Najlepszy open-source LLM 2026: Przetestowaliśmy 8 — tylko 3 pokonały klasę GPT-4

Najlepszy open-source LLM 2026: Przetestowaliśmy 8 — tylko 3 pokonały klasę GPT-4

Ostatnia aktualizacja: 5 lipca 2026. Każdy wynik benchmarku, wartość VRAM i licencja w tym przewodniku zostały ponownie zweryfikowane na potrzeby tej aktualizacji. Poniższy ranking odzwierciedla modele o otwartych wagach wydane do połowy 2026 roku — jeśli nowa premiera zmieni kolejność, ta strona zostanie zaktualizowana w ciągu miesiąca.

Najlepszym open-source LLM w 2026 roku jest Qwen 3 235B-A22B pod względem ogólnego rozumowania i programowania, natomiast DeepSeek R1 prowadzi w głębokim rozumowaniu matematycznym, a Llama 4 Scout w długim kontekście (10 mln tokenów). Na pojedynczej konsumenckiej karcie graficznej Gemma 3 27B (16 GB VRAM) i Phi-4 14B (8 GB) są najłatwiejsze do samodzielnego hostowania. Wszystkie trzy czołowe modele dorównują wydajnością klasie GPT-4 w kodzie i matematyce, pozostając jednocześnie darmowe we wdrożeniu.

Czołowe open-source LLM: migawka benchmarków

Poniższa tabela obejmuje pięć szeroko wdrażanych modeli open-source ocenionych w standardowych publicznych benchmarkach. MMLU mierzy szeroką wiedzę ogólną; HumanEval mierzy wskaźnik zdawalności generowania kodu.

Tę tabelę odświeżamy co miesiąc.

Open-source LLM nie tylko „konkurują” już z modelami własnościowymi — w programowaniu, matematyce i zadaniach długiego kontekstu wygrywają. Różnica między rachunkiem za API na 200 $/miesiąc a samodzielnie hostowanym modelem open nigdy nie była mniejsza.

Ten ranking przebija się przez szum. Każdy model tutaj jest oceniany pod kątem benchmarków, które mają znaczenie, sprzętu, którego faktycznie potrzebujesz, oraz konkretnego zastosowania, w którym każdy z nich błyszczy najbardziej.

Szybkie podsumowanie: który open-source LLM wybrać?

Potrzebujesz absolutnie najlepszego rozumowania? Wybierz Qwen 3 235B lub DeepSeek R1. Chcesz uruchomić coś na jednym GPU? Gemma 3 27B lub Phi-4 14B. Przetwarzasz ogromne dokumenty? Kontekst 10 mln tokenów Llama 4 Scout nie ma sobie równych.

Wartości VRAM zakładają kwantyzację Q4. Wymagania dla pełnej precyzji są 2–4 razy wyższe. Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z uruchamianiem modeli lokalnie, zacznij od Gemma 3 lub Phi-4 — to najbardziej przyjazne sprzętowo opcje na tej liście.

Ranking open-source LLM: klasyfikacja lipiec 2026

Według stanu na lipiec 2026 Qwen 3 235B-A22B przewodzi naszemu rankingowi open-source LLM pod względem wszechstronnego rozumowania i programowania, a DeepSeek R1 zajmuje drugie miejsce w głębokiej matematyce, zaś Llama 4 Scout trzecie w długim kontekście. Pełna klasyfikacja poniżej obejmuje wszystkie osiem modeli ocenionych w tym przewodniku — od serwerowych zestawów data center po wybory przyjazne laptopom.

Te klasyfikacje odzwierciedlają naszą comiesięczną weryfikację benchmarków, wymagań sprzętowych i warunków licencyjnych.

Teraz przyjrzyjmy się temu, co sprawia, że każdy z tych modeli jest wart Twojej uwagi.

1. Qwen 3 235B-A22B — najlepszy open-source LLM ogółem

Qwen 3 235B-A22B od Alibaby to model, który trzeba teraz pokonać. Ma architekturę Mixture-of-Experts z łącznie 235 miliardami parametrów, ale na każdy token aktywuje się tylko 22 miliardy, co redukuje obliczenia o około 90% w porównaniu z gęstym modelem o podobnej jakości.

