AI yang dihosting sendiri: Model yang paling efisien dan kuat pada tahun 2025

Bisa dikatakan bahwa lanskap AI yang dihosting sendiri sedang meledak. Raksasa proprietary masih mendominasi tolok ukur, tetapi model sumber terbuka seperti DeepSeek R1, Mistral Small 3.1, dan JetMoE memberikan kinerja yang mengesankan, sering kali dengan harga yang lebih murah. Berikut ini adalah uraian yang jujur tentang apa yang ada di luar sana, dan model mana yang paling cocok untuk proyek Anda berikutnya.

---

Apa arti sebenarnya dari "self-hosted"

Model AI yang dihosting sendiri dapat diterapkan secara lokal-Anda mengunduh bobot, menjalankan inferensi pada perangkat keras Anda sendiri, dan mengontrol segala sesuatu mulai dari latensi hingga privasi data. Hal ini berbeda dengan memanggil API jarak jauh di mana Anda membayar per token, bergantung pada waktu aktif jaringan, dan berurusan dengan biaya cloud.

---

Pesaing teratas di tahun 2025

DeepSeek R1

• Bobot terbuka, lisensi MIT
• Mengungguli GPT-4o OpenAI pada tolok ukur seperti MATH dan AIME
• Dirancang untuk dilatih secara efisien dengan sumber daya yang jauh lebih sedikit daripada pesaing
• Sangat bagus untuk penalaran dan matematika yang kompleks

Mistral Small 3.1 (24B)

• Rilis sumber terbuka tugas berat
• Mengurai gambar dan menangani jendela konteks yang panjang (hingga 128 ribu token)
• Ideal untuk tugas-tugas multimodal dan kaya dokumen

JetMoE-8B

• Model campuran para ahli yang mengalahkan LLaMA-2 7B dengan hanya menggunakan sebagian kecil komputasi
• Inferensi yang efisien - hanya mengaktifkan sebagian dari model penuh per token

DBRX (Databricks/Mosaic)

• Model 132B MoE yang menyaingi model sumber terbuka

---

Yang paling penting: kinerja vs efisiensi

DeepSeek R1

• Kecepatan inferensi: Sederhana
• Kebutuhan perangkat keras: GPU sedang atau CPU kelas atas
• Jendela konteks: ~128 ribu token (perkiraan)
• Kasus penggunaan terbaik: Beban kerja yang padat matematika dan logika
• Lisensi MIT

---

Mistral Small 3.1

• Kecepatan inferensi: Cepat pada GPU atau CPU modern
• Kebutuhan perangkat keras: Dapat diakses (GPU tunggal atau CPU yang kuat)
• Jendela konteks: 128 ribu token
• Kasus penggunaan terbaik: Tugas multimodal, dokumen panjang
• Lisensi Apache-2.0

---

JetMoE-8B

• Kecepatan inferensi: Sangat efisien karena MoE (Campuran Para Ahli)
• Kebutuhan perangkat keras: Minimal (baik untuk pengaturan GPU tunggal atau CPU saja)
• Jendela konteks: Standar (~4K-8K token tergantung versi)
• Kasus penggunaan terbaik: Lingkungan dengan sumber daya terbatas
• Lisensi: Penelitian terbuka

---

DBRX (Databricks)

• Kecepatan inferensi: Efisien untuk ukurannya, tetapi membutuhkan perangkat keras yang solid
• Kebutuhan perangkat keras: Tinggi (biasanya direkomendasikan >2 GPU)
• Jendela konteks: Standar
• Kasus penggunaan terbaik: Aplikasi tujuan umum dalam skala besar
• Lisensi: Databricks Open

DeepSeek's R1 memimpin dalam hal penalaran, Mistral ideal untuk dokumen atau gambar yang panjang, JetMoE sangat bagus jika Anda kekurangan GPU, dan DBRX melakukan tugas-tugas umum tetapi membutuhkan perangkat keras yang kuat.

---

Pandangan komunitas & industri

• Yann LeCun dari Meta mengatakan bahwa DeepSeek R1 menunjukkan bahwa open-source sedang mengejar ketertinggalan
• Pengguna Reddit di r/LocalLLM lebih memilih DeepSeek, Qwen, Janus 7B untuk beban kerja

---

Bagaimana memilih model Anda

1. Tentukan kasus penggunaan Anda - Matematika, kode, obrolan, gambar? Fokus pada tolok ukur untuk domain tersebut.
2. Periksa perangkat keras - Khusus CPU? Pilih Mistral Small atau JetMoE. Punya GPU? DeepSeek atau DBRX sangat bagus.
3. Evaluasi persyaratan latensi - Jika Anda membutuhkan inferensi cepat per token, model yang lebih kecil atau MoE dapat membantu.
4. Pertimbangkan jendela konteks - Lebih besar lebih baik untuk percakapan atau dokumen yang panjang.
5. Lisensi & ekosistem - Apache/MIT mudah digunakan untuk penggunaan komersial; MoE/penelitian terbuka mungkin perlu ditinjau.

---

Rekomendasi video

Judul: Perbandingan Model AI Teratas 2025 / Apa yang Perlu Diketahui Insinyur<br>

Saluran Kecerdasan Buatan<br>

---

Pikiran akhir

Pada tahun 2025, model AI yang paling efisien yang dihosting sendiri tidak lagi menjadi keingintahuan akademis, melainkan alat yang benar-benar kuat. DeepSeek R1 adalah pembangkit tenaga listrik logika/penalaran, Mistral menangani konteks yang panjang dan multimodal, sementara JetMoE dan DBRX menawarkan alternatif yang efisien namun mumpuni.

Pilih salah satu yang sesuai dengan perangkat keras, kasus penggunaan, dan kebutuhan kinerja Anda, dan Anda mungkin tidak perlu membayar per token atau mengorbankan privasi lagi.