Найкраща LLM з відкритим кодом 2026: ми протестували 8 — лише 3 перевершили клас GPT-4

Найкраща LLM з відкритим кодом 2026: ми протестували 8 — лише 3 перевершили клас GPT-4

Останнє оновлення: 5 липня 2026 р. Кожен результат бенчмарку, показник VRAM і ліцензію в цьому посібнику було повторно перевірено для цього оновлення. Наведений нижче рейтинг відображає моделі з відкритими вагами, випущені до середини 2026 року — якщо новий реліз змінить розташування, ця сторінка оновиться протягом місяця.

Найкраща LLM з відкритим кодом у 2026 році — Qwen 3 235B-A22B для загальних міркувань і кодингу, тоді як DeepSeek R1 лідирує у глибоких математичних міркуваннях, а Llama 4 Scout — у довгому контексті (10 млн токенів). Для однієї споживчої відеокарти Gemma 3 27B (16 ГБ VRAM) і Phi-4 14B (8 ГБ) найлегше розгорнути самостійно. Усі три топ-моделі відповідають продуктивності рівня GPT-4 у коді та математиці, залишаючись при цьому безкоштовними для розгортання.

Провідні LLM з відкритим кодом: знімок бенчмарків

У наведеній нижче таблиці представлено п'ять широко використовуваних моделей з відкритим кодом, оцінених за стандартними публічними бенчмарками. MMLU вимірює загальні знання; HumanEval — відсоток успішної генерації коду.

Ми оновлюємо цю таблицю щомісяця.

LLM з відкритим кодом уже не просто «конкурують» із пропрієтарними моделями — у задачах кодингу, математики та довгого контексту вони перемагають. Розрив між рахунком за API на $200 на місяць і відкритою моделлю на власному сервері ще ніколи не був таким малим.

Цей рейтинг відкидає хайп. Кожну модель тут оцінено за бенчмарками, які мають значення, обладнанням, яке вам реально знадобиться, і конкретними сценаріями, де кожна з них розкривається найяскравіше.

Короткий підсумок: яку LLM з відкритим кодом обрати?

Потрібні найкращі міркування? Обирайте Qwen 3 235B або DeepSeek R1. Хочете запустити щось на одній GPU? Gemma 3 27B або Phi-4 14B. Обробляєте величезні документи? Контекст Llama 4 Scout на 10 млн токенів не має рівних.

Показники VRAM наведено для квантування Q4. Вимоги для повної точності у 2–4 рази вищі. Якщо ви новачок у запуску моделей локально, почніть із Gemma 3 або Phi-4 — це найменш вимогливі до обладнання варіанти у цьому списку.

Рейтинг LLM з відкритим кодом: результати липня 2026

Станом на липень 2026 року Qwen 3 235B-A22B очолює наш рейтинг LLM з відкритим кодом за універсальні міркування та кодинг, DeepSeek R1 посідає друге місце у глибокій математиці, а Llama 4 Scout — третє у довгому контексті. Повний рейтинг нижче охоплює всі вісім моделей, оцінених у цьому посібнику, — від серверів дата-центру до варіантів для ноутбука.

Ці рейтинги відображають нашу щомісячну повторну перевірку бенчмарків, вимог до обладнання та умов ліцензій.

Тепер розберімо, чим кожна модель варта вашої уваги.

1. Qwen 3 235B-A22B — найкраща LLM з відкритим кодом загалом

Qwen 3 235B-A22B від Alibaba — модель, яку зараз потрібно перевершити. Це архітектура Mixture-of-Experts (суміш експертів) із 235 мільярдами параметрів загалом, але на кожен токен активується лише 22 мільярди, що скорочує обчислення приблизно на 90% порівняно зі щільною моделлю схожої якості.

Qwen 3 вирізняється дворежимним мисленням. Можна перемикатися між «режимом мислення» для складних математичних і кодинг-задач (де модель показує свій ланцюжок міркувань) та швидким «режимом без мислення» для миттєвих відповідей у чаті. Ця гнучкість важлива у продакшені.

Ключові бенчмарки:

Ці показники ставлять її в один ряд із DeepSeek R1, o1 від OpenAI та Gemini 2.5 Pro, але цю модель можна завантажити, донавчити й розгорнути будь-де під ліцензією Apache 2.0.

