Самостійний ШІ: найефективніші та найпотужніші моделі у 2025 році

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

1. Визначте свій сценарій використання - математика, код, чат, зображення? Орієнтуйтеся на бенчмарки для цього домену.
2. Перевірте апаратне забезпечення - тільки процесор? Обирайте Mistral Small або JetMoE. Є графічні процесори? DeepSeek або DBRX відмінно підійдуть.
3. Оцініть вимоги до затримок - якщо вам потрібен швидкий висновок на токен, вам допоможуть менші моделі або моделі MoE.
4. Враховуйте контекстне вікно - більший розмір краще для довгих розмов або документів.
5. 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.