Self hosted AI: Τα πιο αποδοτικά και ισχυρά μοντέλα το 2025

Είναι δίκαιο να πούμε ότι το τοπίο της αυτοδιαχειριζόμενης ΤΝ εκρήγνυται. Οι ιδιόκτητοι γίγαντες εξακολουθούν να κυριαρχούν στα benchmarks, αλλά μοντέλα ανοιχτού κώδικα όπως το DeepSeek R1, το Mistral Small 3.1 και το JetMoE παρέχουν εντυπωσιακές επιδόσεις, συχνά σε κλάσμα του κόστους. Ακολουθεί μια ειλικρινής ανάλυση του τι υπάρχει εκεί έξω και ποιο μοντέλο θα μπορούσε να λειτουργήσει καλύτερα για το επόμενο έργο σας.

---

Τι σημαίνει πραγματικά η λέξη "self-hosted"

Τα μοντέλα ΤΝ που φιλοξενούνται μόνοι τους είναι τοπικά αναπτύξιμα - κατεβάζετε τα βάρη, εκτελείτε την εξαγωγή συμπερασμάτων στο δικό σας υλικό και ελέγχετε τα πάντα, από την καθυστέρηση μέχρι το απόρρητο των δεδομένων. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με την κλήση ενός απομακρυσμένου API, όπου πληρώνετε ανά κωδικό, εξαρτάστε από τη διαθεσιμότητα του δικτύου και αντιμετωπίζετε τις χρεώσεις cloud.

---

Κορυφαίοι διεκδικητές το 2025

DeepSeek R1

• Ανοιχτά βάρη, άδεια MIT
• Ξεπερνά το GPT-4o του OpenAI σε συγκριτικά κριτήρια όπως το MATH και το AIME
• Σχεδιασμένο για να είναι αποδοτικό - εκπαιδεύεται με πολύ λιγότερους πόρους από τους ανταγωνιστές
• Εξαιρετικός για πολύπλοκους συλλογισμούς και μαθηματικά

Mistral Small 3.1 (24B)

• Βαριά έκδοση ανοικτού κώδικα
• Αναλύει εικόνες και χειρίζεται μεγάλα παράθυρα πλαισίου (έως 128K tokens)
• Ιδανικό για πολυτροπικές και πλούσιες σε έγγραφα εργασίες

JetMoE-8B

• Μοντέλο μίξης εμπειρογνωμόνων που ξεπερνά το LLaMA-2 7B ενώ χρησιμοποιεί μόνο ένα κλάσμα του υπολογισμού
• Αποτελεσματική εξαγωγή συμπερασμάτων-ενεργοποιεί μόνο μέρος του πλήρους μοντέλου ανά λέξη

DBRX (Databricks/Mosaic)

• Μοντέλο 132B MoE που ανταγωνίζεται τα αντίστοιχα μοντέλα ανοικτού κώδικα

---

Τι έχει μεγαλύτερη σημασία: απόδοση έναντι αποδοτικότητας

DeepSeek R1

• Ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων: μέτρια
• Ανάγκες σε υλικό: GPU ή CPU υψηλών προδιαγραφών
• Παράθυρο περιβάλλοντος: ~(εκτίμηση)
• Καλύτερη περίπτωση χρήσης: Μαθηματικά, φόρτοι εργασίας έντασης λογικής
• Άδεια χρήσης: MIT

---

Mistral Small 3.1

• Ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων: GPU ή σύγχρονη CPU
• Ανάγκες σε υλικό: Προσιτές (απλή GPU ή ισχυρή CPU)
• Παράθυρο περιβάλλοντος: 128K tokens
• Καλύτερη περίπτωση χρήσης: πολυτροπικές εργασίες, μακροσκελή έγγραφα
• Άδεια χρήσης: 2.0

---

JetMoE-8B

• Ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων: (Mixture-of-Experts)
• Ανάγκες σε υλικό: Ελάχιστες (καλές για εγκαταστάσεις με μία GPU ή CPU μόνο)
• Παράθυρο περιβάλλοντος: (~4K-8K tokens ανάλογα με την έκδοση)
• Καλύτερη περίπτωση χρήσης: Περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους
• Άδεια χρήσης: Ανοικτή έρευνα

---

DBRX (Databricks)

• Ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων: Αποδοτική για το μέγεθος, αλλά απαιτεί σταθερό υλικό
• Ανάγκες σε υλικό: Υψηλές (συχνά συνιστώνται >2 GPU)
• Παράθυρο περιβάλλοντος:.
• Καλύτερη περίπτωση χρήσης: Εφαρμογές γενικού σκοπού σε κλίμακα
• Άδεια χρήσης: Databricks Open

Το R1 της DeepSeek οδηγεί στη συλλογιστική, το Mistral είναι ιδανικό για μακροσκελή έγγραφα ή εικόνες, το JetMoE είναι εξαιρετικό αν δεν έχετε πολλές GPU, και το DBRX αντιμετωπίζει γενικές εργασίες αλλά χρειάζεται ισχυρό υλικό.

---

Απόψεις της κοινότητας και της βιομηχανίας

• Ο Yann LeCun της Meta δήλωσε ότι το DeepSeek R1 δείχνει ότι ο ανοιχτός κώδικας πλησιάζει
• Οι χρήστες του Reddit στο r/LocalLLM προτιμούν τους DeepSeek, Qwen, Janus 7B για φόρτους εργασίας

---

Πώς να επιλέξετε το μοντέλο σας

1. Καθορίστε την περίπτωση χρήσης σας - Μαθηματικά, κώδικας, συνομιλία, εικόνες; Επικεντρωθείτε σε δείκτες αναφοράς για αυτόν τον τομέα.
2. Ελέγξτε το υλικό - Μόνο CPU; Επιλέξτε το Mistral Small ή το JetMoE. Έχετε GPU; Τα DeepSeek ή DBRX είναι εξαιρετικά.
3. Αξιολογήστε τις απαιτήσεις καθυστέρησης - Εάν χρειάζεστε γρήγορη εξαγωγή συμπερασμάτων ανά token, τα μικρότερα μοντέλα ή τα μοντέλα MoE βοηθούν.
4. Εξετάστε το παράθυρο πλαισίου - Το μεγαλύτερο είναι καλύτερο για μακροσκελείς συνομιλίες ή έγγραφα.
5. Άδεια χρήσης και οικοσύστημα - Το Apache/MIT είναι εύκολο για εμπορική χρήση- το MoE/ανοικτή έρευνα μπορεί να χρειαστεί αναθεώρηση.

---

Σύσταση βίντεο

Τίτλος: Τι πρέπει να γνωρίζουν οι μηχανικοί;<br>

Κανάλι: Engineered Intelligence<br>

---

Τελικές σκέψεις

Το 2025, τα πιο αποδοτικά αυτοδιαχειριζόμενα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι πλέον ακαδημαϊκές περιέργειες, αλλά πραγματικά ισχυρά εργαλεία. Το DeepSeek R1 είναι μια ατμομηχανή λογικής/συλλογισμού, το Mistral χειρίζεται μακρά και πολυτροπικά συμφραζόμενα, ενώ το JetMoE και το DBRX προσφέρουν αποδοτικές αλλά ικανές εναλλακτικές λύσεις.

Επιλέξτε αυτό που ταιριάζει στο υλικό, την περίπτωση χρήσης και τις ανάγκες σας σε επιδόσεις, και ίσως να μην χρειαστεί ποτέ ξανά να πληρώσετε ανά κωδικό ή να συμβιβαστείτε με το απόρρητο.