Вимоги до обладнання: Повна модель потребує приблизно 132 ГБ VRAM при квантуванні Q4. Це мульти-GPU конфігурація — наприклад, п'ять RTX 3090, три A40 або установка з двома H100. Недешево, але цілком доступно для стартапу чи дослідницької лабораторії. Сімейство Qwen 3 також включає менші варіанти (32B, 14B, 8B, 4B), які працюють на споживчому обладнанні.

Кому варто використовувати: Командам, яким потрібні міркування та кодинг передового рівня, але які хочуть володіти власною інфраструктурою. Вона особливо сильна у багатомовних навантаженнях із контекстом 256K і підтримкою понад 100 мов. Якщо ви плануєте донавчити модель під свою конкретну сферу, ліцензія Apache 2.0 у Qwen 3 дає повну свободу.

2. DeepSeek R1 — найкраща для глибоких міркувань

DeepSeek R1 змінила гру, коли з'явилася на початку 2025 року, довівши, що моделі з відкритим кодом можуть конкурувати з o1 від OpenAI у задачах міркування. Оновлення R1-0528 пішло ще далі — точність на AIME 2025 стрибнула з 70% до 87.5%.

Секрет моделі — у методиці навчання. DeepSeek спочатку створила R1-Zero за допомогою чистого навчання з підкріпленням, без попереднього донавчання з учителем. Модель спонтанно розвинула міркування з ланцюжком думок, самоперевірку та повернення назад. Вона буквально навчилася перевіряти власну роботу.

Ключові бенчмарки:

Вимоги до обладнання: Та сама архітектура MoE на 671B, що й у DeepSeek V3, тож розраховуйте на ~136 ГБ VRAM при Q4. Але ось практичний бік: DeepSeek також випустила дистильовані варіанти на 1.5B, 7B, 14B, 32B і 70B параметрів. Дистил на 32B працює на одній RTX 4090 і досі перевершує багато більших моделей у задачах міркування.

Кому варто використовувати: Усім, хто створює застосунки, які потребують покрокових міркувань, доведення теорем, складного налагодження коду, наукового аналізу. Дистильовані варіанти особливо корисні, якщо вам потрібні міркування з обмеженим бюджетом. Перегляньте найкращі інструменти для запуску LLM локально, якщо хочете розгорнути менші дистили на власному обладнанні.

3. Llama 4 Scout — найкраща для довгого контексту

Llama 4 Scout від Meta принесла у світ відкритого коду щось справді нове: контекстне вікно на 10 мільйонів токенів. Це не одрук. Ви можете подати їй цілу кодову базу, полицю наукових статей або 20 годин транскрипції відео в одному запиті.

Scout використовує 16 експертів MoE, з яких на кожен токен активні лише 2, що дає 109B параметрів загалом, але лише 17B активних. Meta стверджує, що вона вміщується на одній H100 із квантуванням INT4, хоча контекстне вікно на 10 млн, очевидно, потребує більше пам'яті для KV-кешу.

Ключові бенчмарки:

Такий ідеальний результат Needle-in-a-Haystack на 10 млн токенів вражає. Більшість моделей починають втрачати інформацію значно раніше 128K. Scout використовує новий підхід до маскування уваги між документами, який зберігає межі між ними навіть у її величезному контекстному вікні.

Вимоги до обладнання: При Q4 ваги моделі потребують близько 55 ГБ VRAM. Одна H100 (80 ГБ) легко з цим справляється. На споживчому обладнанні дві RTX 4090 (48 ГБ сумарно) тягнуть коротші контексти. Пастка: реальне використання повного контекстного вікна на 10 млн потребує величезної пам'яті для KV-кешу понад ваги моделі. На практиці більшість самостійних розгортань обмежуються 128K–256K токенами.

Кому варто використовувати: Командам, які працюють із величезними документами, юридичним аналізом, Q&A по кодових репозиторіях, синтезом наукових статей. Мультимодальні можливості (ввід тексту + зображень) також сильні. Просто реалістично оцінюйте довжину контексту: стеля у 10 млн реальна, але щоб досягти її, знадобиться обладнання серверного рівня.

