Model Generasi Teks Open Source Paling Apik

Pandhuan praktis, kanggo pambangun, kanggo milih model generasi teks gratis sing paling apik—kanthi trade-off sing cetha, pilihan cepet miturut skenario, lan cara siji-klik kanggo nyoba ing ShareAI Playground.

---

TL;DR

Yen sampeyan pengin model generasi teks sumber terbuka paling apik saiki, wiwiti karo rilis kompak sing disetel kanggo instruksi kanggo iterasi cepet lan biaya murah, banjur skala mung yen dibutuhake. Kanggo umume tim:

• Prototipe cepet (ramah laptop/CPU): coba model instruksi sing entheng 1–7B; kuantisasi menyang INT4/INT8.
• Kualitas tingkat produksi (biaya/latensi seimbang): model obrolan modern 7–14B kanthi konteks dawa lan cache KV sing efisien.
• Throughput ing skala: campuran-para-ahli (MoE) utawa model padhet efisiensi dhuwur ing mburi titik akhir sing di-host.
• Multibasa: pilih kulawarga kanthi pelatihan awal non-Inggris sing kuwat lan campuran instruksi.

👉 Jelajahi 150+ model ing Pasar Model (filter kanggo rega, latensi, lan jinis panyedhiya): Telusuri Model

Utawa langsung mlebu menyang Papan Dolanan tanpa infra: Coba ing Playground

Kriteria Evaluasi (Kepiye Kita Milih)

Sinyal kualitas model

Kita nggoleki pandhuan instruksi sing kuwat, generasi long-form sing koheren, lan indikator benchmark sing kompetitif (nalar, coding, ringkesan). Evaluasi manungsa lan prompt nyata luwih penting tinimbang snapshot leaderboard.

Kejelasan lisensi

“Open source” ≠ “bobot terbuka.” Kita luwih seneng lisensi permisif gaya OSI kanggo panggunaan komersial, lan kita kanthi jelas nyatakake nalika model mung bobot terbuka utawa duwe watesan panggunaan.

Kebutuhan hardware

Anggaran VRAM/CPU nemtokake apa sing “gratis” pancen biaya. Kita nimbang kasedhiyan kuantisasi (INT8/INT4), ukuran jendela konteks, lan efisiensi KV-cache.

Kematangan ekosistem

Piranti (server generasi, tokenizers, adapters), dhukungan LoRA/QLoRA, template prompt, lan pangopènan aktif kabeh mengaruhi wektu kanggo nilai sampeyan.

Kesiapan produksi

Latensi buntut rendah, default safety sing apik, observabilitas (metrik token/latensi), lan prilaku konsisten ing beban nggawe utawa ngrusak peluncuran.

Model Generasi Teks Open Source Terbaik (Gratis kanggo Digunakake)

Saben pilihan ing ngisor iki kalebu kekuwatan, kasus panggunaan sing ideal, cathetan konteks, lan tips praktis kanggo mbukak lokal utawa liwat ShareAI.

Kulawarga Llama (varian terbuka)

Napa iki ana: Diadopsi kanthi luas, prilaku obrolan sing kuwat ing kisaran parameter cilik nganti tengah, checkpoint sing disetel instruksi sing kuat, lan ekosistem adaptor lan alat sing gedhe.

Paling apik kanggo: Obrolan umum, ringkesan, klasifikasi, prompting alat-sadar (output terstruktur).

Konteks & hardware: Akeh varian ndhukung konteks sing diperpanjang (≥8k). Kuantisasi INT4 mlaku ing GPU konsumen umum lan uga CPU modern kanggo pangembangan/pengujian.

Coba: Filter model kulawarga Llama ing Pasar Model utawa mbukak ing Papan Dolanan.

Seri Mistral / Mixtral

Napa iki ana: Arsitektur efisien kanthi varian obrolan sing disetel instruksi sing kuwat; MoE (contone, gaya Mixtral) nyedhiyakake trade-off kualitas/latensi sing apik banget.

Paling apik kanggo: Obrolan cepet, berkualitas tinggi; bantuan multi-gilir; skala sing efektif biaya.

Konteks & hardware: Ramah kanggo kuantisasi; varian MoE bersinar nalika dilayani kanthi bener (router + batching).

Coba: Bandingake penyedia lan latensi ing Telusuri Model.

