30+ kostenlose und quelloffene LLM-APIs für Entwickler

Leistungsstarke Open-Source Large Language Models (LLMs) haben den Zugang zu modernsten KI-Funktionen grundlegend verändert. Für Entwickler wird diese Revolution durch die wachsende Anzahl von Plattformen verstärkt, die kostenlose API-Zugangsstufen oder erhebliche Anfangsgutschriften anbieten. Diese Synergie beseitigt erhebliche Kostenbarrieren und ermöglicht es Ingenieuren, mit anspruchsvollen, KI-gesteuerten Funktionen zu experimentieren, Prototypen zu erstellen und diese einzusetzen, indem sie modernste Modelle ohne sofortige finanzielle Verpflichtung verwenden. Wenn wir auf 2025 blicken, ist das Verständnis der Landschaft der frei zugänglichen, qualitativ hochwertigen Open-Source-LLMs über APIs entscheidend für Innovationen.

Dieser Artikel bietet eine technische Untersuchung von über 30 solcher Modelle und konzentriert sich auf diejenigen, die über Anbieter mit kostenlosen Nutzungsebenen verfügbar sind. Wir werden uns mit prominenten Modellfamilien, spezifischen Varianten, ihren technischen Eigenschaften (sofern aus den Auflistungen ableitbar) und den Plattformen befassen, die ihren kostenlosen Zugang ermöglichen.

(Haftungsausschluss: "Kostenloser Zugang" bezieht sich auf Modelle, die über Plattformen verfügbar sind, die keine kostenlosen Stufen oder erhebliche Testguthaben anbieten, basierend auf den Quelldaten. Die Modellverfügbarkeit, die spezifische Versionierung, die Ratenbegrenzungen und die Nutzungsbedingungen können von den Anbietern geändert werden. Konsultieren Sie immer die offizielle Dokumentation des Anbieters.)

Meta's Llama: Wo Localllama herkommt

Die Llama (Large Language Model Meta AI)-Familie von Meta war entscheidend für die Förderung der Open-Source-LLM-Bewegung. Jede aufeinanderfolgende Iteration stellt erhebliche Fortschritte in Bezug auf Architektur, Trainingsdaten und Gesamtleistung dar und setzt oft Maßstäbe für offene Modelle. Viele Plattformen nutzen verschiedene Llama-Versionen innerhalb ihrer kostenlosen Stufen.

