En İyi Açık Kaynak Metin Üretim Modelleri

Pratik, yapıcı odaklı bir rehber: en iyi ücretsiz metin oluşturma modellerini seçmek için—açık ticaret-off'lar, senaryoya göre hızlı seçimler ve ShareAI Playground'da denemek için tek tıklama yollarıyla.

---

Özet

Eğer hemen şimdi istiyorsanız, en iyi açık kaynak metin oluşturma modelleri hızlı yineleme ve düşük maliyet için kompakt, talimat odaklı sürümlerle başlayın, ardından yalnızca gerektiğinde ölçeklendirin. Çoğu ekip için:

• Hızlı prototipleme (laptop/CPU dostu): hafif 1–7B talimat odaklı modelleri deneyin; INT4/INT8'e kuantize edin.
• Üretim kalitesinde kalite (dengeli maliyet/gecikme): uzun bağlam ve verimli KV önbelleği ile modern 7–14B sohbet modelleri.
• Ölçekte verimlilik: uzman karışımı (MoE) veya barındırılan bir uç nokta arkasında yüksek verimli yoğun modeller.
• Çok dilli: güçlü İngilizce dışı ön eğitim ve talimat karışımları olan aileleri seçin.

👉 150+ modeli keşfedin Model Pazarı (fiyat, gecikme ve sağlayıcı türü için filtreler): Modelleri Gözat

Ya da doğrudan şu adrese atlayın Playground'da altyapısız: Oyun Alanında Dene

Değerlendirme Kriterleri (Nasıl Seçtik)

Model kalite sinyalleri

Güçlü talimat takibi, tutarlı uzun biçimli üretim ve rekabetçi kıyaslama göstergeleri (akıl yürütme, kodlama, özetleme) arıyoruz. İnsan değerlendirmeleri ve gerçek istemler, liderlik tablosu anlık görüntülerinden daha önemlidir.

Lisans açıklığı

“Açık kaynak” ≠ “açık ağırlıklar.” Ticari dağıtım için OSI tarzı izinli lisansları tercih ediyoruz ve bir modelin yalnızca açık ağırlıklara sahip olduğunu veya kullanım kısıtlamaları olduğunu açıkça belirtiyoruz.

Donanım ihtiyaçları

VRAM/CPU bütçeleri “ücretsiz”in gerçek maliyetini belirler. Kuantizasyon kullanılabilirliğini (INT8/INT4), bağlam pencere boyutunu ve KV-cache verimliliğini dikkate alıyoruz.

Ekosistem olgunluğu

Araçlar (üretim sunucuları, tokenleştiriciler, adaptörler), LoRA/QLoRA desteği, istem şablonları ve aktif bakım, değer elde etme sürenizi etkiler.

Üretim hazır olma durumu

Düşük kuyruk gecikmesi, iyi güvenlik varsayılanları, gözlemlenebilirlik (token/gecikme metrikleri) ve yük altında tutarlı davranış, lansmanları başarıya ulaştırır veya başarısızlığa uğratır.

En İyi Açık Kaynak Metin Üretim Modelleri (Ücretsiz Kullanım İçin)

Aşağıdaki her seçim, güçlü yönler, ideal kullanım durumları, bağlam notları ve yerel olarak veya ShareAI aracılığıyla çalıştırmak için pratik ipuçları içerir.

Llama ailesi (açık varyantlar)

Neden burada: Yaygın olarak benimsenmiş, küçük-orta parametre aralıklarında güçlü sohbet davranışı, sağlam talimatla ayarlanmış kontrol noktaları ve geniş bir adaptör ve araç ekosistemi.

7. En iyi kullanım alanı: Genel sohbet, özetleme, sınıflandırma, araç farkındalıklı istem (yapılandırılmış çıktılar).

Bağlam ve donanım: Birçok varyant genişletilmiş bağlamı destekler (≥8k). INT4 kuantizasyonları, yaygın tüketici GPU'larında ve hatta modern CPU'larda geliştirme/test için çalışır.

