Truy cập các mô hình ngôn ngữ và đa phương tiện hiện đại thường liên quan đến việc tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán và tài chính. Tuy nhiên, OpenRouter—một cổng API thống nhất kết nối người dùng với hàng trăm mô hình AI—cung cấp một lựa chọn ấn tượng các mô hình miễn phí chất lượng cao mang lại khả năng mạnh mẽ mà không có rào cản về chi phí. Bài viết này cung cấp một cuộc khám phá kỹ thuật về 13 mô hình AI miễn phí hàng đầu có sẵn trên OpenRouter, phân tích kiến trúc, phân phối tham số, cách xử lý ngữ cảnh và đặc điểm hiệu suất của chúng.
OpenRouter là gì?
OpenRouter hoạt động như một API suy diễn thống nhất cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cung cấp quyền truy cập tiêu chuẩn hóa vào các mô hình từ nhiều nhà cung cấp thông qua một đầu cuối duy nhất. Nó cung cấp một số lợi thế kỹ thuật:
- Chuẩn hóa API: Chuyển đổi các định dạng API cụ thể của nhà cung cấp khác nhau thành một giao diện tương thích với OpenAI
- Định tuyến thông minh: Định tuyến động các yêu cầu đến các backend phù hợp dựa trên khả dụng của mô hình và tham số yêu cầu
- Khả năng chịu lỗi: Thực hiện các cơ chế tự động dự phòng để duy trì liên tục dịch vụ
- Hỗ trợ đa phương thức: Xử lý cả đầu vào văn bản và hình ảnh qua các mô hình được hỗ trợ
- Tối ưu hóa độ dài ngữ cảnh: Quản lý các cửa sổ token một cách hiệu quả để tối đa hóa việc sử dụng ngữ cảnh hiệu quả
Bây giờ, hãy xem xét các thông số kỹ thuật kỹ thuật và khả năng của từng mô hình miễn phí có sẵn trên nền tảng.
1. meta-llama/llama-4-maverick:free
Kiến trúc: Thành phần hỗn hợp (MoE) với kích hoạt thưa Tham số: 400B tổng, 17B hoạt động mỗi lần truyền (128 chuyên gia) Độ dài ngữ cảnh: 256.000 token (1 triệu token là giới hạn lý thuyết tối đa) Ngày phát hành: 5 tháng 4, 2025 Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Llama 4 Maverick đại diện cho việc triển khai tiên tiến của Meta về kiến trúc thành phần hỗn hợp thưa, chỉ kích hoạt 4,25% tổng số tham số trong quá trình suy diễn. Mô hình kích hoạt thưa này cho phép hiệu quả tính toán trong khi vẫn giữ được dung lượng mô hình.
Thông số kỹ thuật:
- Thực hiện hợp nhất sớm cho xử lý đa phương thức với đại diện văn bản-hình ảnh thống nhất
- Sử dụng mạng định tuyến với cửa chọn top-k để chọn 2 chuyên gia cho mỗi token từ 128 chuyên gia có sẵn
- Áp dụng các cơ chế chú ý nhóm để triển khai transformer một cách hiệu quả
- Tập huấn luyện: ~22 triệu token với kỹ thuật lấy mẫu dựa trên độ chính xác
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ bản địa trên 12 ngôn ngữ với mã hóa từ vựng hiệu quả
- Encoder hình ảnh: 2,5B tham số ViT chuyên biệt với tối ưu hóa kích thước patch
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MMLU: 86.3%
- GSM8K: 92.1%
- HumanEval: 88.5%
- MMMU: 73.2%
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Lập luận đa phương thức, theo dõi hướng dẫn hình ảnh, nhiệm vụ suy diễn đa mô hình, lập luận biểu tượng phức tạp và triển khai API có hiệu suất cao.
2. https://openrouter.ai/meta-llama/llama-4-scout:free
Kiến trúc: Thành phần hỗn hợp (MoE) với định tuyến tối ưu Tham số: 109B tổng, 17B hoạt động mỗi lần truyền (16 chuyên gia) Độ dài ngữ cảnh: 512.000 token (10 triệu là giới hạn lý thuyết tối đa) Ngày phát hành: 5 tháng 4, 2025 Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Scout đại diện cho một biến thể tối ưu hóa hơn cho việc triển khai kiến trúc Llama 4, sử dụng ít chuyên gia hơn trong khi vẫn duy trì số lượng tham số hoạt động giống như Maverick.
