Model Generasi Teks Sumber Terbuka Terbaik

Panduan praktis, berorientasi pembangun untuk memilih model generasi teks gratis terbaik—dengan pertimbangan yang jelas, pilihan cepat berdasarkan skenario, dan cara satu klik untuk mencobanya di ShareAI Playground.

---

TL;DR

Jika Anda ingin model generasi teks sumber terbuka terbaik sekarang juga, mulailah dengan rilis yang ringkas dan disetel untuk instruksi untuk iterasi cepat dan biaya rendah, lalu tingkatkan hanya jika diperlukan. Untuk sebagian besar tim:

• Prototipe cepat (ramah laptop/CPU): coba model instruksi ringan 1–7B; kuantisasi ke INT4/INT8.
• Kualitas tingkat produksi (biaya/latensi seimbang): model chat modern 7–14B dengan konteks panjang dan cache KV yang efisien.
• Throughput dalam skala besar: mixture-of-experts (MoE) atau model dense efisiensi tinggi di belakang endpoint yang dihosting.
• Multibahasa: pilih keluarga dengan pelatihan awal non-Inggris yang kuat dan campuran instruksi.

👉 Jelajahi 150+ model di Marketplace Model (filter untuk harga, latensi, dan jenis penyedia): Jelajahi Model

Atau langsung lompat ke Taman bermain tanpa infrastruktur: Coba di Playground

Kriteria Evaluasi (Bagaimana Kami Memilih)

Sinyal kualitas model

Kami mencari kemampuan mengikuti instruksi yang kuat, generasi teks panjang yang koheren, dan indikator tolok ukur yang kompetitif (penalaran, pengkodean, ringkasan). Evaluasi manusia dan prompt nyata lebih penting daripada snapshot papan peringkat.

Kejelasan lisensi

“Sumber terbuka” ≠ “bobot terbuka.” Kami lebih memilih lisensi permisif gaya OSI untuk penerapan komersial, dan kami dengan jelas mencatat ketika sebuah model hanya memiliki bobot terbuka atau memiliki batasan penggunaan.

Kebutuhan perangkat keras

Anggaran VRAM/CPU menentukan apa yang sebenarnya dimaksud dengan “gratis”. Kami mempertimbangkan ketersediaan kuantisasi (INT8/INT4), ukuran jendela konteks, dan efisiensi KV-cache.

Kematangan ekosistem

Alat bantu (server generasi, tokenizer, adaptor), dukungan LoRA/QLoRA, template prompt, dan pemeliharaan aktif semuanya memengaruhi waktu-ke-nilai Anda.

Kesiapan produksi

Latensi ekor rendah, pengaturan keamanan yang baik, keteramatan (metrik token/latensi), dan perilaku konsisten di bawah beban menentukan keberhasilan peluncuran.

Model Generasi Teks Sumber Terbuka Terbaik (Gratis untuk Digunakan)

Setiap pilihan di bawah ini mencakup kekuatan, kasus penggunaan ideal, catatan konteks, dan tips praktis untuk menjalankannya secara lokal atau melalui ShareAI.

Keluarga Llama (varian terbuka)

Mengapa ini ada di sini: Banyak diadopsi, perilaku chat yang kuat dalam rentang parameter kecil hingga menengah, checkpoint yang disetel instruksi dengan baik, dan ekosistem besar adaptor serta alat.

Terbaik untuk: Chat umum, ringkasan, klasifikasi, pemicu yang sadar alat (output terstruktur).

Konteks & perangkat keras: Banyak varian mendukung konteks yang diperpanjang (≥8k). Kuantisasi INT4 berjalan pada GPU konsumen umum dan bahkan CPU modern untuk pengembangan/pengujian.

Coba sekarang: Filter model keluarga Llama pada Marketplace Model atau buka di Taman bermain.

Seri Mistral / Mixtral

Mengapa ini ada di sini: Arsitektur efisien dengan varian chat yang disetel instruksi kuat; MoE (misalnya, gaya Mixtral) memberikan kualitas/latensi yang sangat baik.

Terbaik untuk: Chat cepat dan berkualitas tinggi; bantuan multi-putaran; skala yang hemat biaya.

Konteks & perangkat keras: Ramah terhadap kuantisasi; varian MoE unggul saat disajikan dengan benar (router + batching).

Coba sekarang: Bandingkan penyedia dan latensi pada Jelajahi Model.