Deneyin: Llama ailesi modellerini filtrele Model Pazarı veya aç Playground'da.

Mistral / Mixtral serisi

Neden burada: Güçlü talimatla ayarlanmış sohbet varyantlarına sahip verimli mimariler; MoE (örneğin, Mixtral tarzı) mükemmel kalite/gecikme dengesi sağlar.

7. En iyi kullanım alanı: Hızlı, yüksek kaliteli sohbet; çoklu dönüş yardımı; maliyet etkin ölçeklendirme.

Bağlam ve donanım: Kuantizasyona uygun; MoE varyantları doğru şekilde sunulduğunda (yönlendirici + toplama) parlıyor.

Deneyin: Sağlayıcıları ve gecikmeyi karşılaştır Modelleri Gözat.

Qwen ailesi

Neden burada: Güçlü çok dilli kapsama ve talimat takibi; sık topluluk güncellemeleri; kompakt boyutlarda rekabetçi kodlama/sohbet performansı.

7. En iyi kullanım alanı: Çok dilli sohbet ve içerik üretimi; yapılandırılmış, talimat ağırlıklı istemler.

Bağlam ve donanım: CPU/GPU için iyi küçük model seçenekleri; uzun bağlam varyantları mevcut.

Deneyin: Hızlı bir şekilde başlatın Playground'da.

Gemma ailesi (izinli OSS varyantları)

Neden burada: Küçük ayak izlerinde temiz talimat ayarlı davranış; cihaz üzerindeki pilotlara dost; güçlü belgeler ve istem şablonları.

7. En iyi kullanım alanı: Hafif yardımcılar, ürün mikro akışları (otomatik tamamlama, satır içi yardım), özetleme.

Bağlam ve donanım: Dizüstü bilgisayarlar için INT4/INT8 kuantizasyon önerilir; daha uzun görevler için token sınırlarını izleyin.

Deneyin: Gemma varyantlarını barındıran sağlayıcıları görün Modelleri Gözat.

Phi ailesi (hafif/bütçe dostu)

Neden burada: Günlük görevlerde boyutlarının üzerinde performans gösteren son derece küçük modeller; maliyet ve gecikmenin öncelikli olduğu durumlar için ideal.

7. En iyi kullanım alanı: Uç cihazlar, yalnızca CPU sunucuları veya toplu çevrimdışı üretim.

Bağlam ve donanım: Kuantizasyona bayılır; ölçeklendirmeden önce CI testleri ve hızlı kontroller için harika.

Deneyin: Hızlı karşılaştırmaları çalıştırın Playground'da.

Diğer dikkate değer kompakt seçenekler

• Talimatlara göre ayarlanmış 3–7B sohbet modelleri düşük RAM sunucular için optimize edilmiştir.
• Uzun-bağlam türevleri (≥32k) belge Soru-Cevap ve toplantı notları için.
• Kodlama eğilimli küçük modeller ağır kod LLM'lerinin gereksiz olduğu durumlarda satır içi geliştirme yardımı için.

İpucu: Dizüstü/CPU çalıştırmaları için INT4 ile başlayın; yalnızca istemlerinizin kalitesi düşerse INT8/BF16'ya geçin.

En İyi “Ücretsiz Katman” Barındırılan Seçenekler (Kendi Barındırma Yapmak İstemediğinizde)

Ücretsiz katman uç noktaları istemleri ve kullanıcı deneyimini doğrulamak için harikadır, ancak hız sınırları ve adil kullanım politikaları hızla devreye girer. Düşünün:

• Topluluk/Sağlayıcı uç noktaları: patlamalı kapasite, değişken hız sınırları ve ara sıra soğuk başlangıçlar.
• Yerel ile karşılaştırmalı ödünleşimler: barındırma sadelik ve ölçeklemede kazanır; yerel gizlilik, belirleyici gecikme (ısındıktan sonra) ve sıfır marjinal API maliyetlerinde kazanır.

