Các mô hình tạo văn bản mã nguồn mở tốt nhất

Một hướng dẫn thực tế, ưu tiên người xây dựng để lựa chọn các mô hình tạo văn bản miễn phí tốt nhất—với các đánh đổi rõ ràng, lựa chọn nhanh theo kịch bản, và cách thử chúng chỉ với một cú nhấp chuột trong ShareAI Playground.

---

TL;DR

Nếu bạn muốn các mô hình tạo văn bản mã nguồn mở tốt nhất ngay bây giờ, hãy bắt đầu với các phiên bản nhỏ gọn, được tinh chỉnh theo hướng dẫn để lặp nhanh và chi phí thấp, sau đó chỉ mở rộng khi cần thiết. Đối với hầu hết các nhóm:

• Tạo mẫu nhanh (thân thiện với laptop/CPU): thử các mô hình tinh chỉnh theo hướng dẫn nhẹ 1–7B; lượng tử hóa xuống INT4/INT8.
• Chất lượng cấp sản xuất (cân bằng chi phí/độ trễ): các mô hình chat hiện đại 7–14B với ngữ cảnh dài và bộ nhớ đệm KV hiệu quả.
• Lưu lượng ở quy mô lớn: hỗn hợp chuyên gia (MoE) hoặc các mô hình dày đặc hiệu quả cao phía sau một điểm cuối được lưu trữ.
• Đa ngôn ngữ: chọn các họ mô hình có đào tạo trước mạnh mẽ bằng ngôn ngữ không phải tiếng Anh và các hỗn hợp hướng dẫn.

👉 Khám phá hơn 150 mô hình trên Thị Trường Mô Hình (bộ lọc theo giá, độ trễ và loại nhà cung cấp): Duyệt qua các Mô hình

Hoặc nhảy thẳng vào Sân chơi không có hạ tầng: Thử trong Playground

Tiêu chí đánh giá (Cách chúng tôi chọn)

Tín hiệu chất lượng mô hình

Chúng tôi tìm kiếm khả năng làm theo hướng dẫn mạnh mẽ, tạo nội dung dài mạch lạc, và các chỉ số đánh giá cạnh tranh (lý luận, mã hóa, tóm tắt). Đánh giá con người và các lời nhắc thực tế quan trọng hơn ảnh chụp nhanh bảng xếp hạng.

Sự rõ ràng về giấy phép

“Mã nguồn mở” ≠ “trọng số mở.” Chúng tôi ưu tiên các giấy phép kiểu OSI cho triển khai thương mại, và chúng tôi ghi rõ khi một mô hình chỉ có trọng số mở hoặc có hạn chế sử dụng.

Nhu cầu phần cứng

Ngân sách VRAM/CPU xác định chi phí thực sự của “miễn phí”. Chúng tôi xem xét tính khả dụng của lượng tử hóa (INT8/INT4), kích thước cửa sổ ngữ cảnh, và hiệu quả bộ nhớ KV-cache.

Sự trưởng thành của hệ sinh thái

Công cụ (máy chủ tạo nội dung, bộ mã hóa token, bộ điều hợp), hỗ trợ LoRA/QLoRA, mẫu lời nhắc, và bảo trì tích cực đều ảnh hưởng đến thời gian đạt giá trị của bạn.

Sẵn sàng cho sản xuất

Độ trễ thấp, mặc định an toàn tốt, khả năng quan sát (các chỉ số token/độ trễ), và hành vi nhất quán dưới tải là yếu tố quyết định thành công khi ra mắt.

Các mô hình tạo văn bản mã nguồn mở hàng đầu (Miễn phí sử dụng)

Mỗi lựa chọn dưới đây bao gồm các điểm mạnh, trường hợp sử dụng lý tưởng, ghi chú ngữ cảnh và mẹo thực tế để chạy cục bộ hoặc qua ShareAI.

Gia đình Llama (các biến thể mở)

Tại sao nó ở đây: Được áp dụng rộng rãi, hành vi trò chuyện mạnh mẽ trong phạm vi tham số nhỏ đến trung bình, các điểm kiểm tra được tinh chỉnh theo hướng dẫn mạnh mẽ và một hệ sinh thái lớn các bộ điều hợp và công cụ.

Tốt nhất cho: Trò chuyện chung, tóm tắt, phân loại, nhắc nhở nhận thức công cụ (đầu ra có cấu trúc).