Keluarga Qwen

Mengapa ini ada di sini: Cakupan multibahasa yang kuat dan mengikuti instruksi; pembaruan komunitas yang sering; kinerja pengkodean/obrolan yang kompetitif dalam ukuran yang ringkas.

Terbaik untuk: Obrolan multibahasa dan pembuatan konten; prompt terstruktur yang berat instruksi.

Konteks & perangkat keras: Pilihan model kecil yang baik untuk CPU/GPU; varian konteks panjang tersedia.

Coba sekarang: Luncurkan dengan cepat di Taman bermain.

Keluarga Gemma (varian OSS permisif)

Mengapa ini ada di sini: Perilaku yang disesuaikan dengan instruksi yang bersih dalam jejak kecil; ramah untuk pilot di perangkat; dokumentasi yang kuat dan template prompt.

Terbaik untuk: Asisten ringan, alur mikro produk (pelengkapan otomatis, bantuan inline), ringkasan.

Konteks & perangkat keras: Kuantisasi INT4/INT8 direkomendasikan untuk laptop; perhatikan batas token untuk tugas yang lebih panjang.

Coba sekarang: Lihat penyedia mana yang menjadi host varian Gemma di Jelajahi Model.

Keluarga Phi (ringan/anggaran)

Mengapa ini ada di sini: Model yang sangat kecil yang memberikan performa di atas ukurannya pada tugas sehari-hari; ideal ketika biaya dan latensi menjadi prioritas.

Terbaik untuk: Perangkat edge, server hanya CPU, atau pembuatan batch offline.

Konteks & perangkat keras: Menyukai kuantisasi; hebat untuk pengujian CI dan pemeriksaan awal sebelum Anda meningkatkan skala.

Coba sekarang: Jalankan perbandingan cepat di Taman bermain.

Pilihan ringkas lainnya yang patut diperhatikan

• Model chat 3–7B yang disetel instruksi dioptimalkan untuk server dengan RAM rendah.
• Turunan konteks panjang (≥32k) untuk QA dokumen dan catatan rapat.
• Model kecil yang condong ke coding untuk bantuan pengembangan inline saat LLM kode berat berlebihan.

Tip: Untuk menjalankan di laptop/CPU, mulai dengan INT4; tingkatkan ke INT8/BF16 hanya jika kualitas menurun untuk prompt Anda.

Opsi “Free Tier” Terbaik yang Di-host (Saat Anda Tidak Ingin Self-Host)

Endpoint free-tier sangat bagus untuk memvalidasi prompt dan UX, tetapi batasan kecepatan dan kebijakan penggunaan wajar berlaku dengan cepat. Pertimbangkan:

• Endpoint Komunitas/Penyedia: kapasitas bursty, batas kecepatan variabel, dan sesekali cold start.
• Pertimbangan vs lokal: hosting unggul dalam kesederhanaan dan skala; lokal unggul dalam privasi, latensi deterministik (setelah dipanaskan), dan biaya API marginal nol.

Bagaimana ShareAI membantu: Mengarahkan ke beberapa penyedia dengan satu kunci, membandingkan latensi dan harga, serta mengganti model tanpa menulis ulang aplikasi Anda.

• Buat kunci Anda dalam dua klik: Buat API Key
• Ikuti panduan cepat API: Referensi API

Tabel Perbandingan Cepat

Keluarga model	Gaya lisensi	Parameter (tipikal)	Jendela konteks	Gaya inferensi	VRAM Tipikal (INT4→BF16)	Kekuatan	Tugas ideal
Keluarga Llama	Bobot terbuka / varian permisif	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	Obrolan umum, instruksi	Asisten, ringkasan
Mistral/Mixtral	Bobot terbuka / varian permisif	7B / MoE	8k–32k	GPU (pengembangan CPU)	~6–30GB*	Keseimbangan kualitas/latensi	Asisten produk
Qwen	OSS yang permisif	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	Multibahasa, instruksi	Konten global
Gemma	OSS yang permisif	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	Obrolan kecil, bersih	Pilot di perangkat
Phi	OSS yang permisif	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	Kecil & efisien	Edge, pekerjaan batch

Cara Memilih Model yang Tepat (3 Skenario)

1) Startup mengirimkan MVP dengan anggaran terbatas

• Mulai dengan model kecil yang disesuaikan instruksi (3–7B); kuantisasi dan ukur latensi UX.
• Gunakan Taman bermain untuk menyetel prompt, lalu hubungkan template yang sama dalam kode.
• Tambahkan penggantian (model yang sedikit lebih besar atau rute penyedia) untuk keandalan.

