A legjobb nyílt forráskódú mesterséges intelligenciamodellt keresed, amelyet magad is futtathatsz? Ez a 2025-ös összefoglaló összehasonlítja a modell méretét, sebességét, költségét és hardverigényét, hogy kiválaszthassa a megfelelőt.
Joggal mondhatjuk, hogy az önállóan hosztolt mesterséges intelligenciát alkalmazó alkalmazások területe robbanásszerűen növekszik. A szabadalmaztatott óriások még mindig uralják a benchmarkokat, de az olyan nyílt forráskódú modellek, mint a DeepSeek R1, a Mistral Small 3.1 és a JetMoE lenyűgöző teljesítményt nyújtanak, gyakran a költségek töredékéért. Íme egy őszinte bontás arról, hogy mi van a piacon, és melyik modell lehet a legmegfelelőbb a következő projektjéhez.
Mit jelent valójában a "self-hosted" kifejezés
A saját üzemeltetésű AI-modellek helyben telepíthetők - Ön tölti le a súlyokat, saját hardverén futtatja a következtetéseket, és a késleltetéstől az adatvédelemig mindent maga irányíthat. Ez ellentétben áll egy távoli API hívásával, ahol tokenenként kell fizetni, a hálózat üzemidejétől függ, és felhődíjakkal kell számolnia.
A 2025-ös év legjobb versenyzői
DeepSeek R1
- Nyílt súlyok, MIT licenc
- Túlszárnyalja az OpenAI GPT-4o-t az olyan benchmarkokon, mint a MATH és az AIME.
- Úgy tervezték, hogy hatékony legyen - a versenytársaknál jóval kevesebb erőforrással képezhető.
- Kiválóan alkalmas összetett gondolkodásra és matematikára
Mistral Small 3.1 (24B)
- Nagy teljesítményű nyílt forráskódú kiadás
- Képek elemzése és hosszú kontextusablakok kezelése (akár 128K token)
- Ideális multimodális és dokumentumokban gazdag feladatokhoz
JetMoE-8B
- Szakértők keverékéből álló modell, amely a LLaMA-2 7B-t veri, miközben csak a számítás töredékét használja.
- Hatékony következtetés - tokenenként a teljes modellnek csak egy részét aktiválja.
DBRX (Databricks/Mosaic)
- 132B MoE modell, amely vetekszik a nyílt forráskódú társaival
Ami a legfontosabb: teljesítmény kontra hatékonyság
DeepSeek R1
- Következtetési sebesség: szerény
- Hardverigény: GPU vagy csúcskategóriás CPU
- Kontextusablak: ~128K token (becslés)
- Legjobb felhasználási eset: Matematikailag nehéz, logikailag intenzív munkaterhelések
- Licenc: MIT
Mistral Small 3.1
- Következtetési sebesség: Gyors GPU-n vagy modern CPU-n
- Hardverigény: Hozzáférhető (egyetlen GPU vagy erős CPU)
- Kontextusablak: 128K token
- Legjobb felhasználási eset: Multimodális feladatok, hosszú dokumentumok
- Licenc: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Következtetési sebesség: (Mixture-of-Experts) miatt nagyon hatékony.
- Hardverigény: Minimális (jó egy GPU vagy csak CPU-s beállításokhoz)
- Kontextusablak: Standard (~4K-8K token, verziótól függően)
- Legjobb felhasználási eset: Erőforrás-korlátozott környezetek
- Licenc: Nyílt kutatás
DBRX (Databricks)
- Következtetési sebesség: méretéhez képest hatékony, de szilárd hardvert igényel.
- Hardverigény: Magas (gyakran >2 GPU ajánlott)
- Kontextusablak: Standard
- Legjobb felhasználási eset: Általános célú alkalmazások méretarányosan
- Engedély: Databricks Open
A DeepSeek R1 vezet az érvelésben, a Mistral ideális hosszú dokumentumokhoz vagy képekhez, a JetMoE nagyszerű, ha szűkös a GPU, a DBRX pedig általános feladatokat old meg, de erős hardvert igényel.
Közösségi és iparági vélemények
- Yann LeCun, a Meta munkatársa szerint a DeepSeek R1 azt mutatja, hogy a nyílt forráskódú rendszerek felzárkóznak.
- A Reddit-felhasználók az r/LocalLLM oldalon a DeepSeek, a Qwen és a Janus 7B-t részesítik előnyben a munkaterhelésekhez.
Hogyan válasszuk ki a modellt
- Határozza meg a felhasználási esetet - matematika, kód, chat, képek? Koncentráljon az adott területre vonatkozó benchmarkokra.
- Ellenőrizze a hardvert - csak CPU? Válassza a Mistral Small vagy a JetMoE rendszert. Van GPU-ja? A DeepSeek vagy a DBRX nagyszerű.
- Értékelje a késleltetési követelményeket - Ha tokenenként gyors következtetésre van szüksége, a kisebb vagy a MoE modellek segítenek.
- Vegye figyelembe a kontextusablakot - A nagyobb jobb a hosszú beszélgetések vagy dokumentumok esetében.
- Licenc és ökoszisztéma - Az Apache/MIT könnyű kereskedelmi felhasználásra; a MoE/open-research felülvizsgálatot igényelhet.
Videóajánlás
Cím: Mit kell tudniuk a mérnököknek?<br>
Csatorna: Engineered Intelligence<br>
Végső gondolatok
2025-ben a leghatékonyabb, saját fejlesztésű AI modellek már nem akadémiai kuriózumok, hanem igazán hatékony eszközök. A DeepSeek R1 egy logikai/érvelési erőmű, a Mistral hosszú és multimodális kontextusokat kezel, míg a JetMoE és a DBRX hatékony, de képes alternatívákat kínál.
Válassza ki a hardverének, felhasználási esetének és teljesítményigényének megfelelőt, és lehet, hogy soha többé nem kell jelenként fizetnie vagy kompromisszumot kötnie az adatvédelemben.
