LLM nguồn mở (Mô hình ngôn ngữ lớn) đã chuyển đổi từ thử nghiệm nghiên cứu sang các giải pháp thay thế sẵn sàng sản xuất cho đến API độc quyền vào năm 2026. LLM nguồn mở tốt nhất—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 và Gemma 3—mang lại hiệu suất ở mức cao nhất trong các tác vụ lý luận, mã hóa và đa phương thức, đồng thời cho phép tự lưu trữ và tùy chỉnh. Hơn một nửa số hoạt động triển khai LLM sản xuất hiện sử dụng các mô hình nguồn mở thay vì các API đóng như GPT-5 hoặc Claude. “Khoảnh khắc DeepSeek” vào năm 2025 đã chứng minh rằng LLM nguồn mở có thể phù hợp với khả năng của mô hình độc quyền với chi phí thấp hơn đáng kể. Các tổ chức chọn LLM nguồn mở ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu, khả năng dự đoán chi phí, tính linh hoạt khi tinh chỉnh và tính độc lập khỏi giới hạn tốc độ API. Đánh giá DeepSeek, Llama và Qwen đòi hỏi phải hiểu kiến ​​trúc mô hình, các hạn chế cấp phép và các tùy chọn triển khai. LLM nguồn mở vượt trội trong các lĩnh vực yêu cầu nơi lưu trữ dữ liệu, hành vi tùy chỉnh hoặc suy luận khối lượng lớn trong đó chi phí API trở nên quá cao.

Hướng dẫn toàn diện này xem xét các LLM nguồn mở tốt nhất vào năm 2026, so sánh khả năng, điểm chuẩn hiệu suất, điều khoản cấp phép, yêu cầu phần cứng và chiến lược triển khai để giúp các nhóm chọn mô hình ngôn ngữ nguồn mở tối ưu cho ứng dụng AI của họ.

Hướng dẫn này xem xét các LLM nguồn mở tốt nhất hiện có vào năm 2026, tập trung vào các mô hình quan trọng đối với các ứng dụng trong thế giới thực: lý luận, mã hóa, quy trình làm việc của tác nhân và các tác vụ đa phương thức.

Điều gì tạo nên một mô hình “Nguồn mở”?

Thuật ngữ “LLM nguồn mở” thường được sử dụng một cách lỏng lẻo. Hầu hết các mô hình đều thuộc danh mục trọng lượng mở thay vì nguồn mở truyền thống. Điều này có nghĩa là các tham số mô hình có thể tải xuống công khai nhưng giấy phép có thể bao gồm các hạn chế về sử dụng thương mại, phân phối lại hoặc tiết lộ dữ liệu đào tạo.

Theo Sáng kiến ​​nguồn mở, các mô hình nguồn mở hoàn toàn sẽ không chỉ phát hành trọng số mà còn cả mã đào tạo, bộ dữ liệu (nếu có thể về mặt pháp lý) và thành phần dữ liệu chi tiết. Rất ít người mẫu đáp ứng được tiêu chuẩn này vào năm 2026.

Vì mục đích thực tế, hướng dẫn này tập trung vào các mô hình có thể được tải xuống miễn phí, tự lưu trữ, tinh chỉnh và triển khai — đây là điều mà hầu hết các nhóm quan tâm khi đánh giá các tùy chọn “nguồn mở”.

Tại sao chọn LLM nguồn mở?

Quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. Các mô hình chạy trên cơ sở hạ tầng của bạn có nghĩa là dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi mạng của bạn. Điều này quan trọng đối với chăm sóc sức khỏe, tài chính và bất kỳ ngành nào có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt.

Khả năng dự đoán chi phí. Định giá dựa trên API thay đổi theo mức độ sử dụng, tạo ra các hóa đơn không thể đoán trước trong quá trình ra mắt sản phẩm hoặc thời điểm lan truyền. Các mô hình tự lưu trữ thay thế chi phí biến đổi bằng chi phí cơ sở hạ tầng cố định.

Độ sâu tùy chỉnh. Việc tinh chỉnh các mô hình khép kín được giới hạn ở những gì nhà cung cấp cung cấp. Trọng số mở cho phép kiểm soát hoàn toàn dữ liệu huấn luyện, siêu tham số và chiến lược tối ưu hóa.

