LLM з відкритим кодом (великі мовні моделі) у 2026 році перетворилися з дослідницьких експериментів на готові до виробництва альтернативи пропрієтарним API. Найкращі LLM з відкритим кодом — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 і Gemma 3 — забезпечують передову продуктивність у міркуванні, кодуванні та мультимодальних завданнях, одночасно забезпечуючи самостійне розміщення та налаштування. Більше половини виробничих розгортань LLM тепер використовують моделі з відкритим кодом, а не закриті API, такі як GPT-5 або Claude. «Момент DeepSeek» у 2025 році довів, що LLM з відкритим кодом можуть відповідати можливостям пропрієтарної моделі за значно менших витрат. Організації, які обирають LLM з відкритим кодом, надають пріоритет конфіденційності даних, передбачуваності витрат, гнучкості тонкого налаштування та незалежності від обмежень швидкості API. Оцінка DeepSeek проти Llama проти Qwen вимагає розуміння архітектури моделі, обмежень ліцензування та варіантів розгортання. LLM з відкритим кодом досягають успіху в областях, які вимагають постійності даних, спеціальної поведінки або великого обсягу висновків, де витрати на API стають непомірно високими.

У цьому вичерпному посібнику розглядаються найкращі LLM з відкритим кодом у 2026 році, порівнюються можливості, контрольні показники продуктивності, умови ліцензування, вимоги до обладнання та стратегії розгортання, щоб допомогти командам вибрати оптимальні моделі мови з відкритим кодом для своїх додатків ШІ.

У цьому посібнику розглядаються найкращі LLM з відкритим кодом, доступні у 2026 році, зосереджуючись на моделях, які важливі для реальних програм: міркування, кодування, робочі процеси агентів і мультимодальні завдання.

Що робить модель “відкритим кодом”?

Термін «LLM з відкритим кодом» часто використовується вільно. Більшість моделей належать до категорії відкритих ваг, а не традиційного відкритого коду. Це означає, що параметри моделі доступні для загального завантаження, але ліцензія може включати обмеження на комерційне використання, розповсюдження або розкриття навчальних даних.

Відповідно до Ініціативи з відкритим кодом, моделі з повністю відкритим кодом повинні випускати не лише ваги, але й навчальний код, набори даних (де це можливо юридично) і детальний склад даних. У 2026 році небагато моделей відповідають цій планці.

Для практичних цілей цей посібник зосереджений на моделях, які можна безкоштовно завантажувати, самостійно розміщувати, точно налаштовувати та розгортати — це те, про що піклується більшість команд, оцінюючи варіанти з «відкритим кодом».

Чому обирають LLM з відкритим кодом?

Конфіденційність даних і контроль. Запуск моделей у вашій інфраструктурі означає, що конфіденційні дані ніколи не залишають вашу мережу. Це важливо для охорони здоров’я, фінансів та будь-якої галузі, де дотримуються суворі вимоги.

Передбачуваність вартості. Шкали ціноутворення на основі API залежно від використання, створюючи непередбачувані рахунки під час запуску продукту або вірусних моментів. Моделі самостійного розміщення замінюють змінні витрати постійними витратами на інфраструктуру.

Глибина налаштування. Тонке налаштування закритих моделей обмежено тим, що пропонують постачальники. Відкриті ваги дозволяють повністю контролювати дані навчання, гіперпараметри та стратегії оптимізації.

Незалежність від постачальника. Постачальники API можуть не підтримувати моделі, змінювати ціни або обмежувати доступ. Володіння гирями виключає цей ризик.

Компроміси? Моделі з відкритим кодом зазвичай відстають від передових закритих моделей за тестами, вимагають управління інфраструктурою та повністю перекладають відповідальність за безпеку на вашу команду.

Найкращі програми LLM з відкритим кодом у 2026 році

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 стала однією з найпотужніших моделей із відкритим кодом для аргументації та агентських навантажень. Випущений згідно з дозвільною ліцензією Массачусетського технологічного інституту, він поєднує продуктивність передового рівня з покращеною ефективністю для довгоконтекстних сценаріїв.