Ngữ cảnh & phần cứng: Nhiều biến thể hỗ trợ ngữ cảnh mở rộng (≥8k). Các lượng tử hóa INT4 chạy trên GPU tiêu dùng phổ biến và thậm chí cả CPU hiện đại để phát triển/kiểm tra.

Thử ngay: Lọc các mô hình gia đình Llama trên Thị Trường Mô Hình hoặc mở trong Sân chơi.

Dòng Mistral / Mixtral

Tại sao nó ở đây: Kiến trúc hiệu quả với các biến thể trò chuyện được tinh chỉnh theo hướng dẫn mạnh mẽ; MoE (ví dụ: kiểu Mixtral) cung cấp sự cân bằng tuyệt vời giữa chất lượng và độ trễ.

Tốt nhất cho: Trò chuyện nhanh, chất lượng cao; hỗ trợ nhiều lượt; mở rộng chi phí hiệu quả.

Ngữ cảnh & phần cứng: Thân thiện với lượng tử hóa; các biến thể MoE nổi bật khi được phục vụ đúng cách (router + batching).

Thử ngay: So sánh các nhà cung cấp và độ trễ trên Duyệt qua các Mô hình.

Gia đình Qwen

Tại sao nó ở đây: Phạm vi đa ngôn ngữ mạnh mẽ và tuân theo hướng dẫn; cập nhật cộng đồng thường xuyên; hiệu suất mã hóa/trò chuyện cạnh tranh trong kích thước nhỏ gọn.

Tốt nhất cho: Trò chuyện đa ngôn ngữ và tạo nội dung; nhắc nhở có cấu trúc, nặng về hướng dẫn.

Ngữ cảnh & phần cứng: Tùy chọn mô hình nhỏ tốt cho CPU/GPU; có sẵn các biến thể ngữ cảnh dài.

Thử ngay: Khởi chạy nhanh chóng trong Sân chơi.

Gia đình Gemma (các biến thể OSS cho phép)

Tại sao nó ở đây: Hành vi được điều chỉnh theo hướng dẫn sạch trong kích thước nhỏ gọn; thân thiện với các phi công trên thiết bị; tài liệu mạnh mẽ và mẫu nhắc nhở.

Tốt nhất cho: Trợ lý nhẹ, luồng vi sản phẩm (tự động hoàn thành, trợ giúp nội tuyến), tóm tắt.

Ngữ cảnh & phần cứng: Khuyến nghị lượng tử hóa INT4/INT8 cho máy tính xách tay; chú ý giới hạn token cho các nhiệm vụ dài hơn.

Thử ngay: Xem nhà cung cấp nào lưu trữ các biến thể Gemma trên Duyệt qua các Mô hình.

Gia đình Phi (nhẹ/tiết kiệm)

Tại sao nó ở đây: Các mô hình cực kỳ nhỏ vượt trội so với kích thước của chúng trong các nhiệm vụ hàng ngày; lý tưởng khi chi phí và độ trễ chiếm ưu thế.

Tốt nhất cho: Thiết bị biên, máy chủ chỉ CPU hoặc tạo ngoại tuyến theo lô.

Ngữ cảnh & phần cứng: Yêu thích lượng tử hóa; tuyệt vời cho các bài kiểm tra CI và kiểm tra nhanh trước khi bạn mở rộng.

Thử ngay: Chạy so sánh nhanh trong Sân chơi.

Các lựa chọn nhỏ gọn đáng chú ý khác

• Các mô hình trò chuyện 3–7B được tinh chỉnh theo hướng dẫn tối ưu hóa cho các máy chủ có RAM thấp.
• Các dẫn xuất ngữ cảnh dài (≥32k) cho QA tài liệu và ghi chú cuộc họp.
• Các mô hình nhỏ thiên về mã hóa để hỗ trợ phát triển nội tuyến khi các mô hình LLM mã hóa nặng là không cần thiết.

Mẹo: Đối với chạy trên laptop/CPU, bắt đầu với INT4; chỉ nâng lên INT8/BF16 nếu chất lượng giảm đối với các gợi ý của bạn.