• Prototipe di Taman bermain
• Hasilkan kunci API: Buat API Key
• Masukkan melalui Referensi API

2) Tim produk menambahkan ringkasan & obrolan ke aplikasi yang sudah ada

• Lebih suka 7–14B model dengan konteks yang lebih panjang; sematkan pada SKU penyedia yang stabil.
• Tambahkan observabilitas (jumlah token, latensi p95, tingkat kesalahan).
• Cache prompt yang sering digunakan; jaga agar prompt sistem tetap pendek; alirkan token.

• Kandidat model & latensi: Jelajahi Model
• Langkah peluncuran: Panduan Pengguna

3) Pengembang yang membutuhkan inferensi di perangkat atau edge

• Mulai dengan Phi/Gemma/kompak Qwen, dikuantisasi ke INT4.
• Batasi ukuran konteks; susun tugas (rerank → generate) untuk mengurangi token.
• Simpan sebuah Endpoint penyedia ShareAI sebagai penampung untuk prompt berat.

• Beranda dokumen: Dokumentasi
• Ekosistem penyedia: Panduan Penyedia

Resep Evaluasi Praktis (Salin/Tempel)

Template prompt (chat vs. penyelesaian)

# Chat (sistem + pengguna + asisten).

Tips: Buat prompt sistem singkat dan eksplisit. Lebih suka output terstruktur (JSON atau daftar poin) saat Anda akan memparsing hasil.

Set kecil emas + ambang penerimaan

• Bangun sebuah 10–50 item set prompt dengan jawaban yang diharapkan.
• Definisikan lulus/gagal aturan (regex, cakupan kata kunci, atau prompt penilaian).
• Lacak tingkat kemenangan dan latensi di antara model kandidat.

Pengaman & pemeriksaan keamanan (PII/tanda bahaya)

• Daftar blokir kata-kata kasar yang jelas dan regex PII (email, SSN, kartu kredit).
• Tambahkan penolakan kebijakan dalam prompt sistem untuk tugas berisiko.
• Arahkan input yang tidak aman ke model yang lebih ketat atau jalur tinjauan manusia.

Observabilitas

• Catatan prompt, model, token masuk/keluar, durasi, penyedia.
• Beri peringatan pada latensi p95 dan lonjakan token yang tidak biasa.
• Simpan sebuah notebook pemutaran ulang untuk membandingkan perubahan model dari waktu ke waktu.

Terapkan & Optimalkan (Lokal, Cloud, Hybrid)

Mulai cepat lokal (CPU/GPU, catatan kuantisasi)

• Kuantisasi ke INT4 untuk laptop; verifikasi kualitas dan tingkatkan jika diperlukan.
• Alirkan keluaran untuk menjaga kelancaran UX.
• Batasi panjang konteks; lebih suka rerank+generate daripada prompt besar.

Server inferensi cloud (router kompatibel OpenAI)

• Gunakan SDK yang kompatibel dengan OpenAI dan atur URL dasar ke endpoint penyedia ShareAI.
• Gabungkan permintaan kecil di mana tidak merusak UX.
• Pool hangat dan batas waktu singkat menjaga latensi ekor tetap rendah.

Penyesuaian & adaptor (LoRA/QLoRA)

• Pilih adaptor untuk data kecil (<10k sampel) dan iterasi cepat.
• Fokus pada kesesuaian format (menyesuaikan nada dan skema domain Anda).
• Evaluasi terhadap set emas Anda sebelum pengiriman.

Taktik pengendalian biaya

• Cache prompt & konteks yang sering digunakan.
• Pangkas prompt sistem; gabungkan contoh few-shot menjadi panduan yang disederhanakan.
• Pilih model yang lebih ringkas saat kualitas sudah “cukup baik”; gunakan model yang lebih besar hanya untuk prompt yang sulit.