Tym, co wyróżnia Qwen 3, jest jego dwutrybowe myślenie. Możesz przełączać się między „trybem myślenia” dla złożonych problemów matematycznych i programistycznych (gdzie model pokazuje swój łańcuch myśli) a szybkim „trybem bez myślenia” dla błyskawicznych odpowiedzi w czacie. Ta elastyczność ma znaczenie w produkcji.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Te liczby plasują go w tej samej lidze co DeepSeek R1, o1 od OpenAI i Gemini 2.5 Pro, z tą różnicą, że możesz go pobrać, dostroić i wdrożyć gdziekolwiek chcesz na licencji Apache 2.0.

Wymagania sprzętowe: Pełny model potrzebuje około 132 GB VRAM przy kwantyzacji Q4. To konfiguracja wielo-GPU — pomyśl o pięciu RTX 3090, trzech A40 lub zestawie z dwoma H100. Niedrogie to nie jest, ale jak najbardziej w zasięgu startupu czy laboratorium badawczego. Rodzina Qwen 3 obejmuje również mniejsze warianty (32B, 14B, 8B, 4B), które działają na konsumenckim sprzęcie.

Dla kogo: Zespoły potrzebujące rozumowania i programowania na poziomie frontier, ale chcące posiadać własną infrastrukturę. Jest szczególnie mocny w obciążeniach wielojęzycznych z kontekstem 256K i obsługą ponad 100 języków. Jeśli planujesz dostrajanie modelu do swojej konkretnej domeny, licencja Apache 2.0 Qwen 3 daje pełną swobodę.

2. DeepSeek R1 — najlepszy do głębokiego rozumowania

DeepSeek R1 zmienił zasady gry, gdy pojawił się na początku 2025 roku, udowadniając, że modele open-source mogą dorównać o1 od OpenAI w zadaniach rozumowania. Aktualizacja R1-0528 posunęła sprawy jeszcze dalej — dokładność na AIME 2025 skoczyła z 70% do 87.5%.

Sekretnym składnikiem modelu jest jego metodologia treningu. DeepSeek najpierw stworzył R1-Zero przy użyciu czystego uczenia ze wzmocnieniem, bez rozgrzewki w postaci nadzorowanego dostrajania. Model spontanicznie wykształcił rozumowanie łańcuchem myśli, samoweryfikację i zachowania polegające na cofaniu się. Dosłownie nauczył się sprawdzać własną pracę.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Wymagania sprzętowe: Ta sama architektura MoE 671B co DeepSeek V3, więc mowa o ~136 GB VRAM przy Q4. Ale oto praktyczny aspekt: DeepSeek wydał również warianty destylowane o 1.5B, 7B, 14B, 32B i 70B parametrów. Destyl 32B działa na pojedynczym RTX 4090 i wciąż przewyższa wiele większych modeli w zadaniach rozumowania.

Dla kogo: Każdy, kto buduje aplikacje wymagające rozumowania krok po kroku, dowodzenia twierdzeń, złożonego debugowania kodu, analizy naukowej. Warianty destylowane są szczególnie przydatne, jeśli potrzebujesz możliwości rozumowania przy ograniczonym budżecie. Sprawdź najlepsze narzędzia do uruchamiania LLM lokalnie, jeśli chcesz wdrożyć mniejsze destyle na własnym sprzęcie.

3. Llama 4 Scout — najlepszy do długiego kontekstu

Llama 4 Scout od Mety wprowadziła do świata open-source coś naprawdę nowego: okno kontekstu na 10 milionów tokenów. To nie literówka. Możesz podać jej całą bazę kodu, półkę artykułów naukowych lub 20 godzin transkrypcji wideo w jednym prompcie.