Các tùy chọn “Miễn phí” được lưu trữ tốt nhất (Khi bạn không muốn tự lưu trữ)

Các điểm cuối miễn phí rất tốt để xác thực gợi ý và UX, nhưng giới hạn tốc độ và chính sách sử dụng công bằng sẽ nhanh chóng có hiệu lực. Hãy cân nhắc:

• Các điểm cuối Cộng đồng/Nhà cung cấp: dung lượng bùng nổ, giới hạn tốc độ thay đổi, và khởi động lạnh thỉnh thoảng.
• Sự đánh đổi so với cục bộ: lưu trữ thắng về sự đơn giản và quy mô; cục bộ thắng về quyền riêng tư, độ trễ xác định (sau khi làm ấm), và chi phí API biên bằng không.

Cách ShareAI giúp đỡ: Định tuyến đến nhiều nhà cung cấp với một khóa duy nhất, so sánh độ trễ và giá cả, và chuyển đổi mô hình mà không cần viết lại ứng dụng của bạn.

• Tạo khóa của bạn chỉ với hai lần nhấp: Tạo API Key
• Làm theo hướng dẫn nhanh API: Tham khảo API

Bảng so sánh nhanh

Dòng mô hình	Kiểu giấy phép	Tham số (điển hình)	Cửa sổ ngữ cảnh	Kiểu suy luận	VRAM điển hình (INT4→BF16)	Điểm mạnh	Nhiệm vụ lý tưởng
Gia đình Llama	Trọng số mở / biến thể cho phép	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	Trò chuyện chung, hướng dẫn	Trợ lý, tóm tắt
Mistral/Mixtral	Trọng số mở / biến thể cho phép	7B / MoE	8k–32k	GPU (CPU dev)	~6–30GB*	Cân bằng chất lượng/độ trễ	Trợ lý sản phẩm
Qwen	OSS cho phép	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	Đa ngôn ngữ, hướng dẫn	Nội dung toàn cầu
Gemma	OSS cho phép	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	Nhỏ gọn, trò chuyện sạch sẽ	Thí điểm trên thiết bị
Phi	OSS cho phép	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	Nhỏ gọn & hiệu quả	Edge, công việc theo lô

Cách chọn mô hình phù hợp (3 kịch bản)

1) Khởi nghiệp vận chuyển MVP với ngân sách hạn chế

• Bắt đầu với mô hình nhỏ được điều chỉnh theo hướng dẫn (3–7B); lượng hóa và đo độ trễ UX.
• Sử dụng Sân chơi để điều chỉnh lời nhắc, sau đó kết nối cùng mẫu trong mã.
• Thêm một dự phòng (mô hình lớn hơn một chút hoặc tuyến nhà cung cấp) để đảm bảo độ tin cậy.

• Tạo nguyên mẫu trong Sân chơi
• Tạo khóa API: Tạo API Key
• Thả vào thông qua Tham khảo API

2) Đội sản phẩm thêm tính năng tóm tắt & trò chuyện vào ứng dụng hiện có

• Ưu tiên 7–14B các mô hình với ngữ cảnh dài hơn; ghim vào các SKU nhà cung cấp ổn định.
• Thêm khả năng quan sát (số lượng token, độ trễ p95, tỷ lệ lỗi).
• Lưu trữ các lời nhắc thường xuyên; giữ lời nhắc hệ thống ngắn; truyền tải token.

• Các ứng viên mô hình & độ trễ: Duyệt qua các Mô hình
• Các bước triển khai: Hướng dẫn sử dụng

3) Các nhà phát triển cần suy luận trên thiết bị hoặc cạnh.

• Bắt đầu với Phi/Gemma/Qwen nhỏ gọn, được lượng tử hóa thành INT4.
• Giới hạn kích thước ngữ cảnh; kết hợp các nhiệm vụ (xếp hạng lại → tạo) để giảm token.
• Giữ một điểm cuối nhà cung cấp ShareAI như một giải pháp chung cho các lời nhắc nặng.

• Trang chủ tài liệu: Tài liệu
• Hệ sinh thái nhà cung cấp: Hướng dẫn Nhà cung cấp

Công thức đánh giá thực tế (Sao chép/Dán)

Mẫu gợi ý (chat so với hoàn thành)

# Chat (hệ thống + người dùng + trợ lý).

Mẹo: Giữ các gợi ý hệ thống ngắn gọn và rõ ràng. Ưu tiên các đầu ra có cấu trúc (JSON hoặc danh sách gạch đầu dòng) khi bạn sẽ phân tích kết quả.

