Шукаєте найкращу модель штучного інтелекту з відкритим кодом, яку можна запустити самостійно? У цьому огляді 2025 року порівнюються розмір, швидкість, вартість і вимоги до апаратного забезпечення моделей, щоб ви могли вибрати правильну.
Можна з упевненістю сказати, що ринок саморозміщеного штучного інтелекту вибухає. Пропрієтарні гіганти все ще домінують у бенчмарках, але моделі з відкритим кодом, такі як DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 і JetMoE, демонструють вражаючу продуктивність, часто за меншу ціну. Ось чесна розбивка того, що є на ринку, і яка модель може найкраще підійти для вашого наступного проекту.
Що насправді означає "саморозміщений"
Самостійні моделі ШІ розгортаються локально - ви завантажуєте ваги, виконуєте висновок на власному обладнанні і контролюєте все, від затримки до конфіденційності даних. Це контрастує з викликом віддаленого API, де ви платите за токен, залежите від часу безперебійної роботи мережі і маєте справу з платою за хмарні сервіси.
Головні претенденти у 2025 році
DeepSeek R1
- Відкриті ваги, ліцензія MIT
- Перевершує GPT-4o від OpenAI в таких бенчмарках, як MATH і AIME
- Розроблений для ефективного навчання з набагато меншими ресурсами, ніж у конкурентів
- Чудово підходить для складних міркувань та математики
Mistral Small 3.1 (24B)
- Надпотужний реліз із відкритим вихідним кодом
- Аналізує зображення та обробляє довгі контекстні вікна (до 128 тис. токенів)
- Ідеально підходить для мультимодальних і багатих на документи завдань
JetMoE-8B
- Модель на основі суміші експертів, яка перевершує LLaMA-2 7B, використовуючи при цьому лише частину обчислень
- Ефективний висновок - активує лише частину повної моделі на токен
DBRX (Databricks/Mosaic)
- 132B Модель МО конкурує з аналогами з відкритим кодом
Що важливіше: продуктивність vs ефективність
DeepSeek R1
- Швидкість виведення: Помірна
- Потреби в апаратному забезпеченні: Помірний графічний процесор або процесор високого класу
- Контекстне вікно: ~128K токенів (за оцінкою)
- Найкращий випадок використання: Важкі математичні, логічно складні робочі навантаження
- Ліцензія: MIT
Mistral Small 3.1
- Швидкість виведення: Швидко на GPU або сучасному CPU
- Потреба в апаратному забезпеченні: Доступний (один GPU або потужний CPU)
- Контекстне вікно: 128K токенів
- Найкращий випадок використання: Мультимодальні завдання, довгі документи
- Ліцензія: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Швидкість виведення: Дуже ефективний завдяки MoE (Mixture-of-Experts)
- Потреба в апаратному забезпеченні: Мінімальні (добре підходить для установок з одним графічним процесором або тільки процесором)
- Контекстне вікно: Стандартне (~4K-8K токенів в залежності від версії)
- Найкращий випадок використання: Обмежені в ресурсах середовища
- Ліцензія: Відкриті дослідження
DBRX (Databricks)
- Швидкість виведення: Ефективна для розміру, але вимагає потужного обладнання
- Потреба в апаратному забезпеченні: Високі (часто рекомендується >2 графічних процесорів)
- Контекстне вікно: Стандартне
- Найкращий випадок використання: Масштабні програми загального призначення
- Ліцензія: Databricks Open
DeepSeek's R1 лідирує в міркуваннях, Mistral ідеально підходить для довгих документів або зображень, JetMoE чудовий, якщо вам не вистачає графічного процесора, а DBRX впорається із загальними завданнями, але потребує потужного апаратного забезпечення.
Погляди спільноти та індустрії
- Ян Лекун з Meta сказав, що DeepSeek R1 демонструє, що відкритий вихідний код наздоганяє
- Користувачі Reddit на r/LocalLLM віддають перевагу DeepSeek, Qwen, Janus 7B для робочих навантажень
Як вибрати свою модель
- Визначте свій сценарій використання - математика, код, чат, зображення? Орієнтуйтеся на бенчмарки для цього домену.
- Перевірте апаратне забезпечення - тільки процесор? Обирайте Mistral Small або JetMoE. Є графічні процесори? DeepSeek або DBRX відмінно підійдуть.
- Оцініть вимоги до затримок - якщо вам потрібен швидкий висновок на токен, вам допоможуть менші моделі або моделі MoE.
- Враховуйте контекстне вікно - більший розмір краще для довгих розмов або документів.
- Ліцензія та екосистема - Apache/MIT прості для комерційного використання; MoE/відкриті дослідження можуть потребувати перегляду.
Рекомендації щодо відео
Назва: Порівняння найкращих моделей штучного інтелекту 2025 року / Що потрібно знати інженерам<br>
Канал: Інженерна розвідка<br>
Заключні думки
У 2025 році найефективніші моделі штучного інтелекту з власним хостингом перестануть бути академічною дивиною, а стануть справді потужними інструментами. DeepSeek R1 - це потужна логічна машина, Mistral обробляє довгі та мультимодальні контексти, а JetMoE і DBRX пропонують ефективні, але потужні альтернативи.
Виберіть той, який відповідає вашому обладнанню, сценарію використання і потребам в продуктивності, і, можливо, вам більше ніколи не доведеться платити за токен або ставити під загрозу конфіденційність.