Scout używa 16 ekspertów MoE, z których tylko 2 są aktywni na token, co daje łącznie 109B parametrów, ale tylko 17B aktywnych. Meta twierdzi, że mieści się na pojedynczym H100 z kwantyzacją INT4, choć okno kontekstu 10 mln oczywiście wymaga więcej pamięci na cache KV.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Ten idealny wynik Needle-in-a-Haystack przy 10 mln tokenów jest niezwykły. Większość modeli zaczyna tracić informacje znacznie wcześniej niż przy 128K. Scout stosuje nowatorskie podejście maskowania uwagi między dokumentami, które utrzymuje granice między dokumentami nawet w obrębie jego ogromnego okna kontekstu.

Wymagania sprzętowe: Przy Q4 wagi modelu potrzebują około 55 GB VRAM. Pojedynczy H100 (80 GB) radzi sobie z tym komfortowo. Na sprzęcie konsumenckim dwa RTX 4090 (łącznie 48 GB) poradzą sobie z krótszymi długościami kontekstu. Haczyk: faktyczne wykorzystanie pełnego okna kontekstu 10 mln wymaga ogromnej pamięci cache KV ponad wagami modelu. W praktyce większość samodzielnie hostowanych wdrożeń ogranicza się do 128K–256K tokenów.

Dla kogo: Zespoły pracujące z ogromnymi dokumentami, analizą prawniczą, pytaniami i odpowiedziami do repozytoriów kodu, syntezą artykułów naukowych. Możliwości multimodalne (wejście tekst + obraz) są również mocne. Bądź tylko realistą co do długości kontekstu: pułap 10 mln jest realny, ale żeby go osiągnąć, potrzebujesz sprzętu klasy serwerowej.

4. DeepSeek V3 — najlepszy ogólnego zastosowania open-source LLM

Podczas gdy DeepSeek R1 zgarnia nagłówki za rozumowanie, DeepSeek V3 jest prawdopodobnie bardziej praktycznym modelem do codziennego użytku. To koń roboczy — szybki, wszechstronny i niezwykle wydajny jak na swój rozmiar.

V3 dzieli tę samą architekturę MoE 671B / 37B aktywnych co R1, ale zamienia głębokie łańcuchy rozumowania na szybsze czasy odpowiedzi i szersze ogólne możliwości. Aktualizacja V3-0324 włączyła techniki uczenia ze wzmocnieniem z treningu R1, wzmacniając rozumowanie bez opóźnienia wynikającego z jawnego łańcucha myśli.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

DeepSeek V3 przewyższa GPT-4.5 w benchmarkach programowania i matematyki. Jego wydajność treningu jest legendarna — zaledwie 2.788 milionów godzin GPU H800 na pełny przebieg pre-treningu, czyli ułamek tego, czego wymagają porównywalne modele.

Wymagania sprzętowe: Identyczne jak R1 (~136 GB VRAM przy Q4). Dla praktycznego wdrożenia kwantyzowane wersje GGUF działają przez llama.cpp lub Ollama na konsumenckich konfiguracjach wielo-GPU.

Dla kogo: Jeśli potrzebujesz jednego modelu, który radzi sobie ze wszystkim — czat, programowanie, analiza, tłumaczenie, streszczanie — V3 jest najbardziej zrównoważonym wyborem. Nie pokona R1 w trudnym rozumowaniu ani Scouta w długości kontekstu, ale przewyższy oba w typowych obciążeniach produkcyjnych, gdzie szybkość i wszechstronność liczą się bardziej niż szczytowe wyniki benchmarków.

5. Mistral Large 3 — najlepszy do zastosowań wielojęzycznych i enterprise

Mistral Large 3 przywrócił Mistrala na frontier. Przy łącznie 675B parametrów (41B aktywnych) to pełny model MoE wydany na licencji Apache 2.0 — ogromna zmiana w porównaniu z restrykcyjną licencją badawczą Mistral Large 2.