ShareAI nasıl yardımcı olur: Tek bir anahtarla birden fazla sağlayıcıya yönlendirin, gecikme ve fiyatlandırmayı karşılaştırın ve uygulamanızı yeniden yazmadan modelleri değiştirin.

• Anahtarınızı iki tıklamayla oluşturun: API Anahtarı Oluştur
• API hızlı başlangıcını takip edin: API Referansı

Hızlı Karşılaştırma Tablosu

Model ailesi	Lisans stili	Parametreler (tipik)	Bağlam penceresi	Çıkarım stili	Tipik VRAM (INT4→BF16)	Güçlü yönler	İdeal görevler
Llama ailesi	Açık ağırlıklar / izinli varyantlar	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	Genel sohbet, talimat	Asistanlar, özetler
Mistral/Mixtral	Açık ağırlıklar / izinli varyantlar	7B / MoE	8k–32k	GPU (CPU geliştirme)	~6–30GB*	Kalite/gecikme dengesi	Ürün asistanları
Qwen	İzin verici OSS	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	Çok dilli, talimat	Küresel içerik
Gemma	İzin verici OSS	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	Küçük, temiz sohbet	Cihaz üzerinde pilotlar
Phi	İzin verici OSS	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	Küçük ve verimli	Edge, toplu işler

Doğru Modeli Seçme (3 Senaryo)

1) Bütçeyle bir MVP gönderen girişim

• Başlayın küçük talimat ayarlı (3–7B); kuantize edin ve UX gecikmesini ölçün.
• Kullan Playground'da istemleri ayarlamak için, ardından aynı şablonu koda bağlayın.
• Bir geri dönüş (biraz daha büyük model veya sağlayıcı rotası) güvenilirlik için ekleyin.

• Prototip oluşturun Playground'da
• Bir API anahtarı oluşturun: API Anahtarı Oluştur
• Şuradan bırakın API Referansı

2) Mevcut bir uygulamaya özetleme ve sohbet ekleyen ürün ekibi

• Tercih edin 7–14B modelleri daha uzun bağlam; kararlı sağlayıcı SKU'larına sabitleyin.
• Ekle gözlemlenebilirlik (token sayıları, p95 gecikme, hata oranları).
• Sık kullanılan istemleri önbelleğe alın; sistem istemlerini kısa tutun; tokenları akış halinde gönderin.

• Model adayları ve gecikme: Modelleri Gözat
• Yayınlama adımları: Kullanıcı Kılavuzu

3) Cihaz üzerinde veya uç birimde çıkarım yapması gereken geliştiriciler

• Başlayın Phi/Gemma/kompakt Qwen, şu şekilde kuantize edilmiş INT4.
• Bağlam boyutunu sınırlayın; görevleri birleştirin (yeniden sıralama → oluşturma) tokenları azaltmak için.
• Bir ShareAI sağlayıcı uç noktası ağır istemler için genel bir çözüm olarak tutun.

• Belgeler ana sayfası: Belgeler
• Sağlayıcı ekosistemi: Sağlayıcı Kılavuzu

Pratik Değerlendirme Tarifi (Kopyala/Yapıştır)

İpucu şablonları (sohbet vs. tamamlama)

# Sohbet (sistem + kullanıcı + asistan).

İpuçları: Sistem ipuçlarını kısa ve açık tutun. Sonuçları ayrıştıracağınız zaman yapılandırılmış çıktıları (JSON veya madde işaretli listeler) tercih edin.

Küçük altın set + kabul eşikleri

• Bir 10–50 maddelik ipucu seti oluşturun ve beklenen cevapları belirleyin.
• Tanımlayın geçme/kalma kuralları (regex, anahtar kelime kapsamı veya yargıç ipuçları).
• Takip edin kazanma oranı ve gecikme aday modeller arasında.