4. DeepSeek V3 — найкраща LLM з відкритим кодом загального призначення

Поки DeepSeek R1 збирає заголовки завдяки міркуванням, DeepSeek V3, мабуть, практичніша модель для щоденного використання. Це робоча конячка — швидка, здібна в усьому й надзвичайно ефективна для свого розміру.

V3 має ту саму архітектуру 671B MoE / 37B активних, що й R1, але обмінює глибокі ланцюжки міркувань на швидший час відповіді та ширші загальні можливості. Оновлення V3-0324 включило техніки навчання з підкріпленням із тренування R1, покращивши міркування без втрат на затримці від явного ланцюжка думок.

Ключові бенчмарки:

DeepSeek V3 перевершує GPT-4.5 у бенчмарках кодингу та математики. Її ефективність навчання легендарна — лише 2,788 мільйона годин GPU H800 на повний прогон переднавчання, що є часткою від того, що потребують порівнянні моделі.

Вимоги до обладнання: Ідентичні R1 (~136 ГБ VRAM при Q4). Для практичного розгортання квантовані версії GGUF запускаються через llama.cpp або Ollama на мульти-GPU конфігураціях споживчого рівня.

Кому варто використовувати: Якщо вам потрібна одна модель, яка справляється з усім — чат, кодинг, аналіз, переклад, підсумовування, — V3 є найзбалансованішим вибором. Вона не обійде R1 у складних міркуваннях чи Scout у довжині контексту, але перевершить обидві у типових продакшн-навантаженнях, де швидкість і універсальність важливіші за пікові показники бенчмарків.

5. Mistral Large 3 — найкраща для багатомовності та ентерпрайзу

Mistral Large 3 повернула Mistral на передову. Маючи 675B параметрів загалом (41B активних), це повноцінна MoE-модель, випущена під Apache 2.0 — величезний зсув порівняно з обмежувальною дослідницькою ліцензією Mistral Large 2.

Модель навчали з нуля на 3 000 GPU NVIDIA H200, і це помітно. На LMSYS Chatbot Arena вона посіла 2-ге місце серед відкритих моделей і 6-те загалом (включно з пропрієтарними). Що робить її особливо цікавою для європейських команд — це багатомовна сила, приблизно 85.5% точності на збалансованому багатомовному тесті MMLU.

Ключові бенчмарки:

Одна риса, яка вирізняє моделі Mistral: їх навчають казати «я не знаю», а не галюцинувати. Це робить Mistral Large 3 чудовим вибором для RAG-пайплайнів та ентерпрайз-застосунків, де фактична точність важливіша за креативний вивід.

Вимоги до обладнання: З 675B параметрів загалом потреби у VRAM подібні до DeepSeek (~140 ГБ при Q4). Mistral також пропонує варіант Small 3 на 14B, який вміщується на одній споживчій GPU і значно перевершує очікування у міркуваннях і кодингу.

Кому варто використовувати: Європейським компаніям, яким потрібні багатомовні можливості та суверенітет даних. Ентерпрайз-командам, які будують RAG-системи, де критично важливе зменшення галюцинацій. Ліцензія Apache 2.0 повністю усуває комерційні перешкоди.

6. Gemma 3 27B — найкраща для розгортання на одній GPU

Gemma 3 27B від Google — золота середина між можливостями та доступністю. З 27 мільярдами параметрів у щільній архітектурі вона працює на одній RTX 4090 із квантуванням Q4. Жодних мульти-GPU установок, жодного обладнання серверного рівня — лише звичайна ігрова карта.

Нехай вас не обманює скромна кількість параметрів. Gemma 3 27B значно перевершує свою вагову категорію, особливо в мультимодальних задачах. Вона працює як із текстом, так і із зображеннями на вході, підтримує понад 140 мов, а її контекстне вікно на 130K щедре для моделі такого розміру.

Ключові бенчмарки:

Ці мультимодальні показники (DocVQA 85.6%, ChartQA 76.3%) конкурують із моделями у 3–5 рази більшими. Для розробників, яким потрібне розуміння зображень без GPU-кластера, Gemma 3 — очевидний вибір.