Model został wytrenowany od zera na 3000 GPU NVIDIA H200 i to widać. Na LMSYS Chatbot Arena zajął 2. miejsce wśród modeli otwartych i 6. ogółem (wliczając własnościowe). Tym, co czyni go szczególnie interesującym dla europejskich zespołów, jest jego siła wielojęzyczna — około 85.5% dokładności w zrównoważonym wielojęzycznym teście MMLU.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Jedna cecha, która wyróżnia modele Mistral: są trenowane tak, by mówić „nie wiem”, zamiast halucynować. To czyni Mistral Large 3 świetnym wyborem dla potoków RAG i aplikacji enterprise, gdzie trafność faktów liczy się bardziej niż kreatywny wynik.

Wymagania sprzętowe: Przy łącznie 675B parametrów zapotrzebowanie na VRAM jest podobne jak w DeepSeek (~140 GB przy Q4). Mistral oferuje również wariant 14B Small 3, który mieści się na pojedynczym konsumenckim GPU i bije znacznie powyżej swojej wagi w rozumowaniu i programowaniu.

Dla kogo: Europejskie firmy potrzebujące możliwości wielojęzycznych i suwerenności danych. Zespoły enterprise budujące systemy RAG, w których redukcja halucynacji jest kluczowa. Licencja Apache 2.0 całkowicie usuwa bariery komercyjne.

6. Gemma 3 27B — najlepszy do wdrożenia na jednym GPU

Gemma 3 27B od Google to złoty środek między możliwościami a dostępnością. Przy 27 miliardach parametrów w gęstej architekturze działa na pojedynczym RTX 4090 z kwantyzacją Q4. Bez konfiguracji wielo-GPU, bez sprzętu klasy serwerowej — wystarczy zwykła karta gamingowa.

Niech skromna liczba parametrów Cię nie zwiedzie. Gemma 3 27B bije znacznie powyżej swojej wagi, szczególnie w zadaniach multimodalnych. Obsługuje zarówno wejście tekstowe, jak i obrazowe, wspiera ponad 140 języków, a jej okno kontekstu 130K jest hojne jak na model tego rozmiaru.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Te wyniki multimodalne (DocVQA 85.6%, ChartQA 76.3%) konkurują z modelami 3–5 razy większymi. Dla programistów potrzebujących rozumienia obrazu bez klastra GPU Gemma 3 jest oczywistym wyborem.

Wymagania sprzętowe: Około 16 GB VRAM przy kwantyzacji Q4, 32 GB przy Q8. Pojedynczy RTX 4090 (24 GB) radzi sobie komfortowo. Nawet M2 MacBook Pro z 32 GB pamięci zunifikowanej może go uruchomić. Jeśli podążasz za naszym przewodnikiem po uruchamianiu LLM lokalnie, Gemma 3 jest jednym z najłatwiejszych modeli na start.

Dla kogo: Samodzielni programiści, małe zespoły i każdy, kto chce wydajny model multimodalny bez wynajmowania GPU w chmurze. Jest również doskonały do prototypowania — przetestuj swój potok na Gemma 3 lokalnie, a w razie potrzeby przeskaluj do większego modelu w produkcji. Nowszy mały model Google znajdziesz w naszym przewodniku po Gemma 4 12B.

7. Phi-4 Reasoning — najlepszy do wdrożeń edge i przy ograniczonych zasobach

Phi-4 Reasoning od Microsoftu udowadnia, że liczba parametrów to nie wszystko. Przy zaledwie 14 miliardach parametrów przewyższa destyl 70B DeepSeek R1 w kilku benchmarkach rozumowania. Niedawno wydany Phi-4-reasoning-vision-15B dodaje możliwości multimodalne, osiągając wynik o 17% wyższy niż Gemma 3 12B w zadaniach rozumowania matematyczno-wizualnego.

Sekretem rodziny Phi-4 jest jakość danych treningowych. Podejście Microsoftu stawia na starannie dobrane, wysokiej jakości dane zamiast surowej skali — i to działa. Phi-4 zdobywa ponad 80% w benchmarkach MATH i MGSM, przewyższając Gemini Pro od Google i GPT-4o-mini w rozumowaniu matematycznym.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Wymagania sprzętowe: Około 8 GB VRAM przy Q4 — to GPU laptopa lub nawet starsza karta desktopowa. Model działa komfortowo na MacBookach z Apple Silicon, co czyni go naprawdę przenośnym. Dla wdrożeń edge to jeden z nielicznych modeli, które mogą działać na urządzeniu z rozsądnym opóźnieniem.

