Но мы живем в то время, когда запустить LLM на своём компьютере может практически любой нейроэнтузиаст.
Мы протестировали три самые популярные открытые LLM 2025 года.
Разбираемся, чем они отличаются и какая подойдёт именно вам 👇
1️⃣ Falcon 3: для среды с ограниченными ресурсами
Falcon 3 — новая итерация открытых моделей больших языков, разработанных Институтом технологических инноваций (TII) в Абу-Даби.
Фалькон демонстрирует впечатляющую производительность для небольших LLM и одновременно демократизирует доступ к передовому ИИ, обеспечивая эффективную работу на легких ПК, включая ноутбуки.
Характеристики:
✔️несколько размеров модели: параметры 1B, 3B, 7B и 10B
✔️обучена на 14 триллионах токенов, что более чем в два раза превышает показатели предшественника
✔️качественное рассуждение и большие возможности тонкой настройки
✔️расширенные контекстные окна до 32 тыс. лексем (кроме модели 1B с 8 тыс.)
✔️многоязычная поддержка (английский, французский, испанский и португальский языки)
✔️вариант Falcon3-Mamba-7B с использованием альтернативной архитектуры State Space Model (SSM)
Для чего подойдет?
Можно применять в генерации текста и кода, математических и научных задачах, многоязычных приложениях, тонкой настройке для конкретных доменов или задач.
2️⃣ Gemma 2: для сложной разработки и внедрения ИИ
Gemma 2 — еще одна LLM с открытым исходным кодом от Google, созданная на основе тех же технологий, которые использовались для моделей Gemini. Она предлагает высокую производительность для своего размера и разработана с упором на сложную разработку ИИ и эффективное развертывание.
Характеристики:
✔️несколько размеров модели: параметры 2B, 9B и 27B
✔️повышенная производительность: модель 27B превосходит более крупные собственные модели
✔️оптимизирован для эффективного вывода на различном оборудовании: от периферийных устройств до облачных развертываний
✔️встроенные усовершенствования безопасности
✔️широкая совместимость с фреймворками (Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face и т.д.)
✔️дополнительные инструменты: ShieldGemma для безопасности контента и Gemma Scope для понимания модели
Для чего подойдет?
Подходит для ответов на вопросы и обобщения, больших исследований и разработки в области ИИ, AI-приложений на устройствах с моделью 2B.
3️⃣ Phi-3.x / 4: для экономичных разработок в области ИИ
Phi-3.x / 4 является малой языковой моделью (SLM) с открытым исходным кодом от Microsoft. Она отличается высокой производительностью и экономичностью.
В обновлениях Phi-3.5 расширена мультиязычная поддержка, улучшено понимание многокадровых изображений и применена новая архитектура MoE.
Phi-4, более новая модель, делает упор на качество информации, а не на ее объем. Она была обучена на отфильтрованном публичном контенте и академических ресурсах. Модель достигла впечатляющей производительности в ряде бенчмарков при использовании всего 16B параметров.
Характеристики:
✔️несколько размеров модели: 3,8B (мини), 7B (малая), 14B (средняя) и 42B (MoE) параметров для Phi-3.x; 16B для Phi-4
✔️поддержка длинных контекстных окон до 128К лексем для Phi-3.x, 16К для Phi-4
✔️многоязычные возможности (более 20 языков)
✔️мультимодальная поддержка с Phi-3.5vision для понимания изображений
✔️архитектура Mixture-of-Experts (MoE) для повышения эффективности
✔️оптимизирован для ONNX Runtime и различных аппаратных целей
✔️разработан в соответствии со стандартом Microsoft Responsible AI Standard
Для чего подойдет?
Ориентирован на генерацию текста и кода, многоязычные приложения, математические рассуждения, зависающие приложения.