Kulawarga Qwen

Napa iki ana: Liputan multibasa sing kuwat lan ngetutake pandhuan; nganyari komunitas kanthi rutin; kinerja coding/chat sing kompetitif ing ukuran kompak.

Paling apik kanggo: Obrolan multibasa lan generasi konten; pitakonan sing terstruktur, abot pandhuan.

Konteks & hardware: Pilihan model cilik sing apik kanggo CPU/GPU; varian konteks dawa kasedhiya.

Coba: Luncurake kanthi cepet ing Papan Dolanan.

Kulawarga Gemma (varian OSS sing permisif)

Napa iki ana: Tumindak sing resik lan disetel pandhuan ing jejak cilik; ramah kanggo pilot ing piranti; dokumentasi sing kuwat lan template pitakonan.

Paling apik kanggo: Asisten entheng, aliran mikro produk (autocomplete, pitulung inline), ringkesan.

Konteks & hardware: Quantisasi INT4/INT8 disaranake kanggo laptop; awasi wates token kanggo tugas sing luwih dawa.

Coba: Deleng panyedhiya sing dadi host varian Gemma ing Telusuri Model.

Kulawarga Phi (entheng/anggaran)

Napa iki ana: Model sing luar biasa cilik sing ngluwihi ukuran kanggo tugas saben dina; cocog nalika biaya lan latensi dominasi.

Paling apik kanggo: Piranti pinggir, server mung CPU, utawa generasi offline batch.

Konteks & hardware: Seneng quantisasi; apik kanggo tes CI lan pemeriksaan asap sadurunge sampeyan skala.

Coba: Lakukan perbandingan cepet ing Papan Dolanan.

Pilihan kompak liyane sing penting

• Model obrolan 3–7B sing disetel instruksi dioptimalake kanggo server RAM rendah.
• Derivatif konteks dawa (≥32k) kanggo QA dokumen lan cathetan rapat.
• Model cilik sing condhong coding kanggo bantuan pangembangan inline nalika LLM kode abot ora perlu.

Tip: Kanggo laptop/CPU, wiwiti nganggo INT4; mung pindhah menyang INT8/BF16 yen kualitas mundur kanggo pitakonan sampeyan.

Pilihan “Free Tier” Hosted Paling Apik (Nalika Sampeyan Ora Pengin Hosting Mandiri)

Endpoint tingkat gratis apik kanggo validasi pitakonan lan UX, nanging watesan tarif lan kebijakan panggunaan adil cepet aktif. Pertimbangan:

• Endpoint Komunitas/Penyedia: kapasitas bursty, watesan tarif variabel, lan kadang wiwitan dingin.
• Trade-off vs lokal: hosting menang ing kesederhanaan lan skala; lokal menang ing privasi, latensi deterministik (sawise anget), lan biaya API marginal nol.

Kepiye ShareAI mbantu: Rute menyang macem-macem penyedia nganggo kunci tunggal, bandingake latensi lan rega, lan ganti model tanpa nulis ulang aplikasi sampeyan.

• Gawe kunci sampeyan kanthi rong klik: Gawe API Key
• Tindakake API quickstart: Referensi API

Tabel Perbandingan Cepet

Kulawarga model	Gaya lisensi	Param (umum)	Jendela konteks	Gaya inferensi	VRAM khas (INT4→BF16)	Kelebihan	Tugas ideal
Kulawarga Llama	Bobot mbukak / varian permisif	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	Obrolan umum, pandhuan	Asisten, ringkesan
Mistral/Mixtral	Bobot mbukak / varian permisif	7B / MoE	8k–32k	GPU (CPU dev)	~6–30GB*	Keseimbangan kualitas/latensi	Asisten produk
Qwen	OSS sing permisif	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	Multilingual, pandhuan	Konten global
Gemma	OSS sing permisif	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	Cilik, obrolan resik	Pilot ing piranti
Phi	OSS sing permisif	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	Cilik & efisien	Edge, tugas batch

Kepiye Milih Model sing Tepat (3 Skenario)

1) Startup ngirim MVP kanthi anggaran

• Miwiti karo instruksi cilik-tuned (3–7B); quantize lan ngukur latensi UX.
• Gunakake Papan Dolanan kanggo nyetel prompt, banjur sambungake template sing padha ing kode.
• Tambahake fallback (model sing luwih gedhe utawa rute panyedhiya) kanggo keandalan.