Koruma önlemleri ve güvenlik kontrolleri (PII/kırmızı bayraklar)

• Bariz hakaretleri ve PII regexlerini (e-postalar, SSN'ler, kredi kartları) engelleyin.
• Ekle reddetme riskli görevler için sistem istemindeki politikalar.
• Güvensiz girdileri daha sıkı bir modele veya insan inceleme yoluna yönlendirin.

Gözlemlenebilirlik

• Günlük istem, model, giriş/çıkış tokenları, süre, sağlayıcı.
• p95 gecikmesi ve olağandışı token artışları için uyarı.
• Bir yeniden oynatma defteri zaman içinde model değişikliklerini karşılaştırmak için.

Dağıt ve Optimize Et (Yerel, Bulut, Hibrit)

Yerel hızlı başlangıç (CPU/GPU, kuantizasyon notları)

• Kuantize et INT4 dizüstü bilgisayarlar için; kaliteyi doğrulayın ve gerekirse artırın.
• UX canlılığını korumak için çıktıları akış halinde gönderin.
• Bağlam uzunluğunu sınırlayın; büyük istemler yerine yeniden sıralama+oluşturmayı tercih edin.

Bulut çıkarım sunucuları (OpenAI-uyumlu yönlendiriciler)

• OpenAI-uyumlu bir SDK kullanın ve temel URL'yi bir ShareAI sağlayıcı uç noktasına ayarlayın.
• UX'e zarar vermediği durumlarda küçük istekleri toplu işleyin.
• Isıtılmış havuzlar ve kısa zaman aşımı süreleri kuyruk gecikmesini düşük tutar.

İnce ayar ve adaptörler (LoRA/QLoRA)

• Seç adaptörler küçük veri (<10k örnek) ve hızlı yinelemeler için.
• Şuna odaklanın: format-sadakati (alan tonunuz ve şemanızla eşleşme).
• Göndermeden önce altın setinize karşı değerlendirin.

Maliyet kontrol taktikleri

• Sık kullanılan istemleri ve bağlamları önbelleğe alın.
• Sistem istemlerini düzenleyin; birkaç örneği damıtılmış yönergelere dönüştürün.
• Kalite “yeterince iyi” olduğunda kompakt modelleri tercih edin; yalnızca zorlu istemler için daha büyük modelleri ayırın.

Takımların Açık Modeller için ShareAI Kullanmasının Sebebi

150+ model, tek anahtar

Açık ve barındırılan modelleri tek bir yerde keşfedin ve karşılaştırın, ardından kod yeniden yazmadan geçiş yapın. AI Modellerini Keşfet

Anında denemeler için oyun alanı

İstemleri ve UX akışlarını dakikalar içinde doğrulayın—altyapı yok, kurulum yok. Açık Oyun Alanı

Birleşik Belgeler ve SDK'lar

AçıkAI uyumlu, kolay entegrasyon. Buradan başlayın: API ile Başlarken

Sağlayıcı ekosistemi (seçim + fiyat kontrolü)

Sağlayıcıları fiyat, bölge ve performansa göre seçin; entegrasyonunuzu sabit tutun. Sağlayıcı Genel Bakış · Sağlayıcı Kılavuzu

Sürüm akışı

Ekosistem genelinde yeni sürümleri ve güncellemeleri takip edin. Sürümleri Gör

Sürtünmesiz Kimlik Doğrulama

Giriş yapın veya bir hesap oluşturun (mevcut kullanıcıları otomatik algılar): Giriş yap / Kaydol

SSS — Parlayan ShareAI Cevapları

Hangi ücretsiz açık kaynaklı metin oluşturma modeli benim kullanım durumum için en iyisidir?

SaaS için dokümanlar/sohbet: bir 7–14B talimat uyumlu modelle başlayın; büyük sayfaları işliyorsanız uzun bağlam varyantlarını test edin. Edge/cihaz üzerinde: seç 2–7B kompakt modeller; INT4'e kuantize edin. Çok dilli: İngilizce dışındaki dillerde güçlü olduğu bilinen aileleri seçin. Her birini dakikalar içinde deneyin Playground'da, ardından bir sağlayıcıya karar verin Modelleri Gözat.