Wichtige Llama-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• Llama 2 (7B/13B Chat): Während ältere, grundlegende Llama 2-Modelle, insbesondere quantisierte Versionen (AWQ, INT8), weiterhin zugänglich sind, hauptsächlich über Cloudflare Workers AI. Diese dienen als effiziente Baselines.
• Llama 3 8B Instruct: Ein hoch angesehenes, kleineres Modell aus der Llama 3-Generation, das für sein Gleichgewicht aus Leistung und Recheneffizienz bekannt ist. Es ist weit verbreitet in kostenlosen Stufen verfügbar, einschließlich Groq, Cloudflare (Standard und AWQ), OVH, Cerebras und GitHub Models.
• Llama 3 70B Instruct: Das größere Gegenstück in der ersten Llama 3-Veröffentlichung, das wesentlich mehr Kapazität für komplexe Denk- und Generierungsaufgaben bietet. Seine Verfügbarkeit in kostenlosen Stufen ist weniger verbreitet, kann aber gefunden werden, oft mit strengeren Einschränkungen, auf Plattformen wie Groq und GitHub Models.
• Llama 3.1 8B Instruct: Eine iterative Verbesserung des 8B-Modells. Seine Verfügbarkeit in kostenlosen Stufen ist stark und erscheint auf Groq, Cerebras, OVH, Cloudflare (Standard, AWQ, FP8), GitHub Models, Google Cloud (Vorschau), Sambanova (Testversion), Scaleway (Testversion) und Hyperbolic (Testversion). Die FP8-Verfügbarkeit auf Cloudflare und GitHub unterstreicht die optimierte Bereitstellung für Edge- oder ressourcenbeschränkte Umgebungen.
• Llama 3.1 70B Instruct: Das entsprechende größere Modell in der 3.1-Serie. Kostenlose Zugangspunkte sind OVH, GitHub Models, Google Cloud (Vorschau), Scaleway (Testversion), Hyperbolic (Testversion) und Sambanova (Testversion).
• Llama 3.1 405B (Base/Instruct): Repräsentiert den Höhepunkt der Llama 3.1-Serie in Bezug auf die Parameteranzahl. Der Zugriff über kostenlose Testversionen wird auf Plattformen wie Hyperbolic und Sambanova Cloud vermerkt. GitHub Models listet ebenfalls den Zugriff. Diese Größenordnung erfordert in der Regel erhebliche Rechenressourcen.
• Llama 3.2 (1B/3B Instruct): Neuere, hocheffiziente kleine Modelle, die auf Szenarien abzielen, in denen die Ressourcenauslastung von größter Bedeutung ist. Verfügbar über Cloudflare und kostenlose Testversionen auf Hyperbolic und Sambanova.
• Llama 3.2 (11B/90B) Vision Instruct: Multimodale Varianten, die Vision-Funktionen integrieren. Die 11B-Version ist insbesondere auf der dedizierten kostenlosen Stufe von Together und Cloudflare verfügbar, während die viel größere 90B-Version als kostenlos während der Vorschau auf Google Cloud aufgeführt und über Testversionen auf Sambanova verfügbar ist. Dies markiert eine bedeutende Erweiterung in multimodale Aufgaben für die Llama-Familie.
• Llama 3.3 70B Instruct: Ein neueres, großes, auf Anweisungen abgestimmtes Modell. Seine Verfügbarkeit in kostenlosen Stufen ist recht gut, angeboten von Cerebras, Groq (mit niedrigeren täglichen Limits als 8B), OVH, Together (dedizierte kostenlose Stufe), Google Cloud (Vorschau), GitHub Models und Testversionen auf Hyperbolic und Sambanova.
• Llama 4 Scout / Maverick Instruct: Die Vorschau-Modelle der nächsten Generation von Meta. Scout scheint sich auf Effizienz zu konzentrieren (16E bezieht sich wahrscheinlich auf Mixture-of-Experts-Parameter), während Maverick (128E) auf höhere Leistung abzielt. Beide sind über Groq (mit niedrigeren täglichen Limits), Cerebras (8K Kontextlimit), Google Cloud (Vorschau), GitHub Models (FP8-Variante für Maverick) und Testversionen auf Sambanova und Chutes verfügbar.
• Llama Guard (7B / 3 8B): Modelle, die speziell für KI-Sicherheitsaufgaben wie Eingabe-/Ausgabefilterung und Inhaltsmoderation entwickelt wurden. Verfügbar über Cloudflare (AWQ 7B) und Groq / Sambanova (Testversion) / GitHub Models (3 8B).

Llama Family Highlight (Free Tier Access): Llama 3.3 70B Instruct sticht durch seine Kombination aus einem aktuellen, großen, leistungsstarken Modell mit relativ breiter Verfügbarkeit über mehrere kostenlose Stufen (Cerebras, Groq, OVH, Together) und Vorschauen/Testversionen (Google Cloud, GitHub, Hyperbolic, Sambanova) hervor. Für multimodale Aufgaben ist das Llama 3.2 11B Vision Instruct auf der kostenlosen Stufe von Together und Cloudflare eine wichtige zugängliche Option. Für maximale Effizienz bieten die Llama 3.1 8B Instruct-Varianten (einschließlich quantisierter AWQ/FP8) eine weitverbreitete Verfügbarkeit.

Mistral AI: From French with Love

Mistral AI erlangte schnell Bekanntheit, indem es Open-Weight-Modelle veröffentlichte, die eine außergewöhnliche Leistung im Verhältnis zu ihrer Parameteranzahl zeigten und oft architektonische Innovationen wie Grouped-Query Attention (GQA) und Sliding Window Attention (SWA) einsetzten.