• Prototype ing Papan Dolanan
• Generate kunci API: Gawe API Key
• Pasang liwat Referensi API

2) Tim produk nambah summarization & obrolan menyang aplikasi sing wis ana

• Luwih seneng 7–14B model kanthi konteks luwih dawa; pasang ing SKU panyedhiya stabil.
• Tambah observabilitas (itungan token, latensi p95, tingkat kesalahan).
• Cache prompt sing sering; jaga supaya prompt sistem tetep cendhak; stream token.

• Kandidat model & latensi: Telusuri Model
• Langkah roll-out: Pandhuan Panganggo

3) Pangembang sing butuh inferensi on-device utawa edge

• Miwiti karo Phi/Gemma/kompak Qwen, diquantisasi dadi INT4.
• Watesi ukuran konteks; gabung tugas (rerank → generate) kanggo nyuda token.
• Jaga supaya ana Endpoint panyedhiya ShareAI minangka catch-all kanggo prompt abot.

• Omah dokumen: Dokumentasi
• Ekosistem panyedhiya: Pandhuan Penyedia

Resep Evaluasi Praktis (Salin/Tempel)

Template prompt (obrolan vs. completion)

# Obrolan (sistem + pangguna + asisten).

Tips: Jaga prompt sistem supaya cendhak lan eksplisit. Pilih output sing terstruktur (JSON utawa dhaptar peluru) nalika sampeyan bakal nganalisa asil.

Set emas cilik + ambang penerimaan

• Bangun a 10–50 item set prompt karo jawaban sing diarepake.
• Definisi aturan lolos/gagal (regex, cakupan tembung kunci, utawa prompt hakim).
• Lacak tingkat menang lan latensi ing antarane model kandidat.

Guardrails & pemeriksaan keamanan (PII/tandha abang)

• Blokir tembung kasar sing jelas lan regex PII (email, SSN, kertu kredit).
• Tambah nolak kabijakan ing sistem prompt kanggo tugas sing resiko.
• Rute input sing ora aman menyang model sing luwih ketat utawa jalur review manungsa.

Observabilitas

• Log prompt, model, token mlebu/metu, durasi, panyedhiya.
• Wara-wara ing latensi p95 lan lonjakan token sing ora biasa.
• Jaga supaya ana puter baleni notebook kanggo mbandhingake owah-owahan model saka wektu ke wektu.

Deploy & Optimize (Lokal, Cloud, Hybrid)

Quickstart lokal (CPU/GPU, cathetan kuantisasi)

• Kuantisasi menyang INT4 kanggo laptop; verifikasi kualitas lan tingkatake yen dibutuhake.
• Stream output kanggo njaga UX sing cepet.
• Watesi dawa konteks; luwih seneng rerank+generate tinimbang prompt gedhe.

Server inferensi awan (router kompatibel OpenAI)

• Gunakake SDK kompatibel OpenAI lan atur URL dasar menyang titik akhir panyedhiya ShareAI.
• Kumpulake panjalukan cilik yen ora ngrusak UX.
• Kolam anget lan timeout cendhak njaga latensi buntut tetep rendah.

Fine-tuning & adaptor (LoRA/QLoRA)

• Pilih adaptor kanggo data cilik (<10k conto) lan iterasi cepet.
• Fokus ing format-kasetyan (cocog karo nada lan skema domain sampeyan).
• Evaluasi marang set emas sampeyan sadurunge dikirim.

Taktik kontrol biaya

• Cache prompt & konteks sing sering.
• Pangkas sistem prompt; gabung conto sing sithik dadi pandhuan sing disaring.
• Pilih model sing kompak nalika kualitas “cukup apik”; gunakake model gedhe mung kanggo prompt sing angel.

Napa Tim Nggunakake ShareAI kanggo Model Terbuka

150+ model, siji kunci

Temokake lan bandhingake model terbuka lan sing di-host ing siji panggonan, banjur ganti tanpa nulis ulang kode. Jelajahi Model AI

Playground kanggo nyoba langsung

Validasi prompt lan alur UX ing menit—tanpa infra, tanpa persiyapan. Bukak Playground

Dokumen & SDK sing disatukan

Drop-in, kompatibel karo OpenAI. Miwiti ing kene: Miwiti karo API

Ekosistem panyedhiya (pilihan + kontrol rega)

Pilih panyedhiya miturut rega, wilayah, lan kinerja; jaga integrasi sampeyan tetep stabil. Ringkesan Panyedhiya · Pandhuan Penyedia

Feed rilis

Lacak rilis anyar lan pembaruan ing saindhenging ekosistem. Deleng Rilis

Otentikasi Tanpa Gesekan

Mlebu utawa nggawe akun (otomatis ndeteksi pangguna sing wis ana): Mlebu / Daftar

FAQ — Jawaban ShareAI Sing Cemerlang

Model generasi teks open source gratis sing paling apik kanggo kasus panggunaanku?

