Open Source

DeepSeek V4: новая эра доступного фронтира DeepSeek снова сместила центр тяжести на рынке LLM. Компания одновременно выпустила две модели — DeepSeek V4 Pro и DeepSeek V4 Flash — и обе стали ориентирами в своих категориях. V4 Pro возглавляет общий open-weight рейтинг BenchLM с 87 баллами, а V4 Flash при цене $0.14 за миллион токенов делает фронтирное качество практически бесплатным. DeepSeek V4 Pro: вершина открытых моделей V4 Pro (также известная как V4 Max) — это плотная модель с гибридной архитектурой Mixture-of-Experts, которая в нескольких бенчмарках обходит проприетарные фронтирные модели: ...

Llama 4: возвращение Meta в гонку открытых моделей После года давления со стороны DeepSeek, Qwen и Mistral компания Meta выпустила Llama 4 — полноценное обновление флагманской линейки открытых моделей. Линейка включает две основные модели: Llama 4 Scout для эффективности и Llama 4 Maverick для максимального качества. Llama 4 Scout: эффективность как стратегия Scout — это «рабочая лошадка» нового поколения. Она ориентирована на сценарии, где важны скорость и стоимость: Гибридная архитектура Mixture-of-Experts Длинный контекст до 1М токенов Превосходная производительность на одной GPU H100 Сильна в задачах суммаризации, чате и обработке документов Размер активных параметров значительно меньше суммарного, что даёт качество среднеразмерной плотной модели при стоимости инференса небольшой модели. ...

Qwen 3.5: математический и научный лидер среди открытых моделей Alibaba продолжает агрессивную стратегию в open-weight LLM и выпустила Qwen 3.5 — обновление линейки, которое подняло планку в самой требовательной категории задач: рассуждении и математике. Версия Qwen 3.5 397B Reasoning возглавила открытые модели по двум ключевым бенчмаркам: GPQA Diamond: 77.2% AIME ‘24: 85.7% Это лучшие результаты среди всех моделей с открытыми весами на момент релиза. Что значат эти числа GPQA Diamond — наука уровня PhD 77.2% означает, что Qwen 3.5 397B Reasoning отвечает правильно на три четверти вопросов, специально составленных PhD-экспертами и не решаемых поиском. До неё ни одна открытая модель не подходила к 70%. ...

Mistral Medium 3.5: Европа держит позицию 29 апреля 2026 года французская Mistral AI выпустила Mistral Medium 3.5 — обновление средней флагманской модели, которое стало пятым крупным open-weight релизом за последние 30 дней (после Llama 4, Qwen 3.5, DeepSeek V4 и Gemma 4). В мире, где топ-5 open-weight рейтинга занимают китайские лаборатории, Mistral остаётся главным европейским голосом в фронтирной разработке LLM. Что нового в Medium 3.5 Размер и архитектура Среднеразмерная модель в линейке Mistral Гибридная архитектура с фокусом на эффективность Оптимизирована под одно- или двухсерверные деплои Производительность Mistral Medium 3.5 нацелена в ту же лигу, что Mistral Large 2 годом ранее, но с заметным выигрышем в скорости и стоимости. Она конкурирует с: ...

Китайские LLM: новые лидеры открытого мира Если в 2024 году рейтинги открытых LLM возглавляла Llama, а в 2025 году к ней присоединилась DeepSeek, то в 2026-м картина изменилась окончательно: большинство верхних позиций в open-weight рейтинге занимают китайские лаборатории. Среди ярких имён — Kimi K2.6 от Moonshot AI и GLM-5 от Zhipu AI. Текущий топ open-weight (BenchLM, май 2026) Ранг Модель Лаборатория Страна Score 1 DeepSeek V4 Pro DeepSeek 🇨🇳 Китай 87 2 Kimi K2.6 Moonshot AI 🇨🇳 Китай 84 3 GLM-5 Reasoning Zhipu AI 🇨🇳 Китай 83 4 GLM-5.1 Zhipu AI 🇨🇳 Китай 83 5 Qwen 3.5 397B Reasoning Alibaba 🇨🇳 Китай 79 Top-5 занят целиком китайскими моделями. Llama 4, Mistral и Gemma попадают в top-10, но борются за нижнюю половину. ...

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. ...