконсультируйтесь с юрисконсультом о последствиях лицензирования для вашего конкретного масштаба развертывания и отрасли.

Какой LLM с открытым исходным кодом лучше всего подходит для приложений RAG?

Для приложений RAG выбирайте модели, оптимизированные для выполнения инструкций и использования контекста. Llama 4 Scout и DeepSeek-V3.2 превосходно справляются с подсказками, дополненными поиском. Qwen 2.5 Turbo обеспечивает надежную контекстную интеграцию с меньшей задержкой. Сопряжение с эффективными платформами RAG (LlamaIndex, LangChain) и векторными базами данных (Pinecone, Qdrant) для достижения оптимальной производительности. Оценивайте модели для конкретных задач поиска — соблюдение инструкций важнее, чем исходные результаты тестов для рабочих процессов RAG. Для разработчиков, приобретающих опыт работы с большими языковыми моделями, книга [Практическое руководство по большим языковым моделям] (https://www.amazon.com/dp/1098150961?tag=scopir20-20) предоставляет практические рекомендации по работе с LLM в производстве.

  • Хотите внедрить эти модели? Посетите Ollama для простого локального развертывания, vLLM для оптимизации обслуживания и Hugging Face для просмотра карточек моделей и документации.*