Вимоги до обладнання: Близько 16 ГБ VRAM при квантуванні Q4, 32 ГБ при Q8. Одна RTX 4090 (24 ГБ) легко справляється. Навіть M2 MacBook Pro з 32 ГБ уніфікованої пам'яті може її запустити. Якщо ви користуєтеся нашим гідом із запуску LLM локально, Gemma 3 — одна з найпростіших моделей для старту.

Кому варто використовувати: Соло-розробникам, невеликим командам і всім, хто хоче потужну мультимодальну модель без оренди хмарних GPU. Вона також чудова для прототипування: протестуйте свій пайплайн на Gemma 3 локально, а потім за потреби масштабуйтеся на більшу модель у продакшені. Щодо новішої малої моделі Google, дивіться наш гід по Gemma 4 12B.

7. Phi-4 Reasoning — найкраща для edge та обмежених ресурсів

Phi-4 Reasoning від Microsoft доводить, що кількість параметрів — не головне. Маючи лише 14 мільярдів параметрів, вона перевершує дистил DeepSeek R1 на 70B у кількох бенчмарках міркувань. Нещодавно випущена Phi-4-reasoning-vision-15B додає мультимодальні можливості, показуючи на 17% вищий результат за Gemma 3 12B у задачах математично-візуальних міркувань.

Секрет сімейства Phi-4 — у якості навчальних даних. Підхід Microsoft віддає пріоритет ретельно відібраним, високоякісним даним, а не грубому масштабу, і це працює: Phi-4 набирає понад 80% у бенчмарках MATH і MGSM, перевершуючи Gemini Pro від Google і GPT-4o-mini у математичних міркуваннях.

Ключові бенчмарки:

Вимоги до обладнання: Близько 8 ГБ VRAM при Q4 — це GPU ноутбука або навіть старіша десктопна карта. Модель комфортно працює на MacBook з Apple Silicon, що робить її справді портативною. Для edge-розгортання це одна з небагатьох моделей, які можуть працювати на пристрої з прийнятною затримкою.

Кому варто використовувати: Мобільним і edge-розробникам, командам, які будують AI-функції на пристрої, і всім, кому потрібні сильні міркування на мінімальному обладнанні. Phi-4 також чудовий вибір для оцінювання донавчених моделей, оскільки її малий розмір робить ітерації навчання швидкими й дешевими. Ліцензія MIT означає відсутність комерційних обмежень.

8. GLM-4.7 — найкраща для агентного кодингу

GLM-4.7 від Z.ai створена спеціально для конкретного сценарію: агентних воркфлоу кодингу, де модель має міркувати, використовувати інструменти та зберігати контекст упродовж довгих багатоетапних взаємодій.

Її архітектура — MoE на 355B із 32B активних параметрів, але найвизначніша особливість — трирівнева система мислення. На відміну від більшості моделей, які перезапускають процес міркування на кожному ходу, GLM-4.7 зберігає блоки мислення впродовж усієї розмови. Цей стійкий контекст міркувань справді має значення, коли модель оркеструє складні багатоетапні задачі кодингу.

Ключові бенчмарки:

Цей результат 73.8% на SWE-bench конкурентний із Claude Sonnet 4.5 — на реальних задачах розробки ПЗ, а не синтетичних бенчмарках. А 94.2% на HumanEval — найвищий показник серед усіх моделей у цьому списку.

Вимоги до обладнання: Подібні до інших великих MoE-моделей (~130 ГБ VRAM при Q4). Контекстне вікно на 200K і максимальний вивід на 131K роблять її вимогливою до пам'яті під час довгих агентних сесій.

Кому варто використовувати: Командам розробки з AI-асистентами, які будують агентів кодингу, інструменти автоматичного налагодження або системи код-рев'ю. Якщо ви обираєте інструменти для донавчання під модель, орієнтовану на кодинг, GLM-4.7 — міцна основа. Ліцензія MIT означає повне комерційне використання.

Найкраща LLM з відкритим кодом для кодингу (липень 2026)

Для кодингу в липні 2026 року GLM-4.7 — найкращий відкритий вибір: 94.2% на HumanEval і 73.8% на SWE-bench, конкурентна з Claude Sonnet 4.5 на реальних задачах розробки. Хочете потужну модель для кодингу на споживчому обладнанні? Дистил DeepSeek R1 на 32B працює на одній RTX 4090.