Ключові інновації:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Механізм розрідженої уваги, який зменшує обчислення для тривалого введення, зберігаючи якість.
  • Масштабоване підсилювальне навчання: конвеєр RL із високим обчислювальним ресурсом, який передає продуктивність міркування на територію GPT-5. Згідно з [технічним звітом DeepSeek] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3), варіант DeepSeek-V3.2-Speciale перевершує GPT-5 за такими тестами, як AIME та HMMT 2025.
  • Агентний синтез завдань: Навчання на 1800+ різних середовищах і 85 000+ агентських завданнях, що охоплюють пошук, кодування та багатоетапне використання інструментів.

Найкраще для: команд, які розробляють агентів LLM або програм, що потребують міркування. Модель підтримує виклики інструментів як у режимі мислення, так і в режимі без мислення, що робить її практичною для робочих процесів агента виробництва.

**Вимоги до обладнання: ** Потрібні значні обчислювальні ресурси. Для ефективного обслуговування потрібні налаштування з декількома GPU, як-от 8× NVIDIA H200 (141 ГБ пам’яті).

MiMo-V2-Flash

Xiaomi MiMo-V2-Flash — це надшвидка модель Mixture-of-Experts (MoE) із загальною кількістю параметрів 309B, але лише 15B активних на токен. Ця архітектура забезпечує потужні можливості, зберігаючи чудову ефективність обслуговування.

Ключові особливості:

  • Гібридний дизайн уваги: використовує увагу ковзного вікна для більшості шарів (вікно 128 маркерів) із повною глобальною увагою лише на рівнях 1 із 6. Це зменшує пам’ять KV-кешу та обчислення уваги майже в 6 разів для довгих контекстів.
  • Контекстне вікно 256K: ефективно обробляє надзвичайно довгі вхідні дані.
  • Найвища продуктивність кодування: Згідно з тестами Xiaomi, MiMo-V2-Flash перевершує DeepSeek-V3.2 і Kimi-K2 у завданнях розробки програмного забезпечення, незважаючи на те, що має в 2-3 рази менше загальних параметрів.

Найкраще для: Високопродуктивного виробництва, яке обслуговує там, де швидкість висновку має значення. Xiaomi повідомляє про 150 токенів на секунду з агресивною ціною (0,10 доларів США за мільйон вхідних токенів, 0,30 доларів США за мільйон вихідних токенів при доступі через їх API).

У цій моделі використовується аналіз онлайн-політики для кількох вчителів (MOPD) для післянавчання, навчання від кількох моделей вчителів, що залежать від предметної області, за допомогою щільних винагород на рівні символів. Подробиці доступні в [технічному звіті] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 — це рідна мультимодальна модель MoE із 1 трильйоном загальних параметрів (32B активовано). Створений на Kimi-K2-Base, він навчений приблизно на 15 трильйонах змішаних бачення та текстових жетонів.

Філософія дизайну: текст і візуалізація оптимізовані разом із самого початку шляхом раннього злиття бачення, а не розглядання бачення як адаптера останньої стадії. Відповідно до [дослідницької роботи Moonshot AI] (https://arxiv.org/abs/2602.02276), цей підхід дає кращі результати, ніж пізнє злиття за фіксованих бюджетів токенів.

Видатні функції:

  • Режими Миттєвий і Мисливий: Збалансуйте затримку та глибину міркувань залежно від варіанту використання.
  • Кодування з баченням: Позиціонується як одна з найпотужніших відкритих моделей для кодування зображення/відео, візуального налагодження та реконструкції інтерфейсу користувача.
  • Agent Swarm (бета): Може самостійно керувати до 100 субагентами, які виконують до 1500 викликів інструментів. Moonshot повідомляє до 4,5 разів швидше виконання складних завдань порівняно з виконанням одним агентом.
  • Контекстне вікно 256K: обробляє довгі траси агента та великі документи.

