Экосистема больших языковых моделей (LLM) с открытым исходным кодом процветает в 2025 году, с такими крупными игроками, как Meta, Mistral AI, Alibaba и DeepSeek, которые раздвигают границы возможного. Вот всесторонний взгляд на самые популярные open source LLM, которые наделали шум в этом году.
Серия Meta Llama: Золотой стандарт
Llama 3.3 продолжает доминировать в пространстве open source LLM с впечатляющими улучшениями производительности:
- Llama 3.3 70B: Предлагает производительность, сравнимую с массивной моделью на 405B параметров, при значительно меньших вычислительных затратах
- Контекстное окно: Расширено до 128К токенов в версии 3.2
- Производительность: Среднеразмерная Llama 3.3 70B Instruct сравнима с топовыми проприетарными моделями, включая GPT-4o
- Размеры: Доступна в версиях на 8B и 70B параметров
Серия Llama постоянно развивалась от 3.0 к 3.1, 3.2 и теперь 3.3, преодолевая барьеры в масштабе параметров, длине контекста и общей производительности.
Mistral AI: Европейский претендент
Французский стартап Mistral AI быстро стал крупной силой с несколькими выдающимися моделями:
Mistral Small 3
- Параметры: 24 миллиарда
- Скорость: ~150 токенов в секунду (в 3 раза быстрее чем Llama 3.3 70B)
- Лицензия: Apache 2.0
- Фокус: Задачи с низкой задержкой и высокой эффективностью
Серия Ministral (3B и 8B)
- Разработана для сценариев граничных вычислений
- Превосходит модели аналогичного размера от технологических гигантов
- Идеальна для сред с ограниченными ресурсами
Mistral Large 2
- Параметры: 123 миллиарда
- Сильные стороны: Корпоративные задачи, надёжное рассуждение, генерация длинного контента
- Производительность: Кроссдоменное превосходство без требования массивных кластеров
Alibaba Qwen: Многоязычная мощь
Qwen 2.5 представляет значительный скачок в многоязычных возможностях и специализированной производительности:
Ключевые достижения
- Программирование: Оценка HumanEval 85+
- Математика: Оценка MATH 80+
- Контекст: Поддерживает до 128К токенов
- Генерация: Может производить до 8К контента
- Сравнение: Qwen2.5-72B превосходит Llama3.1-405B во множестве основных задач
Недавние релизы
- Qwen2.5-Max: Выпущен в начале 2025 года
- QwQ-32B: Революционная модель, выпущенная в марте
- Семейство Qwen 3: Последний релиз 28 апреля 2025 года, с гибридными моделями Mixture-of-Experts, которые, как сообщается, соответствуют или превосходят производительность GPT-4o
DeepSeek: Революция рассуждений
DeepSeek привлёк заголовки инновационными возможностями рассуждений:
Серия DeepSeek-R1
- Шесть вариантов моделей на основе архитектур Llama и Qwen
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: Отлично для развёртываний рассуждений
- Рейтинг: Четвёртое место в Chatbot Arena, лучшая модель с открытым исходным кодом
DeepSeek-V3
- Параметры: 671 миллиард
- Достижение: Возглавляет список лидеров Chatbot Arena среди моделей с открытым исходным кодом с оценкой Elo 1,382
- Конкуренция: Превосходит Qwen 3 и других крупных соперников
Другие заслуживающие внимания модели
Falcon 3
- Последняя от Technology Innovation Institute (TII) в Абу-Даби
- Продолжает наследие Falcon с улучшенной производительностью
Mixtral 8x7B
- Архитектура: Разреженная смесь экспертов (SMoE)
- Производительность: Превосходит Llama-2 70B, соответствует GPT-3.5 на MT-Bench
- Эффективность: В 6 раз быстрее вывода чем плотные 70B модели
- Инновация: 8 групп экспертов, активация 2 на токен
Конкурентный ландшафт
2025 год показал интенсивную конкуренцию среди провайдеров open source LLM:
- Meta Llama сохраняет позицию наиболее широко принятой серии
- Mistral AI преуспевает в эффективности и специализированных случаях использования
- Alibaba Qwen лидирует в многоязычных и математических возможностях
- DeepSeek пионер в рассуждениях и экономически эффективных архитектурах
Что это означает для разработчиков
Обилие высококачественных open source LLM означает:
- Выбор: Множество вариантов для различных случаев использования и ограничений ресурсов
- Экономическая эффективность: Мощные модели без лицензионных сборов
- Инновации: Быстрое развитие через открытое сотрудничество
- Доступность: Продвинутые возможности ИИ доступны меньшим организациям
Взгляд в будущее
Пространство open source LLM продолжает быстро развиваться, каждый крупный релиз приносит новые возможности и эффективность. Независимо от того, нужны ли вам решения для граничных вычислений, многоязычная поддержка, возможности рассуждений или производительность общего назначения, 2025 год предлагает беспрецедентные варианты в экосистеме с открытым исходным кодом.
Конкуренция между этими моделями приносит пользу всему сообществу ИИ, стимулируя инновации при сохранении доступности мощных языковых моделей для исследователей, разработчиков и организаций по всему миру.