Bộ dữ liệu vàng nhỏ + ngưỡng chấp nhận

• Xây dựng một bộ gợi ý từ 10–50 mục với các câu trả lời mong đợi.
• Định nghĩa quy tắc đỗ/trượt (regex, phạm vi từ khóa, hoặc gợi ý đánh giá).
• Theo dõi tỷ lệ thắng và độ trễ trên các mô hình ứng viên.

Lan can & kiểm tra an toàn (PII/cờ đỏ)

• Danh sách chặn các từ xúc phạm rõ ràng và regex PII (email, SSN, thẻ tín dụng).
• Thêm từ chối chính sách trong hệ thống nhắc nhở cho các nhiệm vụ rủi ro.
• Chuyển các đầu vào không an toàn đến mô hình nghiêm ngặt hơn hoặc đường dẫn xem xét của con người.

Khả năng quan sát

• Nhật ký nhắc nhở, mô hình, token vào/ra, thời gian, nhà cung cấp.
• Cảnh báo về độ trễ p95 và các đột biến token bất thường.
• Giữ một phát lại notebook để so sánh thay đổi mô hình theo thời gian.

Triển khai & Tối ưu hóa (Cục bộ, Đám mây, Lai)

Khởi động nhanh cục bộ (CPU/GPU, ghi chú lượng tử hóa)

• Lượng tử hóa đến INT4 cho máy tính xách tay; xác minh chất lượng và nâng cấp nếu cần.
• Phát trực tiếp đầu ra để duy trì sự mượt mà của UX.
• Giới hạn độ dài ngữ cảnh; ưu tiên xếp hạng lại + tạo thay vì nhắc nhở lớn.

Máy chủ suy luận đám mây (bộ định tuyến tương thích OpenAI)

• Sử dụng SDK tương thích OpenAI và thiết lập URL cơ sở đến một điểm cuối nhà cung cấp ShareAI.
• Gom nhóm các yêu cầu nhỏ nơi không ảnh hưởng đến UX.
• Các nhóm ấm và thời gian chờ ngắn giữ độ trễ đuôi thấp.

Tinh chỉnh & bộ điều hợp (LoRA/QLoRA)

• Chọn bộ điều hợp cho dữ liệu nhỏ (<10k mẫu) và các lần lặp nhanh.
• Tập trung vào độ trung thực định dạng (phù hợp với giọng điệu và cấu trúc miền của bạn).
• Đánh giá so với bộ vàng của bạn trước khi triển khai.

Chiến thuật kiểm soát chi phí

• Bộ nhớ đệm các lời nhắc & ngữ cảnh thường xuyên.
• Cắt giảm lời nhắc hệ thống; gộp các ví dụ few-shot thành hướng dẫn cô đọng.
• Ưu tiên các mô hình gọn nhẹ khi chất lượng “đủ tốt”; chỉ dành các mô hình lớn hơn cho các lời nhắc khó.

Tại sao các nhóm sử dụng ShareAI cho các mô hình mở

Hơn 150 mô hình, một khóa duy nhất

Khám phá và so sánh các mô hình mở và được lưu trữ tại một nơi, sau đó chuyển đổi mà không cần viết lại mã. Khám Phá Các Mô Hình AI

Sân chơi để thử nghiệm ngay lập tức

Xác thực lời nhắc và luồng UX trong vài phút—không cần hạ tầng, không cần thiết lập. Mở Sân Chơi

Tài liệu & SDK hợp nhất

Tích hợp sẵn, tương thích với OpenAI. Bắt đầu tại đây: Bắt đầu với API

Hệ sinh thái nhà cung cấp (lựa chọn + kiểm soát giá cả)

Chọn nhà cung cấp theo giá, khu vực và hiệu suất; giữ cho tích hợp của bạn ổn định. Tổng quan về nhà cung cấp · Hướng dẫn Nhà cung cấp

Nguồn cấp phát hành

Theo dõi các bản phát hành và cập nhật mới trong toàn bộ hệ sinh thái. Xem các bản phát hành

Xác thực không ma sát

Đăng nhập hoặc tạo tài khoản (tự động phát hiện người dùng hiện có): Đăng nhập / Đăng ký

Câu hỏi thường gặp — ShareAI Câu trả lời Tỏa sáng

Mô hình tạo văn bản mã nguồn mở miễn phí nào là tốt nhất cho trường hợp sử dụng của tôi?

Tài liệu/chat cho SaaS: bắt đầu với một 7–14B mô hình điều chỉnh theo hướng dẫn; thử các biến thể ngữ cảnh dài nếu bạn xử lý các trang lớn. Edge/trên thiết bị: chọn 2–7B các mô hình gọn nhẹ; lượng tử hóa xuống INT4. Đa ngôn ngữ: chọn các dòng nổi tiếng về sức mạnh không phải tiếng Anh. Thử từng cái trong vài phút trong Sân chơi, sau đó khóa một nhà cung cấp trong Duyệt qua các Mô hình.

Tôi có thể chạy các mô hình này trên laptop của mình mà không cần GPU không?

Có, với lượng tử hóa INT4/INT8 và các mô hình gọn nhẹ. Giữ lời nhắc ngắn, truyền trực tiếp token, và giới hạn kích thước ngữ cảnh. Nếu có gì đó quá nặng, hãy chuyển yêu cầu đó sang một mô hình được lưu trữ thông qua cùng tích hợp ShareAI của bạn.

Làm thế nào để tôi so sánh các mô hình một cách công bằng?

Xây dựng một bộ nhỏ màu vàng, xác định tiêu chí đạt/trượt, và ghi lại các chỉ số token/độ trễ. ShareAI Sân chơi cho phép bạn chuẩn hóa các gợi ý và nhanh chóng thay đổi mô hình; API giúp dễ dàng thực hiện A/B giữa các nhà cung cấp với cùng một mã.

Cách rẻ nhất để có suy luận đạt chuẩn sản xuất là gì?

Sử dụng mô hình hiệu quả 7–14B cho 80% lưu lượng, lưu trữ các gợi ý thường xuyên, và chỉ dành các mô hình lớn hơn hoặc MoE cho các gợi ý khó. Với định tuyến nhà cung cấp của ShareAI, bạn giữ một tích hợp và chọn điểm cuối hiệu quả chi phí nhất cho từng khối lượng công việc.

“trọng số mở” có giống với “mã nguồn mở” không?

Không. Trọng số mở thường đi kèm với các hạn chế sử dụng. Luôn kiểm tra giấy phép mô hình trước khi triển khai. ShareAI hỗ trợ bằng cách gắn nhãn mô hình và liên kết đến thông tin giấy phép trên trang mô hình để bạn có thể chọn một cách tự tin.

Làm thế nào để tôi tinh chỉnh hoặc điều chỉnh một mô hình nhanh chóng?

Bắt đầu với Bộ điều hợp LoRA/QLoRA trên dữ liệu nhỏ và xác thực với bộ vàng của bạn. Nhiều nhà cung cấp trên ShareAI hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên bộ điều hợp để bạn có thể lặp lại nhanh chóng mà không cần quản lý các tinh chỉnh đầy đủ.

Tôi có thể kết hợp các mô hình mở với các mô hình đóng sau một API duy nhất không?

Có. Giữ mã của bạn ổn định với giao diện tương thích OpenAI và chuyển đổi mô hình/nhà cung cấp phía sau hậu trường bằng ShareAI. Điều này cho phép bạn cân bằng chi phí, độ trễ và chất lượng cho mỗi điểm cuối.

ShareAI giúp tuân thủ và an toàn như thế nào?

Sử dụng chính sách nhắc hệ thống, bộ lọc đầu vào (PII/cờ đỏ), và chuyển hướng các nhắc nhở rủi ro đến các mô hình nghiêm ngặt hơn. ShareAI Tài liệu bao gồm các thực hành tốt nhất và mẫu để giữ nhật ký, số liệu và các phương án dự phòng có thể kiểm tra được cho các đánh giá tuân thủ. Đọc thêm tại Tài liệu.

Kết luận

Mô hình các mô hình tạo văn bản miễn phí tốt nhất cung cấp cho bạn sự lặp lại nhanh chóng và các cơ sở mạnh mẽ mà không khóa bạn vào các triển khai nặng nề. Bắt đầu gọn nhẹ, đo lường và mở rộng mô hình (hoặc nhà cung cấp) chỉ khi số liệu của bạn yêu cầu. Với Chia sẻAI, bạn có thể thử nhiều mô hình mở, so sánh độ trễ và chi phí giữa các nhà cung cấp, và triển khai với một API ổn định duy nhất.

• Khám phá Thị Trường Mô Hình: Duyệt qua các Mô hình
• Thử nhắc nhở trong Sân chơi: Mở Sân Chơi
• Tạo khóa API của bạn và xây dựng: Tạo API Key