Thông số kỹ thuật:
- Số lượng chuyên gia giảm (16 so với 128) với việc sử dụng chuyên gia tối ưu hóa
- Công suất chuyên gia được nâng cao với số tham số tăng lên cho mỗi chuyên gia
- Áp dụng kỹ thuật tinh chế kiến thức chuyên biệt từ Maverick
- Tập huấn luyện: ~40 triệu token với việc tiền huấn luyện thích nghi theo miền
- Thực hiện chú ý flash attention-2 cho suy diễn tiết kiệm bộ nhớ
- Nhúng vị trí dựa trên xoay cho xử lý ngữ cảnh mở rộng
- Kỹ thuật tinh chỉnh thích ứng thứ hạng thấp cho theo dõi hướng dẫn
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MMLU: 82.7%
- GSM8K: 89.4%
- HumanEval: 84.9%
- MMMU: 68.1%
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Triển khai hiệu quả trên phần cứng tiêu dùng, kịch bản điện toán biên, xử lý độ dài ngữ cảnh cao với hạn chế bộ nhớ và phân tán đa phiên bản.
3. https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-vl-a3b-thinking:free
Kiến trúc: MoE nhẹ với lập luận hình ảnh chuyên biệt Tham số: 16B tổng, 2.8B hoạt động mỗi bước Độ dài ngữ cảnh: 131.072 token Ngày phát hành: 10 tháng 4, 2025 Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Kimi-VL-A3B-Thinking đại diện cho một thành tựu kỹ thuật trong mô hình hóa đa phương thức tối ưu hóa hiệu suất, cung cấp khả năng mạnh mẽ với kích hoạt tham số tối thiểu.
Thông số kỹ thuật:
- Kiến trúc MoE cực kỳ thưa với kích hoạt chuyên gia rất chọn lọc
- Kích hoạt chuỗi suy nghĩ tích hợp vào các mục tiêu tiền huấn luyện
- Khám phá RLHF với mô hình hóa sở thích cho các bước lập luận
- MoonViT encoder: Encoder hình ảnh hiệu quả với giảm mẫu tiến bộ
- Thực hiện tinh chỉnh nhắc nhở theo kỹ thuật cho lập luận toán học
- Tối ưu hóa lần truyền để giảm tới 60% dung lượng bộ nhớ
- Hỗ trợ lượng tử hóa 8 bit cho tối ưu hóa suy diễn
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MathVision: 76.2% (đạt hiệu suất của các mô hình dày 7B)
- MMMU: 64.8%
- MathVista: 72.3%
- VQAv2: 79.1%
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Lập luận hình ảnh trong điều kiện hạn chế tài nguyên, giải quyết vấn đề toán học với đầu vào hình ảnh, triển khai đa phương thức hiệu quả và các ứng dụng AI biên cần sự hiểu biết về hình ảnh.
4. https://openrouter.ai/nvidia/llama-3.1-nemotron-nano-8b-v1:free
Kiến trúc: Transformer đã chỉnh sửa với tối ưu hóa NVIDIA Tham số: 8B Độ dài ngữ cảnh: 8.192 tokens Chế độ: Văn bản → Văn bản
Đóng góp của NVIDIA tận dụng kiến trúc Llama 3.1 với các tối ưu hóa sở hữu từ hệ thống Nemotron của họ.
Thông số kỹ thuật:
- Tối ưu hóa khung NeMo cho song song tensor
- Triển khai chú ý tùy chỉnh để cải thiện thông lượng
- Đường đi tính toán tích hợp FlashAttention
- Đào tạo với bộ lọc dữ liệu chuyên biệt và loại bỏ trùng lặp
- Tối ưu hóa đào tạo phân tán đa nút của NVIDIA
- Hỗ trợ lượng tử hóa 4-bit AWQ cho hiệu quả triển khai
- Hỗ trợ song song tensor cho suy diễn trên nhiều GPU
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MMLU: 68.7%
- GSM8K: 72.9%
- HumanEval: 65.3%
- BBH: 59.8%
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Môi trường suy diễn tối ưu hóa NVIDIA, các ứng dụng yêu cầu tính toán song song tensor hiệu quả, các triển khai thân thiện với lượng tử hóa và các kịch bản yêu cầu cân bằng giữa kích thước và hiệu suất.
5. https://openrouter.ai/google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free
Kiến trúc: Kiến trúc dựa trên Transformer với các cơ chế bộ nhớ hồi quy Tham số: Không công bố (ước tính 300B-500B) Độ dài ngữ cảnh: 1.000.000 token Ngày phát hành: 25 tháng 3, 2025 Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Gemini 2.5 Pro Experimental triển khai các tiến bộ mới nhất của Google trong mô hình ngôn ngữ quy mô lớn với khả năng lập luận nâng cao.