Sự độc lập của nhà cung cấp. Nhà cung cấp API có thể ngừng sử dụng mô hình, thay đổi giá hoặc hạn chế quyền truy cập. Việc sở hữu tạ sẽ loại bỏ nguy cơ này.

Sự đánh đổi? Các mô hình nguồn mở thường tụt hậu so với các mô hình đóng biên giới về điểm chuẩn, yêu cầu quản lý cơ sở hạ tầng và chuyển hoàn toàn trách nhiệm bảo mật cho nhóm của bạn.

LLM nguồn mở hàng đầu năm 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 nổi lên như một trong những mô hình nguồn mở mạnh nhất dành cho khối lượng công việc lý luận và tác nhân. Được phát hành theo Giấy phép MIT cho phép, nó kết hợp hiệu suất ở mức cao nhất với hiệu quả được cải thiện cho các tình huống ngữ cảnh dài.

Những cải tiến quan trọng:

  • Sự chú ý thưa thớt của DeepSeek (DSA): Cơ chế chú ý thưa thớt giúp giảm khả năng tính toán cho các đầu vào dài trong khi vẫn duy trì chất lượng.
  • Học tăng cường theo quy mô: Quy trình RL tính toán cao giúp đẩy hiệu suất lý luận lên lãnh thổ GPT-5. Theo [báo cáo kỹ thuật của DeepSeek], biến thể DeepSeek-V3.2-speciale đã vượt qua GPT-5 về các điểm chuẩn như AIME và HMMT 2025](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3).
  • Tổng hợp tác vụ tác nhân: Được đào tạo trên hơn 1.800 môi trường riêng biệt và hơn 85.000 tác vụ tác nhân bao gồm tìm kiếm, mã hóa và sử dụng công cụ nhiều bước.

Tốt nhất cho: Các nhóm xây dựng tác nhân LLM hoặc các ứng dụng nặng về lý luận. Mô hình này hỗ trợ các lệnh gọi công cụ ở cả chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ, giúp nó trở nên thiết thực đối với quy trình làm việc của tác nhân sản xuất.

Yêu cầu về phần cứng: Cần có khả năng tính toán đáng kể. Việc phân phát hiệu quả yêu cầu thiết lập nhiều GPU như 8× NVIDIA H200 (bộ nhớ 141GB).

MiMo-V2-Flash

MiMo-V2-Flash của Xiaomi là mẫu Mixture-of-Experts (MoE) cực nhanh với tổng thông số 309B nhưng chỉ hoạt động 15B trên mỗi mã thông báo. Kiến trúc này mang lại khả năng mạnh mẽ trong khi vẫn duy trì hiệu quả phục vụ tuyệt vời.

Các tính năng chính:

  • Thiết kế chú ý kết hợp: Sử dụng chú ý cửa sổ trượt cho hầu hết các lớp (cửa sổ 128 mã thông báo) với sự chú ý toàn cục chỉ ở 1 trong 6 lớp. Điều này làm giảm khả năng lưu trữ bộ nhớ đệm KV và khả năng tính toán sự chú ý gần 6× đối với các ngữ cảnh dài.
  • Cửa sổ ngữ cảnh 256K: Xử lý các đầu vào cực dài một cách hiệu quả.
  • Hiệu suất mã hóa hàng đầu: Theo điểm chuẩn của Xiaomi, MiMo-V2-Flash vượt trội hơn DeepSeek-V3.2 và Kimi-K2 trong các tác vụ kỹ thuật phần mềm mặc dù có tổng thông số ít hơn 2-3×.

Tốt nhất cho: Sản xuất có thông lượng cao phục vụ những nơi cần tốc độ suy luận. Xiaomi báo cáo khoảng 150 token/giây với mức giá hấp dẫn (0,10 USD trên một triệu token đầu vào, 0,30 USD trên một triệu token đầu ra khi được truy cập qua API của họ).

Mô hình này sử dụng Chắt lọc chính sách trực tuyến nhiều giáo viên (MOPD) để đào tạo sau, học hỏi từ nhiều mô hình giáo viên theo miền cụ thể thông qua các phần thưởng dày đặc ở cấp độ mã thông báo. Thông tin chi tiết có sẵn trong báo cáo kỹ thuật của họ.

###Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 là mô hình MoE đa phương thức gốc với tổng số 1 nghìn tỷ thông số (kích hoạt 32B). Được xây dựng trên Kimi-K2-Base, nó được đào tạo trên khoảng 15 nghìn tỷ mã thông báo văn bản và hình ảnh hỗn hợp.

Triết lý thiết kế: Văn bản và hình ảnh được tối ưu hóa cùng nhau ngay từ đầu cho đến khi kết hợp hình ảnh ban đầu, thay vì coi hình ảnh như một bộ chuyển đổi ở giai đoạn cuối. Theo bài nghiên cứu của Moonshot AI, cách tiếp cận này mang lại kết quả tốt hơn so với việc hợp nhất muộn trong ngân sách mã thông báo cố định.

Tính năng nổi bật:

  • Chế độ tức thì và tư duy: Cân bằng độ trễ và độ sâu lý luận dựa trên trường hợp sử dụng.
  • Mã hóa bằng tầm nhìn: Được định vị là một trong những mô hình mở mạnh nhất về hình ảnh/video thành mã, gỡ lỗi trực quan và tái tạo giao diện người dùng.
  • Nhóm đặc vụ (beta): Có thể tự điều hướng tối đa 100 đại lý phụ thực hiện tối đa 1.500 lệnh gọi công cụ. Moonshot báo cáo mức độ hoàn thành nhanh hơn tới 4,5 lần so với việc thực thi một tác nhân đối với các tác vụ phức tạp.
  • Cửa sổ ngữ cảnh 256K: Xử lý các dấu vết tác nhân dài và tài liệu lớn.

Ghi chú giấy phép: Được phát hành theo giấy phép sửa đổi của MIT yêu cầu gắn nhãn hiệu “Kimi K2.5” cho các sản phẩm thương mại có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng hoặc hơn 20 triệu đô la doanh thu hàng tháng.

GLM-4.7

GLM-4.7 của Zhipu AI tập trung vào việc tạo ra một LLM tổng quát thực sự kết hợp các khả năng tác nhân, lý luận phức tạp và mã hóa nâng cao trong một mô hình.

Những cải tiến chính so với GLM-4.6:

  • Tác nhân mã hóa mạnh hơn: Đạt được lợi ích rõ ràng về điểm chuẩn mã hóa tác nhân, ngang bằng hoặc vượt qua DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 và GPT-5.1 theo đánh giá của Zhipu.
  • Sử dụng công cụ tốt hơn: Cải thiện độ tin cậy đối với các tác vụ nặng về công cụ và quy trình làm việc kiểu duyệt.
  • Lý luận nhiều lượt có thể kiểm soát: Có ba chế độ tư duy:
    • Tư duy xen kẽ: Suy nghĩ trước khi phản hồi và gọi công cụ
    • Suy nghĩ được bảo lưu: Giữ lại suy nghĩ trước đó qua các lượt để giảm sự trôi dạt
    • Tư duy theo cấp độ: Chỉ cho phép suy luận khi cần để quản lý độ trễ/chi phí

Tốt nhất cho: Các ứng dụng yêu cầu khả năng lý luận, mã hóa và tác nhân cùng nhau. Đối với các nhóm có nguồn lực hạn chế, GLM-4.5-Air FP8 phù hợp với một chiếc H200. Biến thể GLM-4.7-Flash là biến thể 30B MoE nhẹ với hiệu suất mạnh mẽ cho các tác vụ mã hóa cục bộ.

###Lama 4

Chuỗi Llama 4 của Meta đánh dấu một sự chuyển đổi kiến ​​trúc lớn sang Hỗn hợp các chuyên gia. Hiện tại có hai mẫu:

Llama 4 Scout: 17B tham số hoạt động trong tổng số 109B của 16 chuyên gia. Có cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu mã thông báo. Phù hợp trên một H100 duy nhất và có thể được lượng tử hóa thành int4 để triển khai GPU cho người tiêu dùng.