Wichtige Mistral-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• Mistral 7B Instruct (v0.1, v0.2, v0.3): Ein grundlegendes Modell, das hohe Maßstäbe für die 7B-Parameterklasse setzte. Seine verschiedenen Versionen sind weit über kostenlose Stufen verfügbar, darunter OpenRouter, Cloudflare (v0.1, v0.2 Standard/AWQ/LoRA), OVH (v0.3) und Testversionen auf Sambanova (E5-Mistral Fine-Tune). Seine Allgegenwart macht es zu einem hervorragenden Ausgangspunkt.
• Mixtral 8x7B Instruct v0.1: Ein leistungsstarkes Sparse Mixture-of-Experts (SMoE)-Modell. Jedes Token verarbeitet nur einen Bruchteil (typischerweise zwei 'Experten' mit jeweils 7B Parametern) der Gesamtparameter, was eine Recheneffizienz bietet, die einem ~14B-dichten Modell näher kommt, aber oft mit viel größeren Modellen konkurriert. Zugänglich über die kostenlose Beta-Stufe von OVH.
• Mistral Nemo: Eine neuere Architektur von Mistral. Verfügbar über OpenRouter, OVH, GitHub Models und die Testversion von Scaleway.
• Mistral Small 3.1 24B Instruct: Ein proprietäres Modell von Mistral, aber der Zugriff wird über kostenlose Stufen auf OpenRouter und Cloudflare sowie über Testversionen auf Scaleway und GitHub Models bereitgestellt. Hinweis: Obwohl leistungsstark, handelt es sich hierbei nicht um ein Open-Source-Modell, aber es wurde aufgrund der angegebenen kostenlosen API-Verfügbarkeit aufgenommen.
• Zephyr 7B Beta: Ein beliebtes Fine-Tune von Mistral 7B von HuggingFace H4, bekannt für verbesserte Anweisungsbefolgung und Chat-Funktionen. Verfügbar über OpenRouter und Cloudflare (AWQ).
• Hermes 2 Pro Mistral 7B: Ein weiteres angesehenes Fine-Tune, das auf Mistral 7B basiert. Zugänglich über die kostenlose Stufe von Cloudflare.
• OpenHermes 2.5 Mistral 7B: Ein weiteres Mistral 7B Fine-Tune, verfügbar über Cloudflare (AWQ).

Mistral Family Highlight (Free Tier Access): Mistral 7B Instruct (jede Version) ist nach wie vor ein herausragendes Merkmal aufgrund seiner bewährten Erfolgsbilanz, der hervorragenden Leistung pro Parameter und der extrem breiten Verfügbarkeit über zahlreiche kostenlose API-Anbieter (OpenRouter, Cloudflare, OVH). Für Entwickler, die die SMoE-Architektur erkunden möchten, ist das Mixtral 8x7B Instruct auf der kostenlosen Stufe von OVH ein wichtiges Angebot.

Google Gemma: Klein, aber mächtig

Gemma repräsentiert Googles Familie offener Modelle, die mithilfe von Forschung und Technologie entwickelt wurden, die mit ihren Flaggschiff-Gemini-Modellen geteilt werden. Sie bieten eine Reihe von Größen und sind für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung konzipiert.

Wichtige Gemma-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• Gemma 2B Instruct: Ein kleineres Modell, das für weniger anspruchsvolle Aufgaben oder ressourcenbeschränkte Umgebungen geeignet ist. Verfügbar über Cloudflare (LoRA-Variante).
• Gemma 7B Instruct: Ein leistungsfähiges mittelgroßes Modell. Verfügbar über Cloudflare (Standard- und LoRA-Varianten).
• Gemma 2 9B Instruct: Der Nachfolger des ursprünglichen 7B-Modells, der erweiterte Funktionen bietet. Zugänglich über OpenRouter und Groq Free Tiers.
• Gemma 3 (1B, 4B, 12B, 27B) Instruct: Die neueste Generation, die eine breite Palette von Größen umfasst. Die kleineren 1B- und 4B-Modelle sind auf OpenRouter und Google AI Studio. Die 12B ist auf OpenRouter, Google AI Studio und Cloudflare. Das größere 27B-Modell ist über OpenRouter, Google AI Studio und die Testversion von Scaleway verfügbar. Google AI Studio bietet großzügige kostenlose Kontingente für diese.

Gemma Family Highlight (Free Tier Access): Die Gemma 3-Serie, insbesondere die 12B Instruct und 27B Instruct, repräsentiert die neuesten Fortschritte, die kostenlos über OpenRouter und Google AI Studio (mit hohen Limits) verfügbar sind. Die weitverbreitete Verfügbarkeit über Größen (1B bis 27B) innerhalb der Gemma 3-Linie auf kostenlosen Stufen (OpenRouter/Google AI Studio/Cloudflare/Scaleway) macht sie zu einer vielseitigen Familie für Experimente. Die Gemma 2 9B Instruct auf Groq bietet auch einen Hochgeschwindigkeits-Inferenzzugriff.

Alibabas Qwen: Bestes Open Source Multimodel & Multilingual LLM?

Die Qwen (Tongyi Qianwen)-Modelle von Alibaba haben starke Fähigkeiten bewiesen, insbesondere in mehrsprachigen Kontexten und, in jüngerer Zeit, bei Aufgaben der Vision-Sprache.

Wichtige Qwen-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• Qwen 1.5 Chat (0.5B, 1.8B, 7B, 14B): Eine Reihe von chatoptimierten Modellen, die auf der kostenlosen Stufe von Cloudflare verfügbar sind, oft im effizienten AWQ-Format (Activation-aware Weight Quantization), das für skalierbare Bereitstellungen geeignet ist.
• Qwen 2.5 7B Instruct: Das Modell der neuesten Generation mit 7B Anweisungsbefolgung. Verfügbar über OpenRouter.
• Qwen 2.5 72B Instruct: Ein großes, leistungsstarkes, auf Anweisungen abgestimmtes Modell aus der neuesten Serie. Verfügbar über OpenRouter und Testversionen auf Hyperbolic.
• Qwen 2.5 VL (Vision Language) Instruct (3B, 7B, 32B, 72B): Multimodale Varianten, die in der Lage sind, sowohl Text als auch Bilder zu interpretieren. In verschiedenen Größen auf OpenRouter verfügbar, wobei die 72B auch auf OVH und Testversionen auf Hyperbolic verfügbar ist. Dieses starke multimodale Angebot über Größen hinweg ist ein Hauptmerkmal.
• Qwen QwQ 32B: Eine spezifische Variante, die über OpenRouter (einschließlich Vorschau), Groq, Cloudflare und Testversionen auf Sambanova und Hyperbolic verfügbar ist.
• Qwen2.5 Coder 32B Instruct: Ein großes Modell, das auf Codierungsaufgaben spezialisiert ist. Verfügbar über OpenRouter, OVH, Cloudflare und Testversionen auf Hyperbolic und Scaleway.

Qwen Family Highlight (Free Tier Access): Die Qwen 2.5 VL Instruct-Serie ist ein wichtiges Highlight aufgrund ihrer breiten Verfügbarkeit (OpenRouter, OVH, Hyperbolic-Testversion) über mehrere Größen (3B bis 72B) für Vision-Sprachaufgaben innerhalb eines kostenlosen Zugriffskontexts. Für die Codierung ist der Qwen2.5 Coder 32B Instruct eine starke, frei zugängliche Option (OpenRouter, OVH, Cloudflare).

Microsofts Phi: Ein anderer Weg

Die Phi-Modelle von Microsoft stellen die Vorstellung in Frage, dass größere Parameteranzahlen immer für hohe Leistung erforderlich sind. Sie werden auf sorgfältig kuratierten Daten in "Lehrbuchqualität" trainiert, was beeindruckende Denk- und Sprachverständnisfähigkeiten in relativ kleinen Modellen ermöglicht.

Wichtige Phi-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• Phi-2: Eine frühe Demonstration der "Small Model"-Philosophie, die für überraschend starkes Denken bekannt ist. Verfügbar über Cloudflare.
• Phi-3 Mini / Small / Medium Instruct: Verfügbar in verschiedenen Größen (Mini ~3,8B, Small ~7B, Medium ~14B Parameter) und Kontextlängen (4k/8k Standard, 128k erweitert). Der Zugriff darauf wird hauptsächlich über die kostenlose Stufe von GitHub Models aufgeführt. Die 128k-Kontextvarianten sind besonders bemerkenswert für die Verarbeitung langer Dokumente.
• (Experimentell/Vorschau) Phi-3.5/Phi-4: Neuere Iterationen, die auf GitHub Models aufgeführt sind, einschließlich MoE, Vision und potenziell größerer Basismodelle, was auf zukünftige Richtungen hindeutet.

Phi Family Highlight (Free Tier Access): Die Phi-3-Serie (Mini, Small, Medium) mit 128k-Kontextlänge-Varianten, die über GitHub Models zugänglich sind, sticht hervor. Diese Kombination aus kompakter Modellgröße, starker Leistung (im Verhältnis zur Größe) und außergewöhnlich langem Kontextfenster macht sie zu einzigartigen Angeboten in der kostenlosen Stufenlandschaft, ideal für Aufgaben, die eine Analyse umfangreicher Texte erfordern.

DeepSeek: der denkende Wal

DeepSeek AI hat sich eine Nische geschaffen, indem es Open-Source-Modelle veröffentlichte, die außergewöhnliche Fähigkeiten in spezialisierten Bereichen wie Programmierung und Mathematik demonstrieren.