Зважуєте на новіший реліз GLM? Дивіться наш розбір GLM 5.2, щоб дізнатися, як він порівнюється.

Як обрати: структура рішення

«Найкраща» модель повністю залежить від ваших обмежень. Використайте цю матрицю, щоб звузити вибір.

Досі не впевнені? Почніть звідси: у вас є мульти-GPU обладнання? Якщо ні, ваш вибір — Gemma 3 і Phi-4. Якщо так, ви будуєте агента кодингу? Обирайте GLM-4.7 або DeepSeek R1. Потрібен довгий контекст? Llama 4 Scout. Усе інше? Qwen 3 235B — найбезпечніший варіант за замовчуванням.

Як ми ранжували ці моделі

Рейтинги не базуються на одному бенчмарку. Кожну модель оцінювали за п'ятьма вимірами:

1. Продуктивність у бенчмарках, MMLU, HumanEval, AIME, SWE-bench і профільні тести
2. Доступність обладнання, чи можуть реальні команди справді її розгорнути?
3. Свобода ліцензії, Apache 2.0 і MIT оцінюються вище за обмежувальні ліцензії
4. Зрілість екосистеми, доступна на Hugging Face, Ollama, vLLM та основних інференс-рушіях
5. Реальне впровадження, активна спільнота, продакшн-розгортання, постійні оновлення

Моделі, які добре показують себе в бенчмарках, але потребують GPU-кластера, якого ні в кого немає (привіт, 671B у повній точності), отримують штраф. Моделі з обмежувальними ліцензіями, що блокують комерційне використання, також втрачають бали. Мета — практична цінність, а не хизування в рейтингах.

Якщо ви хочете протестувати ці моделі самостійно, наш гід з оцінювання LLM пояснює, як налаштувати систематичні бенчмарки, а добірка найкращих інструментів оцінювання охоплює фреймворки, які вам знадобляться.

Часті запитання

Які найновіші LLM з відкритим кодом у 2026 році?

Передову 2026 року очолюють Qwen 3 (Alibaba), DeepSeek R1 і V3, Llama 4 Scout (Meta), Mistral Large 3 та GLM-4.7 (Z.ai). Точкові релізи, як-от DeepSeek R1-0528 і варіант Phi-4 reasoning-vision, вийшли до середини 2026 року. Ми щомісяця перевіряємо цей список і оновлюємо рейтинг, коли новий реліз змінює розташування.

Як часто оновлюється цей рейтинг LLM з відкритим кодом?

Щомісяця. Ми повторно перевіряємо результати бенчмарків, вимоги до VRAM і ліцензії на початку кожного місяця й додаємо нові моделі в міру їх виходу. Дата «Останнє оновлення» під заголовком відображає найсвіжішу перевірку.

Яка найкраща LLM з відкритим кодом у 2026 році?

Qwen 3 235B-A22B наразі лідирує у найширшому діапазоні бенчмарків, поєднуючи міркування, кодинг і багатомовні можливості топ-рівня під ліцензією Apache 2.0. Для конкретних сценаріїв DeepSeek R1 (міркування) і Llama 4 Scout (довгий контекст) можуть бути кращим вибором.

Чи можна запускати LLM з відкритим кодом на споживчому обладнанні?

Так. Gemma 3 27B працює на одній RTX 4090 (24 ГБ VRAM), а Phi-4 14B вміщується на GPU ноутбука з 8 ГБ. Квантовані версії (Q4, Q8) більших моделей також працюють на мульти-GPU конфігураціях споживчого рівня за допомогою інструментів на кшталт Ollama і llama.cpp.

Чи LLM з відкритим кодом такі ж добрі, як ChatGPT або Claude?

У бенчмарках кодингу та математики найкращі моделі з відкритим кодом відповідають GPT-4.5 або перевершують його й наближаються до продуктивності Claude Sonnet 4.5. Розрив найменший у структурованих задачах (код, математика, міркування) і найбільший у креативному письмі та тонкому виконанні інструкцій.

Що означає MoE (Mixture-of-Experts) для обладнання?

