ЛЛМ отвореног кода (велики језички модели) су се трансформисали из истраживачких експеримената у алтернативу спремне за производњу за власничке АПИ-је 2026. Најбољи ЛЛМ отвореног кода—ДеепСеек-В3.2, Ллама 4, Квен 2.5 и Гемма 3—остварују перформансе на граничном нивоу у закључивању, кодирању и омогућавању самосталне обраде задатака. Више од половине производних ЛЛМ имплементација сада користи моделе отвореног кода, а не затворене АПИ-је као што су ГПТ-5 или Цлауде. „Тренутак ДеепСеек-а“ у 2025. години је доказао да ЛЛМ отвореног кода могу да се подударају са могућностима власничког модела по драматично нижим трошковима. Организације које бирају ЛЛМ отвореног кода дају приоритет приватности података, предвидљивости трошкова, флексибилности финог подешавања и независности од ограничења брзине АПИ-ја. Процена ДеепСеек-а против Лламе против Квен-а захтева разумевање архитектуре модела, ограничења лиценцирања и опција примене. ЛЛМ отвореног кода се истичу у доменима који захтевају резидентност података, прилагођено понашање или закључивање великог обима где трошкови АПИ-ја постају превисоки.

Овај свеобухватни водич испитује најбоље ЛЛМ-ове отвореног кода у 2026. години, упоређујући могућности, стандарде перформанси, услове лиценцирања, хардверске захтеве и стратегије примене како би помогао тимовима да одаберу оптималне моделе језика отвореног кода за своје АИ апликације.

Овај водич испитује најбоље ЛЛМ-ове отвореног кода који су доступни 2026. године, фокусирајући се на моделе који су важни за примене у стварном свету: размишљање, кодирање, радни ток агената и мултимодални задаци.

Шта модел чини „отвореним кодом“?

Израз “отвореног кода ЛЛМ” се често користи слободно. Већина модела спада у категорију отворених тежина уместо традиционалног отвореног кода. То значи да се параметри модела могу јавно преузети, али лиценца може укључивати ограничења комерцијалне употребе, редистрибуције или откривања података о обуци.

Према [Иницијативи отвореног кода] (https://opensource.org/ai/open-weights), модели потпуно отвореног кода треба да издају не само тежине, већ и код за обуку, скупове података (где је то законски могуће) и детаљну композицију података. Неколико модела испуњава ову траку 2026.

У практичне сврхе, овај водич се фокусира на моделе који се могу бесплатно преузети, сами хостовати, фино подесити и применити — што је оно о чему већина тимова брине када процењују опције „отвореног кода“.

Зашто изабрати ЛЛМ отвореног кода?

Приватност и контрола података. Покретање модела на вашој инфраструктури значи да осетљиви подаци никада не напуштају вашу мрежу. Ово је важно за здравство, финансије и било коју индустрију са строгим захтевима за усклађеност.

Предвидљивост трошкова. Цене засноване на АПИ-ју се мењају са коришћењем, стварајући непредвидиве рачуне током лансирања производа или виралних тренутака. Само-хостовани модели замењују варијабилне трошкове фиксним инфраструктурним трошковима.

Дубина прилагођавања. Фино подешавање затворених модела је ограничено на оно што добављачи излажу. Отворене тежине омогућавају потпуну контролу над подацима о обуци, хиперпараметрима и стратегијама оптимизације.

Независност добављача. АПИ добављачи могу да застаревају моделе, промене цене или ограниче приступ. Поседовање тегова елиминише овај ризик.

Компромиси? Модели отвореног кода обично заостају за граничним затвореним моделима у референтним вредностима, захтевају управљање инфраструктуром и одговорност за безбедност у потпуности пребацују на ваш тим.

Најбољи доктори права из отвореног кода у 2026

ДеепСеек-В3.2

ДеепСеек-В3.2 се појавио као један од најјачих модела отвореног кода за размишљање и агентска радна оптерећења. Објављен под дозвољеном МИТ лиценцом, комбинује перформансе на граничном нивоу са побољшаном ефикасношћу за сценарије дугог контекста.

Кључне иновације:

  • ДеепСеек Спарсе Аттентион (ДСА): Механизам ретке пажње који смањује рачунање за дуге уносе уз задржавање квалитета.
  • Скалирано учење са појачањем: РЛ цевовод са високим рачунарством који гура перформансе закључивања на територију ГПТ-5. ДеепСеек-В3.2-Специале варијанта наводно надмашује ГПТ-5 у мерилима као што су АИМЕ и ХММТ 2025, према [ДеепСеек-овом техничком извештају] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3).
  • Синтеза агентских задатака: Обучен за 1.800+ различитих окружења и 85.000+ задатака агента који покривају претрагу, кодирање и коришћење алата у више корака.

Најбоље за: Тимове који граде ЛЛМ агенте или апликације које су тешке за размишљање. Модел подржава позиве алата иу режиму размишљања иу режиму без размишљања, што га чини практичним за радне токове производних агената.

Хардверски захтеви: Потребан је значајан рачунар. За ефикасно сервирање су потребна подешавања са више ГПУ-а као што је 8× НВИДИА Х200 (141 ГБ меморије).

МиМо-В2-Фласх

Ксиаоми-јев МиМо-В2-Фласх је ултра-брз модел мешавине стручњака (МоЕ) са 309Б укупних параметара, али само 15Б активних по токену. Ова архитектура пружа снажну способност уз одржавање одличне ефикасности сервирања.

Кључне карактеристике:

  • Хибридни дизајн пажње: Користи пажњу клизног прозора за већину слојева (прозор од 128 токена) са потпуном глобалном пажњом само на 1-у-6 слојева. Ово смањује складиштење КВ-кеш меморије и рачунање пажње за скоро 6× за дуге контексте.
  • 256К контекстни прозор: Ефикасно рукује изузетно дугим уносима.
  • Најбоље перформансе кодирања: Према Ксиаоми-јевим бенцхмарковима, МиМо-В2-Фласх надмашује ДеепСеек-В3.2 и Кими-К2 у задацима софтверског инжењеринга упркос томе што има 2-3× мање укупних параметара.

Најбоље за: Производња високе пропусности која служи тамо где је брзина закључивања битна. Ксиаоми извештава о око 150 токена у секунди са агресивним ценама (0,10 долара за милион улазних токена, 0,30 долара за милион излазних токена када им се приступа преко њиховог АПИ-ја).

Модел користи вишенаставну дестилацију онлајн политике (МОПД) за пост-обуку, учење од вишеструких модела наставника специфичних за домен кроз густе награде на нивоу токена. Детаљи су доступни у [њиховом техничком извештају] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Кими-К2.5

Кими-К2.5 је изворни мултимодални модел МОЕ са 1 трилион укупних параметара (32Б активирано). Направљен на бази Кими-К2, обучен је на приближно 15 трилиона мешовитих токена за вид и текст.

Филозофија дизајна: Текст и визија су оптимизовани заједно од самог почетка кроз рану фузију вида, уместо да се визија третира као адаптер у касној фази. Према [истраживачком раду Моонсхот АИ] (https://arxiv.org/abs/2602.02276), овај приступ даје боље резултате од касне фузије под фиксним буџетима токена.

Изванредне карактеристике:

  • Режими тренутног и размишљања: Уравнотежите кашњење и дубину размишљања на основу случаја употребе.
  • Кодирање са визијом: Позиционирано као један од најјачих отворених модела за слику/видео-код, визуелно отклањање грешака и реконструкцију корисничког интерфејса.
  • Рој агената (бета): Може самостално да усмерава до 100 подагента који извршавају до 1.500 позива алата. Моонсхот извештава о до 4,5 пута бржем завршетку у односу на извршавање једног агента на сложеним задацима.
  • 256К контекстни прозор: Рукује дугим траговима агента и великим документима.

Напомена о лиценци: Објављено под модификованом МИТ лиценцом која захтева брендирање „Кими К2.5“ за комерцијалне производе са више од 100 милиона активних корисника или 20 милиона долара месечног прихода.

ГЛМ-4.7

ГЛМ-4.7 из Зхипу АИ се фокусира на стварање истински генералистичког ЛЛМ-а који комбинује агентске способности, сложено резоновање и напредно кодирање у једном моделу.

Кључна побољшања у односу на ГЛМ-4.6:

  • Јачи агенти за кодирање: Јасни добици на референтним вредностима агентског кодирања, подударајући се или надмашујући ДеепСеек-В3.2, Цлауде Соннет 4.5 и ГПТ-5.1 према Зхипуовим проценама.
  • Боља употреба алата: Побољшана поузданост за задатке са тешким алатима и токове рада у стилу прегледања.
  • Контролно размишљање у више окрета: Садржи три начина размишљања:
    • Интерлеавед Тхинкинг: размишља пре одговора и позива алата
    • Очувано размишљање: Задржава претходно размишљање у скретањима како би се смањило заношење
    • Размишљање на нивоу окретања: Омогућите размишљање само када је то потребно за управљање кашњењем/трошком

Најбоље за: Апликације које захтевају резоновање, кодирање и агентске способности заједно. За тимове са ограниченим ресурсима, ГЛМ-4.5-Аир ФП8 се уклапа у један Х200. Варијанта ГЛМ-4.7-Фласх је лагана 30Б МОЕ са јаким перформансама за локалне задатке кодирања.

Лама 4

Метина серија Ллама 4 означава велики архитектонски помак на мешавину стручњака. Тренутно су доступна два модела:

Ллама 4 Сцоут: 17Б активних параметара од укупно 109Б за 16 стручњака. Садржи прозор контекста од 10 милиона токена. Уклапа се на један Х100 и може се квантовати у инт4 за примену ГПУ-а за потрошаче.

Ллама 4 Маверицк: 17Б активних од укупно 400Б преко 128 стручњака, са прозором контекста од 1М. Мета ово користи интерно за ВхатсАпп, Мессенгер и Инстаграм. Према Мета-иним бенчмарковима, побеђује ГПТ-4о и Гемини 2.0 Фласх на неколико задатака.

Мултимодалне могућности: Оба модела су природно мултимодална (текст и слике улазе, текст излази). Међутим, карактеристике вида су блокиране у ЕУ према Мета-овој политици прихватљиве употребе.

Вишејезична подршка: Обучено за 200 језика са подршком за фино подешавање за 12 главних језика.

Лиценца: “Опен-веигхтс” под Ллама 4 лиценцом заједнице. Омогућава комерцијалну употребу испод 700 милиона активних корисника месечно. Захтева брендирање „Буилт витх Ллама“ и низводни деривати наслеђују ограничења лиценце.

Гоогле Гемма 3

Гемма 3 користи технологију из Гемини 2.0. Модел 27Б је наводно бољи од Ллама-405Б, ДеепСеек-В3 и о3-мини на ЛМАрена бенцхмарковима према Гоогле-овом техничком извештају — модел 27Б надмашује нешто 15 пута у својој величини.

Величине модела: 270М, 1Б, 4Б, 12Б и 27Б. Мали 270М користи 0,75% батерије за 25 разговора на Пикел 9 Про. 4Б и већи модели подржавају мултимодални (текст и слике).

Технички нагласци:

  • Прозор контекста од 128К: Обрађује 30 слика високе резолуције, књигу од 300 страница или сат видеа у једном упиту.
  • Подршка за 140+ језика са изворним позивом функције.
  • 5-на-1 интерлеавед пажња архитектура: Одржава КВ-кеш управљив без жртвовања квалитета.

Безбедносне функције: СхиелдГемма 2 филтрира штетни садржај слика, надмашујући ЛлаваГуард 7Б и ГПТ-4о мини за откривање сексуално експлицитног, насилног и опасног садржаја према Гоогле-овим проценама.