Wichtige DeepSeek-Modelle, die über API frei zugänglich sind:

• DeepSeek Coder (6.7B Base/Instruct): Fokussierte Code-Generierungsmodelle. Die Instruct-Version ist über Cloudflare (AWQ) verfügbar.
• DeepSeek Math 7B Instruct: Ein Modell, das speziell für die mathematische Problemlösung optimiert wurde. Zugänglich über Cloudflare.
• DeepSeek V3 / V3 0324: Allgemeine Chat-Modelle, die über OpenRouter und Testversionen auf Hyperbolic und Sambanova verfügbar sind.
• DeepSeek R1: Ein grundlegendes Modell, das über OpenRouter und Testversionen auf Sambanova und Chutes verfügbar ist.
• DeepSeek R1 Distill (Llama 70B / Qwen 14B / Qwen 32B): Wissensdestillationsmodelle, die darauf abzielen, die Essenz größerer Modelle in einer kompakteren Form zu erfassen. Weit verbreitet über OpenRouter, Groq (Llama 70B), OVH (Llama 70B), Cloudflare (Qwen 32B), Together (Llama 70B Free Tier), Scaleway (Llama 70B/8B Testversion) und Testversionen auf Sambanova.

DeepSeek Family Highlight (Free Tier Access): Die DeepSeek Coder- und DeepSeek Math-Modelle auf Cloudflare sind wertvolle Spezialwerkzeuge, die kostenlos verfügbar sind. Darüber hinaus ist die DeepSeek R1 Distill Llama 70B bemerkenswert für ihre weitverbreitete Verfügbarkeit über mehrere kostenlose Stufen (OpenRouter, Groq, OVH, Together) und bietet eine destillierte Version eines großen Modells.

Andere bemerkenswerte offene Modelle über kostenlose APIs

Über die wichtigsten Familien hinaus erscheinen mehrere andere feinabgestimmte oder spezialisierte offene Modelle auf kostenlosen Stufen:

• OpenChat 3.5 0106: Verfügbar über Cloudflare.
• Starling LM 7B Beta: Verfügbar über Cloudflare.
• SQLCoder 7B 2: Spezialisiert auf SQL-Generierung, verfügbar über Cloudflare.
• Dolphin / DeepHermes / Featherless / Rogue Rose / OlympicCoder / QwQ ArliAI: Verschiedene Fine-Tunes und experimentelle Modelle, die hauptsächlich über OpenRouter und/oder Chutes Free Tiers zugänglich sind.

So greifen Sie auf diese kostenlosen APIs zu und verwenden sie

Der Zugriff beinhaltet in der Regel die Registrierung bei einer oder mehreren Anbieterplattformen. Diese Plattformen reichen von:

• Aggregatoren: Wie OpenRouter, das eine einheitliche Schnittstelle zu Modellen aus verschiedenen Quellen bietet, oft einschließlich vieler kostenloser Optionen. Unify fungiert als Router mit Testguthaben.
• Cloud-Anbieter: Google Cloud (Vertex AI), Cloudflare (Workers AI), OVH Cloud (AI Endpoints), Scaleway bieten kostenlose Stufen oder Vorschauen, die in ihre breiteren Cloud-Ökosysteme integriert sind. Erfordern oft eine Kontoeinrichtung, manchmal mit Zahlungsüberprüfung (auch für kostenlose Stufen).
• Dedizierte LLM-Anbieter: Groq (konzentriert sich auf Inferenz mit geringer Latenz), Mistral, Cerebras, Together bieten kostenlose Stufen oder dedizierte kostenlose Modelle neben kostenpflichtigen Optionen. Erfordern oft eine Anmeldung, möglicherweise eine Telefonverifizierung.
• Plattformintegrationen: GitHub Models integriert den LLM-Zugriff in den Entwickler-Workflow, wobei die Limits an Copilot-Abonnements gebunden sind.
• Rechenplattformen: Modal, Baseten bieten allgemeine Rechenplattformen, bei denen Sie für die Nutzung bezahlen, aber erhebliche monatliche Freiguthaben ($30) bereitstellen, die für umfangreiche LLM-Experimente ausreichen.
• Anbieter von Testguthaben: Fireworks, Nebius, Novita, AI21, Upstage, NLP Cloud, Hyperbolic, Sambanova stellen anfängliche Dollar- oder Token-Guthaben für die Erkundung ihrer Modellangebote bereit.