Примітка щодо ліцензії: Випущено за модифікованою ліцензією Массачусетського технологічного інституту, яка вимагає брендування «Kimi K2.5» для комерційних продуктів із понад 100 млн активних користувачів щомісяця або понад 20 млн доларів щомісячного доходу.

GLM-4.7

GLM-4.7 від Zhipu AI зосереджується на створенні справді широкого LLM, який поєднує в собі агентські здібності, складне міркування та вдосконалене кодування в одній моделі.

Ключові вдосконалення порівняно з GLM-4.6:

  • Сильніші агенти кодування: Явні переваги в тестах агентського кодування, відповідаючи або перевершуючи DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 і GPT-5.1 згідно з оцінками Zhipu.
  • Краще використання інструментів: Покращена надійність виконання важких інструментів завдань і робочих процесів у стилі перегляду.
  • Контрольоване багатоповоротне міркування: Має три режими мислення:
    • Перемежове мислення: думає перед відповідями та викликами інструментів
    • Збережене мислення: зберігає попереднє мислення під час поворотів, щоб зменшити дрейф
    • Почергове мислення: увімкніть міркування лише тоді, коли це необхідно для керування затримкою/вартістю

Найкраще підходить для: програм, які вимагають спільного мислення, кодування та агентських можливостей. Для команд з обмеженими ресурсами GLM-4.5-Air FP8 підходить для одного H200. Варіант GLM-4.7-Flash — це легкий MoE 30B із високою продуктивністю для локальних завдань кодування.

Лама 4

Серія Meta Llama 4 знаменує серйозний архітектурний зсув до Mixture of Experts. Наразі доступні дві моделі:

Llama 4 Scout: 17B активних параметрів із 109B загалом у 16 ​​експертів. Має контекстне вікно 10 мільйонів токенів. Підходить для одного H100 і може бути квантований до int4 для розгортання споживчого GPU.

Llama 4 Maverick: 17B активних із 400B загалом у 128 експертів, з вікном контексту 1M. Meta використовує це внутрішньо для WhatsApp, Messenger та Instagram. Згідно з тестами Meta, він перевершує GPT-4o та Gemini 2.0 Flash у кількох завданнях.

Мультимодальні можливості: Обидві моделі є оригінально мультимодальними (текст і зображення входять, текст виводиться). Однак функції візуалізації заблоковані в ЄС відповідно до політики прийнятного використання Meta.

Багатомовна підтримка: Навчання 200 мовам із тонкою підтримкою 12 основних мов.

Ліцензія: “Open-weights” згідно з ліцензією спільноти Llama 4. Дозволяє комерційне використання до 700 мільйонів активних користувачів щомісяця. Вимагає брендингу “Built with Llama” та похідних успадкованих ліцензійних обмежень.

Google Gemma 3

Gemma 3 використовує технологію Gemini 2.0. Згідно з технічним звітом Google, модель 27B перевершує Llama-405B, DeepSeek-V3 і o3-mini за тестами LMArena — модель 27B перевершує щось у 15 разів більше свого розміру.

Розміри моделей: 270M, 1B, 4B, 12B і 27B. Маленький 270M використовує 0,75% акумулятора для 25 розмов на Pixel 9 Pro. Моделі 4B і більші підтримують мультимодальний режим (текст і зображення).

Технічні особливості:

  • Контекстне вікно 128K: обробляє 30 зображень високої роздільної здатності, 300-сторінкову книгу або годину відео в одному запиті.
  • Підтримка понад 140 мов із вбудованим викликом функцій.
  • Архітектура уваги з чергуванням 5 до 1: Зберігає KV-кеш керованим без шкоди для якості.

Функції безпеки: ShieldGemma 2 фільтрує шкідливий вміст зображень, перевершуючи LlavaGuard 7B і GPT-4o mini для виявлення відверто сексуального, жорстокого та небезпечного вмісту згідно з оцінками Google.