Примена: Гемма КАТ (тренинг са свешћу о квантизацији) омогућава покретање 27Б модела на потрошачким ГПУ-овима као што је РТКС 3090. Компатибилност оквира обухвата Керас, ЈАКС, ПиТорцх, Хуггинг Фаце и вЛЛМ.

гпт-осс-120б

ОпенАИ-јев гпт-осс-120б је њихов најспособнији отворени модел до сада. Са укупним параметрима од 117Б и архитектуром МоЕ, парира власничким моделима као што је о4-мини.

Приступ обуци: Обучен уз учење уз поткрепљење и лекције из о3. Фокусирајте се на задатке резоновања, СТЕМ, кодирање и опште знање. Користи проширени токенизер који такође напаја о4-мини.

Најбоље за: Тимове који желе понашање модела у стилу ОпенАИ без АПИ зависности. Потпуно отворен и доступан за комерцијалну употребу.

Напомена: Опис модела је скраћен у изворним материјалима, али је позициониран као директна конкуренција власничким моделима средњег нивоа са предношћу пуног власништва.

Како одабрати прави модел

За образложење и агенте: Почните са ДеепСеек-В3.2 или ГЛМ-4.7. Обојица се истичу у размишљању у више корака и коришћењу алата.

За производњу велике пропусности: МиМо-В2-Фласх нуди најбоље токене у секунди са јаким квалитетом. Хибридни дизајн пажње омогућава управљање трошковима закључивања.

За мултимодалне токове рада: Кими-К2.5 или Гемма 3 пружају најбоље могућности вида. Кими се истиче у коду са слика, док Гемма нуди шире опције примене.

За ограничења ресурса: Гемма 3 4Б или ГЛМ-4.7-Фласх пружају изненађујуће могућности у малим паковањима. Оба раде на потрошачком хардверу.

За примену опште намене: Ллама 4 Сцоут или Маверицк обезбеђују солидне свеобухватне перформансе уз подршку Мета екосистема.

Разматрање примене

Прозори контекста су важнији него што маркетинг сугерише. Већина апликација у стварном свету користи мање од 8К токена. Ако не обрађујете књиге или дугачке базе кодова, прозор од 256К је превише.

Квантизација је ваш пријатељ. ИНТ4 квантизација обично смањује величину модела за 4× уз минималан губитак квалитета. Модели попут Ллама 4 Сцоут и Гемма 3 27Б постају практични за потрошачке ГПУ након квантизације.

Тестирајте са стварним подацима. Референтни резултати мере синтетичке задатке. Покрените модел на репрезентативним упитима из вашег случаја употребе. Измерите кашњење под оптерећењем. Бројите халуцинације на хиљаду одговора.

Успешно се повећавају импликације на лиценцу. Већина „отворених“ лиценци додаје ограничења у великој мери. Ллама захтева брендирање изнад 700 милиона корисника. Кими захтева брендирање изнад 100 милиона корисника или 20 милиона долара прихода. ДеепСеек-ова МИТ лиценца нема таква ограничења.

Лоокинг Форвард

Јаз између отвореног кода и власничких модела наставља да се смањује. ДеепСеек-В3.2 Специале одговара или премашује ГПТ-5 на одређеним мерилима за размишљање. Гемма 3 27Б надмашује моделе 15 пута у својој величини. МиМо-В2-Фласх пружа граничне перформансе кодирања уз делић цене.

Економија примене вештачке интелигенције се мења. Организације које владају моделима отвореног кода добијају контролу над својом АИ инфраструктуром, трошковима и подацима. Они који остају зависни од АПИ-ја суочавају се са сталним ризиком добављача и непредвидивим ценама.

За 2026., питање није да ли да користите моделе отвореног кода – већ које ћете применити за ваш специфични случај употребе. Модели су спремни. Инфраструктура је зрела. Сада је време. Размислите о интеграцији са РАГ фрамеворкс за апликације засноване на знању и векторске базе података за ефикасно проналажење.

Често постављана питања

Који је најбољи бесплатни ЛЛМ отвореног кода за 2026?

