So sánh 120+ mô hình LLM mã nguồn mở tốt nhất

Các LLM mã nguồn mở là một trong những xu hướng AI quan trọng nhất năm 2026. Và điều này hoàn toàn có lý: Các mô hình mã nguồn mở từ lâu đã yếu hơn đáng kể so với những mô hình độc quyền. 

DeepSeek V4 Pro (phát hành ngày 24 tháng 4 năm 2026), GLM-5.1 từ Z.ai, Kimi K2.6 từ Moonshot AI và Qwen3.5 từ Alibaba có thể cạnh tranh với các mô hình LLM độc quyền tốt nhất như Claude Opus 4.8, GPT-5.5 hoặc Gemini 3.1 Pro, và thậm chí còn vượt trội hơn chúng trên những tiêu chuẩn cụ thể như SWE-Bench Pro và HumanEval. Điểm tham chiếu độc quyền mới cho Terminal-Bench 2.1 là GPT-5.6 Sol (được cung cấp rộng rãi từ ngày 9 tháng 7 năm 2026, mô hình mặc định trong OpenAI Codex) ở mức 88,8%, Sol Ultra ở mức 91,9%. Sol đạt 64,6% trên SWE-Bench Pro (thấp hơn khoảng 15 điểm so với Claude Mythos 5 và Fable 5). Điểm số tương đương của các phần mềm mã nguồn mở khác trên Terminal-Bench 2.1 vẫn chưa được công bố.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy một danh mục gồm hơn 120 LLM mã nguồn mở, bao gồm benchmark, giấy phép, giá API, cửa sổ ngữ cảnh và khả năng của chúng.

Tổng quan về tất cả các mô hình LLM mã nguồn mở

Phần này chứa mọi mô hình trọng số mở từ danh mục models.dev cùng với các mô hình kinh điển được tuyển chọn, sắp xếp theo ngày phát hành theo mặc định, hiển thị thêm dữ liệu, chẳng hạn như phương thức, ngưỡng kiến ​​thức, đầu ra tối đa hoặc số lượng nhà cung cấp API:

Những mô hình LLM mã nguồn mở tốt nhất năm 2026

Trước tiên, hãy cùng nhìn về phía trước: Vào ngày 16 tháng 7 năm 2026, Moonshot AI đã ra mắt Kimi K3, một mô hình MoE với 2,8 nghìn tỷ tham số (896 expert, 16 hoạt động trên mỗi token) cùng cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, khả năng nhận diện hình ảnh gốc và đạt 93,5% trên GPQA Diamond. Hiện tại, K3 chỉ có sẵn thông qua ứng dụng và API (3 USD/15 USD cho mỗi triệu token, cũng có trên OpenRouter); trọng số dự kiến ​​sẽ được đưa lên Hugging Face vào ngày 27 tháng 7 năm 2026 (Moonshot sẽ công bố giấy phép chính xác khi phát hành; các mô hình trước đó sử dụng giấy phép MIT sửa đổi). Điều đó sẽ khiến K3 trở thành mô hình có trọng số mở lớn nhất từ ​​trước đến nay. Sau khi trọng số được công bố, nó sẽ được chuyển vào danh mục bên dưới. Cho đến lúc đó, bảng xếp hạng tháng 4 vẫn được áp dụng:

DeepSeek V4 Pro (phát hành ngày 24 tháng 4 năm 2026) là mô hình dẫn đầu mới. Mô hình MoE với 1,6 nghìn tỷ tham số chỉ kích hoạt 49 tỷ token, đạt điểm 87,5% trên MMLU-Pro, 90,1% trên GPQA Diamond và 93,5% trên LiveCodeBench. Sử dụng cùng giấy phép MIT như các sản phẩm khác trong dòng DeepSeek, và được tích hợp sẵn ngữ cảnh 1 triệu token với hiệu năng suy luận chỉ bằng khoảng 27% so với phiên bản 3.2.

Kimi K2.6 từ Moonshot AI là mô hình có hiệu năng mở tốt thứ hai: Đạt 92% trên HumanEval, 90,5% trên GPQA Diamond, 96,4% trên AIME 2026, với cửa sổ ngữ cảnh 256K và đầu vào video gốc. Sử dụng giấy phép MIT đã được sửa đổi, mô hình MoE với 1 nghìn tỷ tham số.

GLM-5.1 từ Z.ai (trước đây là Zhipu) dẫn đầu SWE-Bench Pro với 58,4%, vượt trội hơn GPT-5.4 (57,7%) và Claude Opus 4.6 (57,3%). Mô hình MoE với 754 tỷ tham số được huấn luyện hoàn toàn trên chip Huawei Ascend và được phát hành theo giấy phép MIT. Mô hình cùng loại về suy luận, GLM-5, đạt 96% trên MMLU và 94% trên GPQA, điểm số kiến ​​thức cao nhất trong không gian mã nguồn mở.

Kimi K2.5 vẫn đạt điểm HumanEval cao nhất trên mọi bảng xếp hạng (99,0) và dẫn đầu trên MATH-500 (98,0). Đây là mô hình mã nguồn mở tốt nhất dành riêng cho việc tạo mã khi độ trễ ít quan trọng hơn chất lượng tối ưu.

DeepSeek V4 Flash (284B / 13B hoạt động) là phiên bản tiết kiệm chi phí hơn của V4 Pro và là lựa chọn thiết thực nhất khi bạn muốn chất lượng hàng đầu trên một GPU cao cấp duy nhất.

Thế hệ trước vẫn rất hữu dụng: GPT-OSS-120B (mô hình có trọng số mở đầu tiên của OpenAI kể từ GPT-2), DeepSeek R1, Qwen3-235B-A22B-Thinking và Llama 4 Maverick đều vẫn mạnh mẽ, chỉ là không còn là những mô hình tiên tiến nhất nữa.

Dưới đây là so sánh 5 mô hình hàng đầu: