Ищете лучшую модель ИИ с открытым исходным кодом, которую вы можете запустить самостоятельно? В этом обзоре 2025 моделей сравниваются их размер, скорость, стоимость и аппаратные потребности, чтобы вы могли выбрать подходящую.
Можно с уверенностью сказать, что ландшафт самодостаточных ИИ находится на подъеме. Собственные гиганты по-прежнему доминируют в бенчмарках, но модели с открытым исходным кодом, такие как DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 и JetMoE, демонстрируют впечатляющую производительность, часто за меньшую цену. Вот честный анализ того, что существует, и какая модель может лучше всего подойти для вашего следующего проекта.
Что на самом деле означает термин "самостоятельный хостинг"
Самостоятельные модели ИИ можно развертывать локально - вы загружаете весовые коэффициенты, выполняете вычисления на собственном оборудовании и контролируете все - от задержки до конфиденциальности данных. Это отличается от вызова удаленного API, где вы платите за токен, зависите от времени работы сети и имеете дело с облачными платежами.
Главные претенденты в 2025 году
DeepSeek R1
- Открытый вес, лицензия MIT
- Превосходит GPT-4o от OpenAI в таких бенчмарках, как MATH и AIME.
- Разработан для эффективного обучения с использованием гораздо меньшего количества ресурсов, чем у конкурентов
- Отлично подходит для сложных рассуждений и математики
Mistral Small 3.1 (24B)
- Тяжелый релиз с открытым исходным кодом
- Разбирает изображения и обрабатывает длинные контекстные окна (до 128K лексем)
- Идеально подходит для мультимодальных задач и задач с большим количеством документов
JetMoE-8B
- Модель смеси экспертов, которая превосходит LLaMA-2 7B, используя при этом лишь часть вычислений
- Эффективный вывод - задействует только часть полной модели на токен
DBRX (Databricks/Mosaic)
- 132-битная модель MoE, конкурирующая с аналогами с открытым исходным кодом
Что важнее всего: производительность против эффективности
DeepSeek R1
- Скорость вывода: скромная
- Аппаратные требования: Умеренный GPU или высокопроизводительный CPU
- Контекстное окно: ~128K токенов (оценка)
- Лучший вариант использования: Математические и логические нагрузки.
- Лицензия: MIT
Mistral Small 3.1
- Скорость вычислений: Быстро на GPU или современных CPU
- Необходимое оборудование: Доступное (один GPU или мощный CPU)
- Контекстное окно: 128K токенов
- Лучший вариант использования: Мультимодальные задачи, длинные документы
- Лицензия: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Скорость вывода: Очень эффективна благодаря MoE (Mixture-of-Experts).
- Потребности в оборудовании: Минимальные (хорошо подходит для систем с одним GPU или только CPU)
- Контекстное окно: Стандартное (~4K-8K токенов в зависимости от версии)
- Лучший вариант использования: Среды с ограниченными ресурсами
- Лицензия: Открытая исследовательская
DBRX (Databricks)
- Скорость вывода: эффективна для своего размера, но требует мощного оборудования
- Потребности в аппаратном обеспечении: Высокие (часто рекомендуется >2 GPU)
- Контекстное окно: Стандартное
- Лучший вариант использования: Масштабные приложения общего назначения
- Лицензия: Databricks Open
DeepSeek's R1 лидирует в рассуждениях, Mistral идеально подходит для длинных документов или изображений, JetMoE хорош, если вы ограничены в GPU, а DBRX справляется с общими задачами, но требует мощного оборудования.
Мнения сообщества и индустрии
- Ян ЛеКун из Meta сказал, что DeepSeek R1 показывает, что открытый исходный код набирает обороты.
- Пользователи Reddit на r/LocalLLM предпочитают DeepSeek, Qwen, Janus 7B для рабочих нагрузок
Как выбрать модель
- Определитесь с областью применения - математика, код, чат, изображения? Сосредоточьтесь на бенчмарках для этой области.
- Проверьте аппаратное обеспечение - только процессор? Выберите Mistral Small или JetMoE. Есть графические процессоры? Отлично подойдут DeepSeek или DBRX.
- Оцените требования к задержкам - если вам нужны быстрые выводы на токен, вам помогут модели меньшего размера или MoE.
- Учитывайте контекстное окно - для длинных разговоров или документов лучше использовать больший размер.
- Лицензия и экосистема - Apache/MIT просты для коммерческого использования; MoE/open-research может потребовать пересмотра.
Видеорекомендации
Название: Лучшие модели ИИ 2025 года в сравнении / Что нужно знать инженерам<br>
Канал: Engineered Intelligence<br>
Заключительные мысли
В 2025 году самые эффективные самодостаточные модели ИИ перестанут быть академической диковинкой, они станут по-настоящему мощными инструментами. DeepSeek R1 - это мощная логическая/рассудочная система, Mistral справляется с длинными и мультимодальными контекстами, а JetMoE и DBRX предлагают эффективные, но способные альтернативы.
Выберите тот, который соответствует вашему оборудованию, условиям использования и производительности, и, возможно, вам больше никогда не придется платить за токены или нарушать конфиденциальность.