ДеепСеек-В3.2 нуди најбољи бесплатни ЛЛМ отвореног кода са МИТ лиценцирањем, без ограничења употребе и могућностима закључивања на граничном нивоу. Ллама 4 пружа ширу подршку екосистема са прихватљивим условима лиценцирања за већину случајева коришћења. Квен 2.5 је одличан за вишејезичне апликације. За окружења са ограниченим ресурсима, Гемма 3 4Б пружа импресивне могућности на потрошачком хардверу. „Најбоље“ зависи од ваших специфичних потреба — расуђивање (ДеепСеек), екосистем (лама), вишејезичност (Квен) или ефикасност (Гемма).

Могу ли да покренем Ллама 4 на свом лаптопу?

Ллама 4 Сцоут (35Б параметара) захтева приближно 70 ГБ ВРАМ неквантизоване — непрактично за лаптопове. Са ИНТ4 квантизацијом, захтеви за меморијом падају на ~18ГБ, што га чини изводљивим на врхунским лаптоповима са наменским ГПУ-овима (РТКС 4090, М3 Мак 128ГБ). За типичне лаптопове, размотрите мање моделе као што су Гемма 3 4Б (~4ГБ квантизован) или ГЛМ-4.7-Фласх. Провајдери у облаку (РунПод, Ламбда Лабс) нуде ГПУ инстанце по цени од 0,50-2 УСД по сату за експериментисање са већим моделима пре него што се посвете хардверу.

Колико заправо кошта вођење ЛЛМ-а који се самостално одржава?

Трошкови се разбијају на хардвер и електричну енергију. Наменски ГПУ сервер (РТКС 4090 или А6000) кошта 2.000-7.000 долара унапред плус 50-150 долара месечно за струју за 24/7 рад. Цлоуд ГПУ инстанце коштају 0,50-3 УСД/сат (360-2160 УСД/месечно непрекидно). За повремену употребу, облак је јефтинији. За обимна производна оптерећења (>10М токена/дан), само-хостовање се прекида чак и у року од 3-6 месеци у поређењу са трошковима АПИ-ја. Квантизовани модели на мањим ГПУ-овима значајно смањују трошкове уз одржавање прихватљивог квалитета.

Да ли су ЛЛМ отвореног кода безбедни за комерцијалну употребу?

Лиценцирање се значајно разликује. ДеепСеек-В3.2 (МИТ лиценца) нема ограничења. Ллама 4 захтева Мета брендирање изнад 700 милиона корисника. Квен 2.5 дозвољава комерцијалну употребу уз приписивање. Гемма 3 дозвољава комерцијалну употребу под Гоогле-овим условима. Увек прегледајте одређене услове лиценце—„отворени код“ не значи аутоматски неограничену комерцијалну употребу. Ради правне сигурности, консултујте се са правним саветником о импликацијама лиценцирања за вашу специфичну скалу примене и индустрију.

Који је ЛЛМ отвореног кода најбољи за РАГ апликације?

За РАГ апликације, изаберите моделе оптимизоване за праћење инструкција и коришћење контекста. Ллама 4 Сцоут и ДеепСеек-В3.2 се одликују следећим захтевима за проширено преузимање. Квен 2.5 Турбо нуди снажну интеграцију контекста са мањим кашњењем. Упарите са ефикасним РАГ оквирима (ЛламаИндек, ЛангЦхаин) и векторским базама података (Пинецоне, Кдрант) за оптималне перформансе. Процените моделе на вашим специфичним задацима преузимања—придржавање инструкција је важније од сирових референтних резултата за РАГ токове посла. За програмере који граде стручност у великим језичким моделима, Хандс-Он Ларге Лангуаге Моделс пружа практичне смернице за рад са ЛЛМ-има у производњи.

  • Желите да примените ове моделе? Погледајте Оллама за једноставну локалну примену, вЛЛМ за оптимизовано сервирање и Хуггинг Фаце за прегледавање картица модела и документације.*