Technische Überlegungen:

• API-Schlüssel: Unverzichtbar für die Authentifizierung; bewahren Sie sie sicher auf.
• Ratenbegrenzungen: Kostenlose Stufen haben ausnahmslos Limits (Anfragen pro Minute/Tag, Token pro Minute/Monat, gleichzeitige Anfragen). Dies sind entscheidende Faktoren für die Anwendbarkeit. Die README.md detailliert diese ausführlich für viele Anbieter (z. B. die variierenden täglichen Limits von Groq, die granularen Token-/Anfragelimits von Google AI Studio, das einfache RPM-Limit von OVH).
• Kontingente: Ähnlich wie Ratenbegrenzungen, definieren aber oft die Gesamtnutzung über einen Zeitraum (z. B. das monatliche Anfragelimit von Cohere, die tägliche Neuronzuteilung von Cloudflare, die gesamten kostenlosen Token von Scaleway).
• Quantisierung: Techniken wie AWQ (Activation-aware Weight Quantization) oder FP8 (8-Bit Floating Point) werden häufig verwendet, insbesondere auf Cloudflare und GitHub Models, um die Modellgröße und die Rechenanforderungen zu reduzieren und die Bereitstellung auf kostenloser oder kostengünstiger Infrastruktur zu ermöglichen. Dies tauscht etwas Präzision gegen Effizienz.
• Kontextfenster: Variieren erheblich (z. B. Cerebras Free Tier auf 8K begrenzt, Phi-3 bietet 128K). Wählen Sie basierend auf den Aufgabenanforderungen.
• Datenschutz/Nutzung: Beachten Sie die Richtlinien des Anbieters, insbesondere in Bezug auf die Datennutzung für das Modelltraining (z. B. Google AI Studio-Hinweise, Mistral Experiment-Plan).

Also, was ist das beste Open-Source-LLM für jeden Anwendungsfall?

Die Wahl des "besten" kostenlosen Open-Source-LLM-API hängt stark von der spezifischen Entwicklungsaufgabe ab:

• Allgemeiner Chat/Anweisungsbefolgung: Llama 3.x Instruct, Mistral 7B Instruct, Mixtral 8x7B, Gemma 2/3 Instruct, Qwen 2.5 Instruct sind starke Anwärter. Beginnen Sie mit weit verbreiteten Optionen wie Mistral 7B oder Llama 3.1 8B.
• Codierung: DeepSeek Coder, Qwen2.5 Coder, Llama 4 Scout/Maverick (zeigen oft Codierungs-Benchmarks), Codestral (Mistral, kostenlose Stufe).
• Multimodal (Text + Bild): Llama 3.2 Vision Instruct, Qwen 2.5 VL Instruct-Serie, Phi-3.5 Vision, Aya Vision. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit auf OpenRouter, Cloudflare, Together, Google Cloud.
• Verarbeitung langer Kontexte: Phi-3 128k-Varianten über GitHub Models.
• Hohe Inferenzgeschwindigkeit: Groq führt oft, bietet Llama 3-Varianten, Gemma 2, Mixtral (über Mistral Saba) usw.
• Maximale Leistung (über kostenlose Stufen/Vorschauen): Suchen Sie nach den größten verfügbaren Modellen wie Llama 3.3 70B (mehrere Anbieter), Llama 3.1 405B (Testversionen), Qwen 2.5 72B, potenziell experimentelle Vorschauen auf Google Cloud oder GitHub.
• Effizienz/Ressourcenbeschränkungen: Kleinere Modelle wie Llama 3.2 (1B/3B), Phi-3 Mini, Gemma 3 (1B/4B) oder quantisierte Modelle (AWQ/FP8) auf Cloudflare/GitHub sind ideal.

Fazit

Das reichhaltige Ökosystem von Open-Source-LLMs in Kombination mit zugänglichen kostenlosen API-Stufen bietet Entwicklern im Jahr 2025 eine beispiellose Gelegenheit. Von vielseitigen Chat-Modellen wie Llama 3 und Mistral 7B bis hin zu spezialisierten Codierungs-Engines wie DeepSeek Coder und multimodalen Kraftwerken wie Qwen VL steht eine Vielzahl von Funktionen für Experimente und Integration ohne anfängliche Kosten zur Verfügung. Durch das Verständnis der Modelle, der Plattformen, die den Zugriff anbieten, und der damit verbundenen technischen Einschränkungen wie Ratenbegrenzungen und Kontextfenster können Entwickler diese Ressourcen effektiv nutzen, um die nächste Generation von KI-gestützten Anwendungen zu erstellen. Denken Sie daran, die Dokumentation des Anbieters für die neuesten Details zu konsultieren und diese wertvollen Ressourcen stets verantwortungsvoll zu nutzen.