Розгортання: Gemma QAT (тренування з урахуванням квантування) дозволяє запускати модель 27B на споживчих графічних процесорах, таких як RTX 3090. Сумісність із фреймворком охоплює Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face і vLLM.

gpt-oss-120b

OpenAI gpt-oss-120b є їхньою найпотужнішою відкритою моделлю на сьогодні. Завдяки загальним параметрам 117B і архітектурі MoE він конкурує з фірмовими моделями, такими як o4-mini.

Підхід до навчання: Навчання з підкріпленням і уроками з o3. Зосередьтеся на логічних завданнях, STEM, кодуванні та загальних знаннях. Використовує розширений токенізатор, який також живить o4-mini.

Найкраще для: Команд, яким потрібна поведінка моделі у стилі OpenAI без залежностей від API. Повністю відкритий і доступний для комерційного використання.

Примітка. Опис моделі було скорочено у вихідних матеріалах, але вона позиціонується як прямий конкурент пропрієтарним моделям середнього рівня з перевагою повного володіння.

Як вибрати правильну модель

Для аргументації та агентів: Почніть з DeepSeek-V3.2 або GLM-4.7. Обидва відмінні в багатоетапному міркуванні та використанні інструментів.

Для виробництва з високою пропускною здатністю: MiMo-V2-Flash пропонує найкращі токени за секунду з високою якістю. Дизайн гібридної уваги дозволяє контролювати витрати на висновки.

Для мультимодальних робочих процесів: Kimi-K2.5 або Gemma 3 забезпечують найкращі можливості зору. Kimi перевершує код із зображень, а Gemma пропонує ширші можливості розгортання.

З огляду на обмеження ресурсів: Gemma 3 4B або GLM-4.7-Flash забезпечують дивовижні можливості в невеликих пакетах. Обидва працюють на споживчому обладнанні.

Для розгортання загального призначення: Llama 4 Scout або Maverick забезпечують надійну універсальну продуктивність завдяки підтримці екосистеми Meta.

Розгортання

Контекстні вікна важливіші, ніж пропонує маркетинг. Більшість реальних додатків використовують менше 8K маркерів. Якщо ви не обробляєте книги чи довгі кодові бази, вікно 256 КБ – це перебір.

Квантування — ваш друг. Квантування INT4 зазвичай зменшує розмір моделі в 4 рази з мінімальною втратою якості. Такі моделі, як Llama 4 Scout і Gemma 3 27B, стають практичними для споживчих графічних процесорів після квантування.

Тестуйте зі своїми фактичними даними. Порівняльні результати вимірюють синтетичні завдання. Запустіть модель на репрезентативних запитах із вашого випадку використання. Виміряйте затримку під навантаженням. Порахуйте галюцинації на тисячу відповідей.

Наслідки ліцензії успішно масштабуються. Більшість «відкритих» ліцензій додають масштабні обмеження. Llama потребує брендування понад 700 мільйонів користувачів. Kimi потребує брендингу понад 100 мільйонів користувачів або доходу 20 мільйонів доларів. Ліцензія MIT DeepSeek не має таких обмежень.

З нетерпінням

Розрив між моделями з відкритим кодом і пропрієтарними моделями продовжує скорочуватися. DeepSeek-V3.2 Speciale відповідає або перевершує GPT-5 за певними тестами міркування. Gemma 3 27B перевершує моделі в 15 разів за розміром. MiMo-V2-Flash забезпечує передову продуктивність кодування за невелику частку вартості.

Економіка розгортання ШІ змінюється. Організації, які освоюють моделі з відкритим кодом, отримують контроль над своєю інфраструктурою ШІ, витратами та даними. Ті, хто залишаються залежними від API, стикаються з постійним ризиком постачальника та непередбачуваним ціноутворенням.

Для 2026 року питання полягає не в тому, чи використовувати моделі з відкритим кодом, а в тому, які з них розгортати для вашого конкретного випадку використання. Моделі готові. Інфраструктура зріла. Час настав. Розгляньте можливість інтеграції з RAG frameworks для додатків, що базуються на знаннях, і векторними базами даних для ефективного пошуку.