Llama 4 Maverick: 17B hoạt động trong tổng số 400B trên 128 chuyên gia, với 1 triệu cửa sổ ngữ cảnh. Meta sử dụng nội bộ này cho WhatsApp, Messenger và Instagram. Theo điểm chuẩn của Meta, nó đánh bại GPT-4o và Gemini 2.0 Flash trong một số tác vụ.

Khả năng đa phương thức: Cả hai mô hình đều có tính chất đa phương thức (vào văn bản và hình ảnh, văn bản ra). Tuy nhiên, các tính năng thị giác bị chặn ở EU theo chính sách sử dụng được chấp nhận của Meta.

Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Được đào tạo trên 200 ngôn ngữ với sự hỗ trợ tinh chỉnh cho 12 ngôn ngữ chính.

Giấy phép: “Trọng lượng mở” theo Giấy phép Cộng đồng Llama 4. Cho phép sử dụng thương mại dưới 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Yêu cầu nhãn hiệu “Được xây dựng với Llama” và các sản phẩm phái sinh xuôi dòng kế thừa các hạn chế về giấy phép.

Google Gemma 3

Gemma 3 tận dụng công nghệ của Gemini 2.0. Theo báo cáo kỹ thuật của Google, mẫu 27B được cho là đã đánh bại Llama-405B, DeepSeek-V3 và o3-mini trên các điểm chuẩn LMArena theo báo cáo kỹ thuật của Google - mẫu 27B hoạt động tốt hơn thứ gì đó có kích thước gấp 15 lần.

Kích thước mẫu: 270M, 1B, 4B, 12B và 27B. 270M nhỏ bé sử dụng 0,75% pin cho 25 cuộc trò chuyện trên Pixel 9 Pro. Các mô hình 4B và lớn hơn hỗ trợ đa phương thức (văn bản và hình ảnh).

Điểm nổi bật về mặt kỹ thuật:

  • Cửa sổ ngữ cảnh 128K: Xử lý 30 hình ảnh có độ phân giải cao, một cuốn sách 300 trang hoặc một giờ video trong một lời nhắc.
  • 140+ hỗ trợ ngôn ngữ với chức năng gọi hàm gốc.
  • Cấu trúc chú ý xen kẽ 5 trên 1: Giữ cho bộ đệm KV có thể quản lý được mà không làm giảm chất lượng.

Tính năng an toàn: ShieldGemma 2 lọc nội dung hình ảnh có hại, vượt trội hơn LlavaGuard 7B và GPT-4o mini trong khả năng phát hiện nội dung khiêu dâm, bạo lực và nguy hiểm theo đánh giá của Google.

Triển khai: Gemma QAT (đào tạo nhận thức lượng tử hóa) cho phép chạy mô hình 27B trên GPU tiêu dùng như RTX 3090. Khả năng tương thích khung bao gồm Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face và vLLM.

###gpt-oss-120b

gpt-oss-120b của OpenAI là mô hình trọng lượng mở có khả năng hoạt động tốt nhất của họ cho đến nay. Với tổng thông số 117B và kiến ​​trúc MoE, nó sánh ngang với các mẫu độc quyền như o4-mini.

Phương pháp đào tạo: Được đào tạo bằng phương pháp học tăng cường và các bài học từ o3. Tập trung vào các nhiệm vụ lý luận, STEM, mã hóa và kiến ​​thức chung. Sử dụng mã thông báo mở rộng cũng cung cấp năng lượng cho o4-mini.

Tốt nhất cho: Các nhóm muốn hoạt động theo mô hình kiểu OpenAI mà không phụ thuộc vào API. Trọng lượng mở hoàn toàn và có sẵn cho sử dụng thương mại.

Lưu ý: Mô tả mô hình đã bị cắt bớt trong tài liệu nguồn, nhưng nó được định vị là đối thủ cạnh tranh trực tiếp với các mô hình độc quyền tầm trung với lợi thế là toàn quyền sở hữu.

Cách chọn mẫu phù hợp

Đối với lý luận và tác nhân: Bắt đầu với DeepSeek-V3.2 hoặc GLM-4.7. Cả hai đều xuất sắc ở khả năng suy luận nhiều bước và sử dụng công cụ.

Để sản xuất thông lượng cao: MiMo-V2-Flash cung cấp số token mỗi giây tốt nhất với chất lượng cao. Thiết kế chú ý kết hợp giúp quản lý chi phí suy luận.