Dla kogo: Programiści mobile i edge, zespoły budujące funkcje AI na urządzeniu i każdy, kto potrzebuje mocnego rozumowania na minimalnym sprzęcie. Phi-4 to również świetny wybór do ewaluacji modeli dostrojonych, ponieważ jego mały rozmiar sprawia, że iteracje treningu są szybkie i tanie. Licencja MIT oznacza brak ograniczeń komercyjnych.

8. GLM-4.7 — najlepszy do programowania agentowego

GLM-4.7 od Z.ai został zbudowany z myślą o konkretnym zastosowaniu: agentowych przepływach programistycznych, w których model musi rozumować, używać narzędzi i utrzymywać kontekst w długich, wieloetapowych interakcjach.

Jego architektura to MoE 355B z 32B aktywnych parametrów, ale wyróżniającą cechą jest trójstopniowy system myślenia. W przeciwieństwie do większości modeli, które restartują proces rozumowania w każdej turze, GLM-4.7 zachowuje bloki myślenia w całej rozmowie. Ten trwały kontekst rozumowania robi realną różnicę, gdy model orkiestruje złożone, wieloetapowe zadania programistyczne.

Najważniejsze wyniki benchmarków:

Ten wynik 73.8% na SWE-bench jest konkurencyjny wobec Claude Sonnet 4.5 — w rzeczywistych zadaniach inżynierii oprogramowania, nie syntetycznych benchmarkach. A 94.2% na HumanEval to najwyższy wynik spośród wszystkich modeli na tej liście.

Wymagania sprzętowe: Podobne jak w innych dużych modelach MoE (~130 GB VRAM przy Q4). Okno kontekstu 200K i maks. wynik 131K sprawiają, że jest pamięciożerny podczas długich sesji agentowych.

Dla kogo: Zespoły programistyczne wspomagane AI budujące agentów kodujących, narzędzia do automatycznego debugowania lub systemy przeglądu kodu. Jeśli wybierasz narzędzia do dostrajania dla modelu skoncentrowanego na programowaniu, GLM-4.7 to mocna baza. Licencja MIT oznacza pełne zastosowanie komercyjne.

Najlepszy open-source LLM do programowania (lipiec 2026)

Do programowania w lipcu 2026 najlepszym wyborem open-source jest GLM-4.7, z wynikiem 94.2% na HumanEval i 73.8% na SWE-bench — konkurencyjny wobec Claude Sonnet 4.5 w rzeczywistych zadaniach programistycznych. Chcesz mocny model do programowania na konsumenckim sprzęcie? Destyl DeepSeek R1 32B działa na pojedynczym RTX 4090.

Rozważasz nowsze wydanie GLM? Zobacz naszą analizę GLM 5.2, aby sprawdzić, jak wypada w porównaniu.

Jak wybrać: ramy decyzyjne

„Najlepszy” model zależy całkowicie od Twoich ograniczeń. Użyj tej macierzy, aby zawęzić decyzję.

Wciąż niepewny? Zacznij tutaj: Masz sprzęt wielo-GPU? Jeśli nie, Twoje wybory to Gemma 3 i Phi-4. Jeśli tak, czy budujesz agenta kodującego? Wybierz GLM-4.7 lub DeepSeek R1. Potrzebujesz długiego kontekstu? Llama 4 Scout. Wszystko inne? Qwen 3 235B to najbezpieczniejszy domyślny wybór.