Bu modelleri GPU olmadan dizüstü bilgisayarımda çalıştırabilir miyim?

Evet, INT4/INT8 kuantizasyonuyla ve kompakt modeller. İstekleri kısa tutun, tokenları akıtın ve bağlam boyutunu sınırlayın. Bir şey çok ağırsa, aynı ShareAI entegrasyonunuz aracılığıyla bu isteği barındırılan bir modele yönlendirin.

Modelleri adil bir şekilde nasıl karşılaştırırım?

Bir küçük altın set, geçme/kalma kriterlerini tanımlayın ve token/gecikme metriklerini kaydedin. ShareAI Playground'da istemleri standartlaştırmanıza ve modelleri hızlıca değiştirmenize olanak tanır; API aynı kodla sağlayıcılar arasında A/B testi yapmayı kolaylaştırır.

Üretim seviyesinde çıkarım elde etmenin en ucuz yolu nedir?

Kullan verimli 7–14B modelleri 80% trafik için kullanın, sık kullanılan istemleri önbelleğe alın ve yalnızca zorlu istemler için daha büyük veya MoE modelleri ayırın. ShareAI’nin sağlayıcı yönlendirmesiyle, tek bir entegrasyonu koruyabilir ve iş yüküne göre en uygun maliyetli uç noktayı seçebilirsiniz.

“Açık ağırlıklar” ile “açık kaynak” aynı şey mi?

Hayır. Açık ağırlıklar genellikle kullanım kısıtlamaları. ile birlikte gelir. Göndermeden önce her zaman model lisansını kontrol edin. ShareAI, modelleri etiketleyerek yardımcı olur. ve model sayfasındaki lisans bilgilerine bağlantı vererek güvenle seçim yapabilirsiniz.

Bir modeli hızlıca nasıl ince ayar yapar veya adapte ederim?

Başlayın LoRA/QLoRA adaptörleri küçük veriler üzerinde ve altın setinize karşı doğrulayın. ShareAI üzerindeki birçok sağlayıcı, tam ince ayarları yönetmeden hızlı yineleme yapabilmeniz için adaptör tabanlı iş akışlarını destekler.

Tek bir API arkasında açık modelleri kapalı modellerle karıştırabilir miyim?

Evet. Kodunuzu OpenAI uyumlu bir arayüzle sabit tutun ve ShareAI kullanarak sahne arkasında modelleri/sağlayıcıları değiştirin. Bu, uç nokta başına maliyet, gecikme ve kaliteyi dengelemenizi sağlar.

ShareAI uyumluluk ve güvenlik konusunda nasıl yardımcı olur?

Sistem istemi politikalarını, giriş filtrelerini (PII/kırmızı bayraklar) kullanın ve riskli istemleri daha katı modellere yönlendirin. ShareAI’nin Belgeler uyumluluk incelemeleri için günlüklerin, metriklerin ve geri dönüşlerin denetlenebilir olmasını sağlamak için en iyi uygulamaları ve desenleri kapsar. Daha fazla bilgi için Belgeler.

Sonuç

Modelin en iyi ücretsiz metin oluşturma modellerini seçmek için size hızlı yineleme ve güçlü başlangıç noktaları sunar, ağır dağıtımlara bağlı kalmadan. Kompakt başlayın, ölçün ve yalnızca metrikleriniz gerektirdiğinde modeli (veya sağlayıcıyı) ölçeklendirin. ShareAI, ile birden fazla açık modeli deneyebilir, sağlayıcılar arasında gecikme ve maliyeti karşılaştırabilir ve tek bir sabit API ile teslim edebilirsiniz.

• Keşfedin Model Pazarı: Modelleri Gözat
• İstemleri deneyin Playground'da: Açık Oyun Alanı
• API anahtarınızı oluşturun ve oluşturun: API Anahtarı Oluştur