Mengapa Tim Menggunakan ShareAI untuk Model Terbuka

150+ model, satu kunci

Temukan dan bandingkan model terbuka dan yang dihosting di satu tempat, lalu beralih tanpa menulis ulang kode. Jelajahi Model AI

Playground untuk uji coba instan

Validasi prompt dan alur UX dalam hitungan menit—tanpa infrastruktur, tanpa pengaturan. Buka Playground

Dokumen & SDK Terpadu

Drop-in, kompatibel dengan OpenAI. Mulai di sini: Memulai dengan API

Ekosistem penyedia (pilihan + kontrol harga)

Pilih penyedia berdasarkan harga, wilayah, dan kinerja; jaga integrasi Anda tetap stabil. Ikhtisar Penyedia · Panduan Penyedia

Umpan rilis

Lacak rilis baru dan pembaruan di seluruh ekosistem. Lihat Rilis

Autentikasi Tanpa Gesekan

Masuk atau buat akun (mendeteksi pengguna yang sudah ada secara otomatis): Masuk / Daftar

FAQ — Jawaban ShareAI yang Bersinar

Model teks generasi sumber terbuka gratis mana yang terbaik untuk kasus penggunaan saya?

Dokumen/obrolan untuk SaaS: mulai dengan 7–14B model yang disesuaikan dengan instruksi; uji varian konteks panjang jika Anda memproses halaman besar. Edge/perangkat: pilih 2–7B model kompak; kuantisasi ke INT4. Multibahasa: pilih keluarga yang dikenal kuat untuk non-Inggris. Coba masing-masing dalam hitungan menit di Taman bermain, lalu kunci penyedia di Jelajahi Model.

Bisakah saya menjalankan model ini di laptop saya tanpa GPU?

Ya, dengan kuantisasi INT4/INT8 dan model yang ringkas. Jaga prompt tetap pendek, alirkan token, dan batasi ukuran konteks. Jika sesuatu terlalu berat, alihkan permintaan tersebut ke model yang dihosting melalui integrasi ShareAI yang sama.

Bagaimana cara membandingkan model secara adil?

Bangun sebuah set emas kecil, tentukan kriteria lulus/gagal, dan catat metrik token/latensi. ShareAI Taman bermain memungkinkan Anda untuk menstandarkan prompt dan dengan cepat mengganti model; API mempermudah A/B antar penyedia dengan kode yang sama.

Apa cara termurah untuk mendapatkan inferensi tingkat produksi?

Gunakan model efisien 7–14B untuk 80% lalu lintas, cache prompt yang sering digunakan, dan cadangkan model yang lebih besar atau MoE hanya untuk prompt yang sulit. Dengan routing penyedia ShareAI, Anda tetap menggunakan satu integrasi dan memilih endpoint yang paling hemat biaya per beban kerja.

Apakah “open weights” sama dengan “open source”?

Tidak. Open weights sering kali disertai dengan pembatasan penggunaan. Selalu periksa lisensi model sebelum mengirimkan. ShareAI membantu dengan memberi label pada model dan menghubungkan ke informasi lisensi di halaman model sehingga Anda dapat memilih dengan percaya diri.

Bagaimana cara saya menyempurnakan atau menyesuaikan model dengan cepat?

Mulai dengan Adapter LoRA/QLoRA pada data kecil dan validasi terhadap set emas Anda. Banyak penyedia di ShareAI mendukung alur kerja berbasis adapter sehingga Anda dapat beriterasi dengan cepat tanpa mengelola penyempurnaan penuh.

Bisakah saya mencampur model terbuka dengan model tertutup di belakang satu API?

Ya. Jaga kode Anda tetap stabil dengan antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI dan alihkan model/penyedia di belakang layar menggunakan ShareAI. Ini memungkinkan Anda menyeimbangkan biaya, latensi, dan kualitas per endpoint.

Bagaimana ShareAI membantu dengan kepatuhan dan keamanan?

Gunakan kebijakan sistem-prompt, filter input (PII/tanda merah), dan arahkan prompt berisiko ke model yang lebih ketat. ShareAI Dokumen mencakup praktik terbaik dan pola untuk menjaga log, metrik, dan fallback dapat diaudit untuk tinjauan kepatuhan. Baca lebih lanjut di Dokumentasi.

Kesimpulan

Model model generasi teks gratis terbaik memberi Anda iterasi cepat dan baseline yang kuat tanpa mengunci Anda ke dalam penerapan yang berat. Mulai dari yang ringkas, ukur, dan skala model (atau penyedia) hanya ketika metrik Anda memintanya. Dengan ShareAI, Anda dapat mencoba beberapa model terbuka, membandingkan latensi dan biaya di berbagai penyedia, dan mengirimkan dengan satu API yang stabil.

• Jelajahi Marketplace Model: Jelajahi Model
• Coba prompt di Taman bermain: Buka Playground
• Buat kunci API Anda dan bangun: Buat API Key