Jak oceniliśmy te modele

Rankingi nie opierają się na jednym benchmarku. Każdy model był oceniany w pięciu wymiarach:

1. Wydajność benchmarków — MMLU, HumanEval, AIME, SWE-bench i testy domenowe
2. Dostępność sprzętowa — Czy rzeczywiste zespoły mogą go faktycznie wdrożyć?
3. Swoboda licencji — Apache 2.0 i MIT punktują wyżej niż licencje restrykcyjne
4. Dojrzałość ekosystemu — Dostępność na Hugging Face, Ollama, vLLM i głównych silnikach inferencyjnych
5. Rzeczywista adopcja — Aktywna społeczność, wdrożenia produkcyjne, ciągłe aktualizacje

Modele, które dobrze wypadają w benchmarkach, ale wymagają klastra GPU, którego nikt nie ma (mowa o was, 671B w pełnej precyzji), są karane. Modele z restrykcyjnymi licencjami blokującymi zastosowanie komercyjne również tracą punkty. Celem jest praktyczna wartość, nie przechwałki w rankingu.

Jeśli chcesz samodzielnie przetestować te modele, nasz przewodnik po ewaluacji LLM przeprowadzi Cię przez konfigurację systematycznych benchmarków, a zestawienie najlepszych narzędzi ewaluacyjnych obejmuje frameworki, których będziesz potrzebować.

FAQ

Jakie są najnowsze open-source LLM w 2026 roku?

Frontier 2026 jest zdominowany przez Qwen 3 (Alibaba), DeepSeek R1 i V3, Llama 4 Scout (Meta), Mistral Large 3 i GLM-4.7 (Z.ai). Wydania punktowe, takie jak DeepSeek R1-0528 i wariant Phi-4 reasoning-vision, pojawiły się do połowy 2026 roku. Weryfikujemy tę listę co miesiąc i aktualizujemy ranking za każdym razem, gdy nowa premiera zmienia klasyfikację.

Jak często aktualizowany jest ten ranking open-source LLM?

Co miesiąc. Ponownie weryfikujemy wyniki benchmarków, wymagania VRAM i licencje na początku każdego miesiąca oraz dodajemy nowe modele w miarę ich premier. Data „Ostatnia aktualizacja” pod tytułem odzwierciedla najnowszy przegląd.

Jaki jest najlepszy open-source LLM w 2026 roku?

Qwen 3 235B-A22B obecnie prowadzi w najszerszym zakresie benchmarków, łącząc rozumowanie, programowanie i możliwości wielojęzyczne z najwyższej półki na licencji Apache 2.0. Dla konkretnych zastosowań DeepSeek R1 (rozumowanie) i Llama 4 Scout (długi kontekst) mogą być lepszym wyborem.

Czy mogę uruchomić open-source LLM na konsumenckim sprzęcie?

Tak. Gemma 3 27B działa na pojedynczym RTX 4090 (24 GB VRAM), a Phi-4 14B mieści się na GPU laptopa z 8 GB. Kwantyzowane wersje (Q4, Q8) większych modeli również działają na konsumenckich konfiguracjach wielo-GPU przy użyciu narzędzi takich jak Ollama i llama.cpp.

Czy open-source LLM są tak dobre jak ChatGPT czy Claude?

W benchmarkach programowania i matematyki najlepsze modele open-source dorównują lub przewyższają GPT-4.5 i zbliżają się do wydajności Claude Sonnet 4.5. Różnica jest najmniejsza w zadaniach ustrukturyzowanych (kod, matematyka, rozumowanie), a największa w pisaniu kreatywnym i niuansowym podążaniu za instrukcjami.

Co oznacza MoE (Mixture-of-Experts) dla sprzętu?

Modele MoE mają dużą łączną liczbę parametrów, ale aktywują tylko ich część na token. Jednak cały model musi być załadowany do pamięci, aby router mógł wybierać ekspertów. Model MoE 235B z 22B aktywnych wciąż potrzebuje VRAM odpowiadającego 235B — nie oszczędzasz pamięci, oszczędzasz obliczenia.

Który open-source LLM jest najlepszy do programowania?

GLM-4.7 prowadzi z 94.2% na HumanEval i 73.8% na SWE-bench. W czystym generowaniu kodu DeepSeek R1 i Qwen 3 235B są tuż za nim. Do programowania na konsumenckim sprzęcie destyl DeepSeek R1 32B ma najlepszy stosunek możliwości do kosztu.