Đối với quy trình làm việc đa phương thức: Kimi-K2.5 hoặc Gemma 3 mang đến khả năng hiển thị tốt nhất. Kimi vượt trội về mã từ hình ảnh, trong khi Gemma cung cấp các tùy chọn triển khai rộng hơn.

Đối với những hạn chế về tài nguyên: Gemma 3 4B hoặc GLM-4.7-Flash mang lại khả năng đáng kinh ngạc trong các gói nhỏ. Cả hai đều chạy trên phần cứng tiêu dùng.

Để triển khai cho mục đích chung: Llama 4 Scout hoặc Maverick mang lại hiệu suất toàn diện vững chắc với sự hỗ trợ của hệ sinh thái Meta.

Cân nhắc triển khai

Cửa sổ ngữ cảnh quan trọng hơn những gợi ý tiếp thị. Hầu hết các ứng dụng trong thế giới thực đều sử dụng dưới 8K mã thông báo. Nếu bạn không xử lý sách hoặc cơ sở mã dài thì cửa sổ 256K là quá mức cần thiết.

Lượng tử hóa là bạn của bạn. Lượng tử hóa INT4 thường giảm kích thước mô hình xuống 4× với mức giảm chất lượng tối thiểu. Các mô hình như Llama 4 Scout và Gemma 3 27B trở nên thiết thực cho GPU tiêu dùng sau khi lượng tử hóa.

Kiểm tra bằng dữ liệu thực tế của bạn. Điểm chuẩn đo lường các tác vụ tổng hợp. Chạy mô hình trên các truy vấn đại diện từ trường hợp sử dụng của bạn. Đo độ trễ khi tải. Đếm ảo giác trên một nghìn phản hồi.

Ý nghĩa của giấy phép sẽ mở rộng theo mức độ thành công. Hầu hết các giấy phép “mở” đều bổ sung các hạn chế ở quy mô lớn. Llama yêu cầu xây dựng thương hiệu cho trên 700 triệu người dùng. Kimi yêu cầu xây dựng thương hiệu cho trên 100 triệu người dùng hoặc doanh thu 20 triệu USD. Giấy phép MIT của DeepSeek không có hạn chế như vậy.

Nhìn về phía trước

Khoảng cách giữa các mô hình nguồn mở và độc quyền tiếp tục thu hẹp. DeepSeek-V3.2 Speciale khớp hoặc vượt GPT-5 trên các điểm chuẩn lý luận cụ thể. Gemma 3 27B hoạt động tốt hơn các mẫu có kích thước 15×. MiMo-V2-Flash mang lại hiệu suất mã hóa vượt trội với chi phí thấp.

Tính kinh tế của việc triển khai AI đang thay đổi. Các tổ chức làm chủ các mô hình nguồn mở sẽ giành được quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng, chi phí và dữ liệu AI của họ. Những người vẫn phụ thuộc vào API phải đối mặt với rủi ro liên tục của nhà cung cấp và giá cả không thể đoán trước.

Đối với năm 2026, câu hỏi không phải là có nên sử dụng các mô hình nguồn mở hay không mà là triển khai mô hình nào cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Các mô hình đã sẵn sàng. Cơ sở hạ tầng đã trưởng thành. Đã đến lúc rồi. Hãy cân nhắc việc tích hợp với khung RAG cho các ứng dụng dựa trên kiến ​​thức và cơ sở dữ liệu vectơ để truy xuất hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

LLM mã nguồn mở miễn phí tốt nhất cho năm 2026 là gì?

DeepSeek-V3.2 cung cấp LLM nguồn mở miễn phí tốt nhất với giấy phép MIT, không hạn chế sử dụng và khả năng suy luận ở cấp độ biên giới. Llama 4 cung cấp hỗ trợ hệ sinh thái rộng hơn với các điều khoản cấp phép được chấp nhận cho hầu hết các trường hợp sử dụng. Qwen 2.5 vượt trội cho các ứng dụng đa ngôn ngữ. Đối với môi trường hạn chế về tài nguyên, Gemma 3 4B mang lại khả năng ấn tượng trên phần cứng của người tiêu dùng. “Tốt nhất” tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn—lý luận (DeepSeek), hệ sinh thái (Llama), đa ngôn ngữ (Qwen) hoặc hiệu quả (Gemma).