Dokumen/obrolan kanggo SaaS: miwiti karo 7–14B model sing disetel kanggo instruksi; coba varian konteks dawa yen sampeyan ngolah kaca gedhe. Pinggir/piranti: pilih 2–7B model kompak; kuantisasi menyang INT4. Multibasa: pilih kulawarga sing dikenal kanggo kekuwatan non-Inggris. Coba saben ing menit ing Papan Dolanan, banjur kunci panyedhiya ing Telusuri Model.

Apa aku bisa mbukak model iki ing laptop tanpa GPU?

Ya, kanthi kuantisasi INT4/INT8 lan model kompak. Tetepake prompt sing cendhak, stream token, lan watesi ukuran konteks. Yen ana sing abot banget, arahake panjaluk kasebut menyang model sing di-host liwat integrasi ShareAI sing padha.

Kepiye carane aku mbandhingake model kanthi adil?

Bangun a set emas cilik, nemtokake kriteria lulus/gagal, lan cathet metrik token/latency. ShareAI Papan Dolanan ngidini sampeyan nyeragamake prompt lan cepet ngganti model; API nggawe gampang kanggo A/B antarane panyedhiya nganggo kode sing padha.

Apa cara paling murah kanggo entuk inferensi tingkat produksi?

Gunakake model efisien 7–14B kanggo 80% lalu lintas, cache prompt sing sering, lan cadangan model sing luwih gedhe utawa MoE mung kanggo prompt sing angel. Kanthi routing panyedhiya ShareAI, sampeyan tetep nganggo siji integrasi lan milih titik akhir sing paling efektif biaya saben beban kerja.

Apa “bobot terbuka” padha karo “sumber terbuka”?

Ora. Bobot terbuka asring teka karo watesan panggunaan. Tansah priksa lisensi model sadurunge ngirim. ShareAI mbantu kanthi menehi label model lan nyambung menyang info lisensi ing kaca model supaya sampeyan bisa milih kanthi yakin.

Kepiye carane aku nyetel utawa adaptasi model kanthi cepet?

Miwiti karo Adaptor LoRA/QLoRA ing data cilik lan validasi marang set emas sampeyan. Akeh panyedhiya ing ShareAI ndhukung alur kerja adhedhasar adaptor supaya sampeyan bisa iterasi kanthi cepet tanpa ngatur penyetelan lengkap.

Apa aku bisa nyampur model mbukak karo sing ditutup ing mburi API tunggal?

Ya. Jaga kode sampeyan tetep stabil kanthi antarmuka kompatibel OpenAI lan ganti model/panyedhiya ing mburi layar nggunakake ShareAI. Iki ngidini sampeyan ngimbangi biaya, latensi, lan kualitas saben titik akhir.

Kepiye carane ShareAI mbantu karo kepatuhan lan safety?

Gunakake kabijakan sistem-prompt, filter input (PII/tandha abang), lan rute prompt sing resiko menyang model sing luwih ketat. ShareAI Dokumen nyakup praktik paling apik lan pola kanggo njaga log, metrik, lan fallback bisa diaudit kanggo review kepatuhan. Waca luwih lengkap ing Dokumentasi.

Kesimpulan

Model model generasi teks gratis sing paling apik menehi iterasi cepet lan baseline sing kuwat tanpa ngunci sampeyan menyang deployment sing abot. Miwiti kanthi kompak, ngukur, lan skala model (utawa panyedhiya) mung nalika metrik sampeyan mbutuhake. Kanthi ShareAI, sampeyan bisa nyoba macem-macem model mbukak, mbandhingake latensi lan biaya ing antarane panyedhiya, lan ngirim kanthi API tunggal sing stabil.

• Jelajahi Pasar Model: Telusuri Model
• Coba prompt ing Papan Dolanan: Bukak Playground
• Gawe kunci API sampeyan lan mbangun: Gawe API Key