Часті запитання

Який найкращий безкоштовний LLM з відкритим кодом на 2026 рік?

DeepSeek-V3.2 пропонує найкращий безкоштовний LLM з відкритим вихідним кодом з ліцензією MIT, без обмежень на використання та можливостями міркування передового рівня. Llama 4 забезпечує ширшу підтримку екосистеми з прийнятними умовами ліцензування для більшості випадків використання. Qwen 2.5 відмінно підходить для багатомовних програм. Для середовищ з обмеженими ресурсами Gemma 3 4B забезпечує вражаючі можливості на споживчому обладнанні. «Найкраще» залежить від ваших конкретних потреб — аргументації (DeepSeek), екосистеми (Llama), багатомовності (Qwen) або ефективності (Gemma).

Чи можу я запустити Llama 4 на своєму ноутбуці?

Llama 4 Scout (параметри 35B) вимагає приблизно 70 ГБ відеопам’яті без квантування — це непрактично для ноутбуків. Завдяки квантуванню INT4 вимоги до пам’яті знижуються до ~18 ГБ, що робить його можливим на ноутбуках високого класу з виділеними графічними процесорами (RTX 4090, M3 Макс. 128 ГБ). Для типових ноутбуків розгляньте менші моделі, такі як Gemma 3 4B (~4 ГБ квантованого) або GLM-4.7-Flash. Хмарні постачальники (RunPod, Lambda Labs) пропонують екземпляри графічного процесора за 0,50–2 долари США за годину для експериментів із більшими моделями, перш ніж переходити до апаратного забезпечення.

Скільки насправді коштує ведення самостійного LLM?

Витрати розбиваються на обладнання та електроенергію. Виділений GPU-сервер (RTX 4090 або A6000) коштує 2000–7000 доларів США наперед плюс 50–150 доларів США на місяць для цілодобової роботи без вихідних. Екземпляри Cloud GPU коштують 0,50-3 $/год (360-2160 $/місяць безперервно). Для періодичного використання хмара дешевша. Для великого обсягу робочих навантажень (>10 млн токенів/день) самостійне розміщення окупається протягом 3-6 місяців порівняно з витратами на API. Квантувані моделі на менших графічних процесорах значно знижують витрати, зберігаючи прийнятну якість.

Чи безпечні LLM з відкритим кодом для комерційного використання?

Ліцензування значно відрізняється. DeepSeek-V3.2 (ліцензія MIT) не має обмежень. Llama 4 потребує мета-брендування понад 700 мільйонів користувачів. Qwen 2.5 дозволяє комерційне використання із зазначенням авторства. Gemma 3 дозволяє комерційне використання згідно з умовами Google. Завжди переглядайте конкретні умови ліцензії — «відкритий код» не означає автоматично необмежене комерційне використання. Для юридичної визначеності проконсультуйтеся з юридичним радником щодо наслідків ліцензування для конкретного масштабу розгортання та галузі.

Який LLM з відкритим кодом найкраще підходить для додатків RAG?

Для програм RAG вибирайте моделі, оптимізовані для виконання інструкцій і використання контексту. Llama 4 Scout і DeepSeek-V3.2 відмінно справляються з доповненими пошуковими підказками. Qwen 2.5 Turbo пропонує потужну контекстну інтеграцію з меншою затримкою. Для оптимальної продуктивності поєднуйте з ефективними фреймворками RAG (LlamaIndex, LangChain) і векторними базами даних (Pinecone, Qdrant). Оцініть моделі для ваших конкретних завдань пошуку — дотримання інструкцій важливіше, ніж необроблені порівняльні результати для робочих процесів RAG. Для розробників, які створюють досвід у великих мовних моделях, Hands-On Large Language Models надає практичні вказівки щодо роботи з LLMs у виробництві.

  • Хочете розгорнути ці моделі? Перегляньте Ollama для легкого локального розгортання, vLLM для оптимізованого обслуговування та Hugging Face для перегляду карток моделей і документації.*