Tôi có thể chạy Llama 4 trên máy tính xách tay của mình không?

Llama 4 Scout (thông số 35B) yêu cầu khoảng 70GB VRAM không được lượng tử hóa—không thực tế đối với máy tính xách tay. Với lượng tử hóa INT4, yêu cầu bộ nhớ giảm xuống ~18GB, khiến điều này trở nên khả thi trên máy tính xách tay cao cấp có GPU chuyên dụng (RTX 4090, M3 Max 128GB). Đối với máy tính xách tay thông thường, hãy xem xét các mẫu nhỏ hơn như Gemma 3 4B (~4GB lượng tử hóa) hoặc GLM-4.7-Flash. Các nhà cung cấp đám mây (RunPod, Lambda Labs) cung cấp các phiên bản GPU với mức giá 0,50-2 USD/giờ để thử nghiệm các mô hình lớn hơn trước khi chuyển sang sử dụng phần cứng.

Việc chạy LLM tự lưu trữ thực sự tốn bao nhiêu tiền?

Chi phí đột nhập vào phần cứng và điện. Một máy chủ GPU chuyên dụng (RTX 4090 hoặc A6000) có giá trả trước từ 2.000-7.000 USD cộng thêm 50-150 USD/tháng tiền điện để hoạt động 24/7. Phiên bản GPU đám mây có giá 0,50-3 USD/giờ (360-2.160 USD/tháng liên tục). Đối với việc sử dụng không liên tục, đám mây sẽ rẻ hơn. Đối với khối lượng công việc sản xuất số lượng lớn (>10 triệu token/ngày), việc tự lưu trữ sẽ hòa vốn trong vòng 3-6 tháng so với chi phí API. Các mô hình lượng tử hóa trên GPU nhỏ hơn giúp giảm chi phí đáng kể trong khi vẫn duy trì chất lượng ở mức chấp nhận được.

LLM nguồn mở có an toàn cho mục đích thương mại không?

Việc cấp phép thay đổi đáng kể. DeepSeek-V3.2 (giấy phép MIT) không có hạn chế. Llama 4 yêu cầu thương hiệu Meta phải có trên 700 triệu người dùng. Qwen 2.5 cho phép sử dụng thương mại với sự ghi nhận. Gemma 3 cho phép sử dụng thương mại theo các điều khoản của Google. Luôn xem lại các điều khoản cấp phép cụ thể—“nguồn mở” không tự động có nghĩa là sử dụng thương mại không bị hạn chế. Để chắc chắn về mặt pháp lý, hãy tham khảo ý kiến ​​của cố vấn pháp lý về các tác động cấp phép đối với quy mô và ngành triển khai cụ thể của bạn.

LLM nguồn mở nào tốt nhất cho ứng dụng RAG?

Đối với các ứng dụng RAG, hãy chọn các mô hình được tối ưu hóa để tuân theo hướng dẫn và sử dụng ngữ cảnh. Llama 4 Scout và DeepSeek-V3.2 vượt trội trong việc làm theo lời nhắc tăng cường truy xuất. Qwen 2.5 Turbo cung cấp khả năng tích hợp ngữ cảnh mạnh mẽ với độ trễ thấp hơn. Kết hợp với các khung RAG hiệu quả (LlamaIndex, LangChain) và cơ sở dữ liệu vectơ (Pinecone, Qdrant) để có hiệu suất tối ưu. Đánh giá các mô hình trong các nhiệm vụ truy xuất cụ thể của bạn—việc tuân thủ hướng dẫn quan trọng hơn điểm chuẩn thô cho quy trình công việc RAG. Đối với các nhà phát triển xây dựng kiến ​​thức chuyên môn về các mô hình ngôn ngữ lớn, Mô hình ngôn ngữ lớn thực hành cung cấp hướng dẫn thực tế về cách làm việc với LLM trong sản xuất.

Bạn đang muốn triển khai những mô hình này? Hãy xem Ollama để dễ dàng triển khai tại địa phương, vLLM để phân phát tối ưu và Hugging Face để duyệt qua thẻ mô hình và tài liệu.