Szukasz najlepszego modelu sztucznej inteligencji typu open source, który możesz uruchomić samodzielnie? To zestawienie 2025 porównuje rozmiar, szybkość, koszt i potrzeby sprzętowe modelu, dzięki czemu możesz wybrać odpowiedni.
Można śmiało powiedzieć, że krajobraz samoobsługowej sztucznej inteligencji eksploduje. Własne giganty nadal dominują w testach porównawczych, ale modele open-source, takie jak DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 i JetMoE, zapewniają imponującą wydajność, często za ułamek kosztów. Oto uczciwe zestawienie tego, co jest dostępne i który model może najlepiej sprawdzić się w następnym projekcie.
Co tak naprawdę oznacza "self-hosted"
Samoobsługowe modele sztucznej inteligencji można wdrażać lokalnie - pobierasz wagi, uruchamiasz wnioskowanie na własnym sprzęcie i kontrolujesz wszystko, od opóźnień po prywatność danych. Kontrastuje to z wywoływaniem zdalnego interfejsu API, w którym płacisz za token, jesteś zależny od czasu pracy sieci i masz do czynienia z opłatami za chmurę.
Najlepsi rywale w 2025 roku
DeepSeek R1
- Otwarte wagi, licencja MIT
- Przewyższa GPT-4o OpenAI w testach porównawczych, takich jak MATH i AIME.
- Zaprojektowany z myślą o wydajności - szkolony przy użyciu znacznie mniejszej ilości zasobów niż konkurenci
- Świetny do złożonego rozumowania i matematyki
Mistral Small 3.1 (24B)
- Ciężkie wydanie open-source
- Parsuje obrazy i obsługuje długie okna kontekstowe (do 128 tys. tokenów)
- Idealny do zadań multimodalnych i bogatych w dokumenty
JetMoE-8B
- Model mieszanki ekspertów, który bije LLaMA-2 7B przy użyciu tylko ułamka obliczeń
- Wydajne wnioskowanie - aktywuje tylko część pełnego modelu na token
DBRX (Databricks/Mosaic)
- Model 132B MoE rywalizujący z odpowiednikami open-source
Co liczy się najbardziej: wydajność vs efektywność
DeepSeek R1
- Szybkość wnioskowania: umiarkowana
- Wymagania sprzętowe: Umiarkowane GPU lub wysokiej klasy CPU
- Okno kontekstu: ~128 tys. tokenów (szacunkowo)
- Najlepszy przypadek użycia: Obciążenia matematyczne i logiczne
- Licencja: MIT
Mistral Small 3.1
- Szybkość wnioskowania: Szybkie na GPU lub nowoczesnym CPU
- Wymagania sprzętowe: Dostępny (pojedynczy GPU lub wydajny CPU)
- Okno kontekstowe: 128K tokenów
- Najlepszy przypadek użycia: Zadania multimodalne, długie dokumenty
- Licencja: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Szybkość wnioskowania: Bardzo wydajny dzięki MoE (Mixture-of-Experts)
- Wymagania sprzętowe: Minimalne (dobre dla konfiguracji z jednym GPU lub tylko CPU)
- Okno kontekstu: Standardowe (~4K-8K tokenów w zależności od wersji)
- Najlepszy przypadek użycia: Środowiska o ograniczonych zasobach
- Licencja: Otwarte badania
DBRX (Databricks)
- Szybkość wnioskowania: Wydajna jak na swój rozmiar, ale wymaga solidnego sprzętu
- Potrzeby sprzętowe: Wysokie (często zalecane >2 GPU)
- Okno kontekstowe: Standard
- Najlepszy przypadek użycia: Aplikacje ogólnego przeznaczenia na dużą skalę
- Licencja: Databricks Open
DeepSeek's R1 prowadzi w rozumowaniu, Mistral jest idealny do długich dokumentów lub obrazów, JetMoE jest świetny, jeśli masz mało GPU, a DBRX radzi sobie z ogólnymi zadaniami, ale wymaga mocnego sprzętu.
Opinie społeczności i branży
- Yann LeCun z firmy Meta powiedział, że DeepSeek R1 pokazuje, że open-source nadrabia zaległości
- Użytkownicy Reddit na r/LocalLLM preferują DeepSeek, Qwen, Janus 7B dla obciążeń roboczych
Jak wybrać model
- Zdefiniuj swój przypadek użycia - matematyka, kod, czat, obrazy? Skoncentruj się na testach porównawczych dla tej domeny.
- Sprawdź sprzęt - tylko CPU? Wybierz Mistral Small lub JetMoE. Masz GPU? DeepSeek lub DBRX są świetne.
- Oceń wymagania dotyczące opóźnień - jeśli potrzebujesz szybkiego wnioskowania na token, pomocne będą mniejsze modele lub modele MoE.
- Rozważ okno kontekstowe - większe jest lepsze w przypadku długich rozmów lub dokumentów.
- Licencja i ekosystem - Apache/MIT są łatwe do użytku komercyjnego; MoE/open-research może wymagać przeglądu.
Rekomendacja wideo
Tytuł: Porównanie najlepszych modeli sztucznej inteligencji do 2025 r. / co inżynierowie powinni wiedzieć<br>
Kanał: Engineered Intelligence<br>
Podsumowanie
W 2025 roku najbardziej wydajne modele sztucznej inteligencji nie są już akademickimi ciekawostkami, ale naprawdę potężnymi narzędziami. DeepSeek R1 to potęga logiki/rozsądku, Mistral obsługuje długie i multimodalne konteksty, podczas gdy JetMoE i DBRX oferują wydajne, ale zdolne alternatywy.
Wybierz ten, który pasuje do twojego sprzętu, przypadku użycia i potrzeb związanych z wydajnością, a być może już nigdy nie będziesz musiał płacić za token ani narażać prywatności.