Моделі MoE мають велику загальну кількість параметрів, але на кожен токен активують лише частину. Однак усю модель треба завантажити в пам'ять, щоб роутер міг обирати експертів. MoE-модель на 235B із 22B активних досі потребує VRAM на 235B — ви не економите пам'ять, ви економите обчислення.

Яка LLM з відкритим кодом найкраща для кодингу?

GLM-4.7 лідирує з 94.2% HumanEval і 73.8% SWE-bench. Для чистої генерації коду DeepSeek R1 і Qwen 3 235B відстають небагато. Для кодингу на споживчому обладнанні дистил DeepSeek R1 на 32B має найкраще співвідношення можливостей і вартості.

Чи Llama 4 Scout справді має 10 мільйонів токенів контексту?

Архітектура це підтримує, і Meta продемонструвала ідеальне знаходження Needle-in-a-Haystack на 10 млн токенів. Але реальне використання повного контексту потребує величезної пам'яті KV-кешу. Більшість самостійних розгортань реалістично обмежуються 128K–256K токенами. Хмарні провайдери, як-от Together AI і Fireworks, пропонують довші контекстні вікна.

Яку ліцензію шукати в LLM з відкритим кодом?

Apache 2.0 і MIT — найдозвільніші: повне комерційне використання, модифікація та розповсюдження. Кастомна ліцензія Llama дозволяє комерційне використання, але має обмеження для застосунків з понад 700 млн користувачів. Деякі моделі з «відкритими вагами» (як-от Gemma) мають особливі умови — завжди читайте ліцензію перед продакшн-розгортанням.

Скільки VRAM потрібно для моделі на 70B?

При квантуванні Q4 щільна модель на 70B потребує приблизно 35–40 ГБ VRAM. Одна A100 (80 ГБ) легко справляється, або дві RTX 4090 (48 ГБ сумарно). У повній точності (BF16) розраховуйте на 140+ ГБ, що фактично потребує чотирьох A100 або еквівалента.

Чи можна донавчати LLM з відкритим кодом під свій сценарій?

Авжеж. QLoRA робить донавчання моделі на 70B можливим на одній GPU з 24 ГБ. Менші моделі, як-от Phi-4 і Gemma 3, ще доступніші для експериментів із донавчанням. Моделі під ліцензіями Apache 2.0 і MIT не мають обмежень на похідні роботи.

А як щодо мультимодальних LLM з відкритим кодом?

Gemma 3 27B і Llama 4 Scout обидві нативно працюють із вводом тексту та зображень. Phi-4-reasoning-vision-15B додає візуальні міркування у меншому масштабі. Для розуміння відео Llama 4 Scout підтримує до 20 годин відео на вході в межах свого контекстного вікна.

Яка найкраща LLM з відкритим кодом прямо зараз?

Прямо зараз Qwen 3 235B-A22B — найкраща LLM з відкритим кодом загалом, яка лідирує у міркуваннях і кодингу під ліцензією Apache 2.0. Для однієї споживчої GPU найкращий вибір — Gemma 3 27B (16 ГБ VRAM), а GLM-4.7 перемагає для агентів кодингу з 94.2% HumanEval.

Чи існує рейтинг LLM з відкритим кодом?

Так. Наш рейтинг за липень 2026 року вище ранжує всі вісім моделей із цього гіда, а Hugging Face підтримує спільнотний Open LLM Leaderboard для ширшого охоплення. Ми щомісяця перевіряємо наші рейтинги за бенчмарками на кшталт MMLU, HumanEval, AIME і SWE-bench.

Обрати інструмент — легша половина справи. Домогтися його стабільної роботи всередині реального продукту — ось де більшість команд застрягають, і саме це наша команда AI-інтеграції будує для клієнтів: від RAG-пайплайнів до кастомних агентів. Хочете почути другу думку про свій стек? Отримайте безкоштовну консультацію.

Джерела

• Технічний звіт Qwen 3 - arXiv
• Офіційна сторінка Meta Llama 4
• DeepSeek R1 - Hugging Face
• Gemma 3 - Google DeepMind
• Технічний звіт Phi-4 Reasoning - Microsoft Research
• Анонс Mistral Large 3
• GLM-4.7 - Hugging Face
• Open LLM Leaderboard - Hugging Face