Self hosted AI: A leghatékonyabb és legerősebb modellek 2025-ben

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

1. Határozza meg a felhasználási esetet - matematika, kód, chat, képek? Koncentráljon az adott területre vonatkozó benchmarkokra.
2. Ellenőrizze a hardvert - csak CPU? Válassza a Mistral Small vagy a JetMoE rendszert. Van GPU-ja? A DeepSeek vagy a DBRX nagyszerű.
3. Értékelje a késleltetési követelményeket - Ha tokenenként gyors következtetésre van szüksége, a kisebb vagy a MoE modellek segítenek.
4. Vegye figyelembe a kontextusablakot - A nagyobb jobb a hosszú beszélgetések vagy dokumentumok esetében.
5. 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.