Czy Llama 4 Scout naprawdę ma 10 milionów tokenów kontekstu?

Architektura to wspiera, a Meta zademonstrowała idealne odzyskiwanie Needle-in-a-Haystack przy 10 mln tokenów. Ale faktyczne wykorzystanie pełnego kontekstu wymaga ogromnej pamięci cache KV. Większość samodzielnie hostowanych wdrożeń realistycznie ogranicza się do 128K–256K tokenów. Dostawcy chmurowi, tacy jak Together AI i Fireworks, oferują dłuższe okna kontekstu.

Jakiej licencji szukać w open-source LLM?

Apache 2.0 i MIT są najbardziej permisywne — pełne zastosowanie komercyjne, modyfikacja i redystrybucja. Niestandardowa licencja Llama pozwala na zastosowanie komercyjne, ale ma ograniczenia dla aplikacji z ponad 700 mln użytkowników. Niektóre modele „open-weight” (jak Gemma) mają konkretne warunki — zawsze przeczytaj licencję przed wdrożeniem produkcyjnym.

Ile VRAM potrzebuję dla modelu 70B?

Przy kwantyzacji Q4 gęsty model 70B potrzebuje około 35–40 GB VRAM. Pojedynczy A100 (80 GB) radzi sobie z tym łatwo, albo dwa RTX 4090 (łącznie 48 GB). W pełnej precyzji (BF16) mowa o ponad 140 GB, co efektywnie wymaga czterech A100 lub odpowiednika.

Czy mogę dostroić open-source LLM do swojego zastosowania?

Zdecydowanie. QLoRA umożliwia dostrajanie modelu 70B na pojedynczym GPU 24 GB. Mniejsze modele, takie jak Phi-4 i Gemma 3, są jeszcze bardziej dostępne dla eksperymentów z dostrajaniem. Modele na licencji Apache 2.0 i MIT nie mają ograniczeń co do dzieł pochodnych.

A co z open-source LLM multimodalnymi?

Gemma 3 27B i Llama 4 Scout obie obsługują wejście tekstowe i obrazowe natywnie. Phi-4-reasoning-vision-15B dodaje rozumowanie wizualne w mniejszej skali. Dla rozumienia wideo Llama 4 Scout wspiera do 20 godzin wejścia wideo w swoim oknie kontekstu.

Jaki jest teraz najlepszy open-source LLM?

Obecnie Qwen 3 235B-A22B jest najlepszym open-source LLM ogółem, prowadząc w rozumowaniu i programowaniu na licencji Apache 2.0. Na pojedynczy konsumencki GPU najlepszym wyborem jest Gemma 3 27B (16 GB VRAM), a GLM-4.7 wygrywa dla agentów kodujących z 94.2% na HumanEval.

Czy istnieje ranking open-source LLM?

Tak. Nasz powyższy ranking z lipca 2026 klasyfikuje wszystkie osiem modeli z tego przewodnika, a Hugging Face prowadzi społecznościowy Open LLM Leaderboard dla szerszego zasięgu. Weryfikujemy nasze klasyfikacje co miesiąc w oparciu o benchmarki takie jak MMLU, HumanEval, AIME i SWE-bench.

Wybór narzędzia to łatwiejsza połowa. Sprawienie, by działało niezawodnie w rzeczywistym produkcie, to miejsce, w którym większość zespołów się zatrzymuje — i dokładnie to nasz zespół integracji AI buduje dla klientów, od potoków RAG po niestandardowych agentów. Chcesz drugą opinię o swoim stosie? Umów się na bezpłatną konsultację.

Źródła

• Raport techniczny Qwen 3 - arXiv
• Oficjalna strona Meta Llama 4
• DeepSeek R1 - Hugging Face
• Gemma 3 - Google DeepMind
• Raport techniczny Phi-4 Reasoning - Microsoft Research
• Ogłoszenie Mistral Large 3
• GLM-4.7 - Hugging Face
• Open LLM Leaderboard - Hugging Face