Thông số kỹ thuật:
- Thực hiện lập luận hồi quy với việc tạo bước suy nghĩ trung gian
- Sử dụng hồi quy có cấu trúc cho việc mô hình hóa sự phụ thuộc dài hạn
- Các cơ chế chú ý tiết kiệm bộ nhớ cho ngữ cảnh triệu token
- Hợp nhất đa phương thức với mô hình hóa nhận thức phân cấp
- Được đào tạo bằng hệ thống Pathways của Google để tối ưu hóa song song mô hình
- Tích hợp các phương pháp AI Hiến pháp để đảm bảo sự đồng nhất
- Các thành phần mô hình không gian trạng thái cho lập mô hình chuỗi hiệu quả
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- LMArena: vị trí số 1 (tính đến ngày phát hành)
- MMLU: 92.1%
- GSM8K: 97.3%
- HumanEval: 94.2%
- MATH: 88.7%
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Xử lý ngữ cảnh siêu dài, chuỗi lập luận phức tạp, giải quyết các nhiệm vụ khoa học và toán học, tạo mã với các phụ thuộc phức tạp và hiểu biết đa phương thức với các tham chiếu ngữ cảnh rộng lớn.
6. https://openrouter.ai/mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct:free
Kiến trúc: Transformer tiên tiến với cơ chế chú ý cửa sổ trượt Tham số: 24B Độ dài ngữ cảnh: 96.000 tokens (128K là giới hạn lý thuyết tối đa) Ngày phát hành: 17 tháng 3, 2025 Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Mistral Small 3.1 đại diện cho tối ưu hóa kỹ thuật của Mistral AI về quy mô tham số 24B, mang lại hiệu suất hiệu quả với khả năng đa phương thức.
Thông số kỹ thuật:
- Các cơ chế chú ý cửa sổ trượt cho xử lý ngữ cảnh dài hiệu quả
- Triển khai chú ý theo nhóm cho tối ưu hóa bộ nhớ
- Encoder hình ảnh tích hợp với sự tương thích cross-attention
- Mã hóa byte-pair với từ vựng 128K cho hiệu quả đa ngôn ngữ
- Chức năng kích hoạt SwiGLU cho cải thiện dòng gradient
- Nhúng vị trí xoay cho mô hình hóa vị trí tương đối được cải thiện
- Gọi chức năng với hỗ trợ xác thực schema JSON
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MMLU: 81.2%
- GSM8K: 88.7%
- HumanEval: 79.3%
- MT-Bench: 8.6/10
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Gọi API chức năng, đầu ra có cấu trúc JSON, triển khai sử dụng công cụ và các ứng dụng yêu cầu sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả triển khai.
7. https://openrouter.ai/openrouter/optimus-alpha
Kiến trúc: Transformer với các cơ chế chú ý chuyên biệt Tham số: Không công bố Chế độ: Văn bản → Văn bản
Mô hình Optimus Alpha do OpenRouter phát triển tập trung vào khả năng trợ lý đa năng với các tối ưu hóa cho các mẫu sử dụng API phổ biến.
Thông số kỹ thuật:
- Đã được điều chỉnh cho các tương tác theo định hướng API
- Kinh tế token chuyên biệt để tạo phản hồi hiệu quả
- Tối ưu hóa cho suy diễn có độ trễ thấp trong môi trường API
- Sử dụng phương pháp đào tạo độc quyền của OpenRouter
- Thực hiện điều chỉnh tỷ lệ phản hồi có kiểm soát cho chiều dài đầu ra nhất quán
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Triển khai API có độ trễ thấp, ứng dụng chatbot yêu cầu đặc điểm phản hồi nhất quán và tạo văn bản đa năng với trọng tâm vào việc theo dõi hướng dẫn.
8. https://openrouter.ai/openrouter/quasar-alpha
Kiến trúc: Transformer với chú ý tăng cường kiến thức Tham số: Không công bố Chế độ: Văn bản → Văn bản
Quasar Alpha đại diện cho biến thể chuyên biệt của OpenRouter tập trung vào lập luận và đại diện kiến thức.
Thông số kỹ thuật:
- Các cơ chế chú ý tăng cường kiến thức
- Đào tạo chuyên biệt trên các tập dữ liệu lập luận có cấu trúc
- Tối ưu hóa cho các chuỗi lập luận đa bước mạch lạc
- Thực hiện các cơ chế xác minh và tự điều chỉnh
- Được đào tạo với nhấn mạnh vào sự đồng nhất thực tế và lập luận logic
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Nhiệm vụ lập luận có cấu trúc, ứng dụng yêu cầu kiến thức, hệ thống xác minh thực tế và các ứng dụng yêu cầu theo dõi tính nhất quán logic.
9. https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v3-base:free
Kiến trúc: Transformer tiên tiến với tối ưu hóa miền kỹ thuật Tham số: Không công bố Chế độ: Văn bản → Văn bản
DeepSeek V3 Base đại diện cho mô hình cơ sở từ thế hệ mới nhất của DeepSeek, với những điểm mạnh đặc biệt trong các lĩnh vực kỹ thuật.
Thông số kỹ thuật:
- Tiền huấn luyện chuyên biệt với nhấn mạnh vào các tập dữ liệu kỹ thuật
- Tối ưu hóa từ vựng cho việc đại diện thuật ngữ kỹ thuật
- Thực hiện các kỹ thuật nén ngữ cảnh tiên tiến
- Phương pháp tiền huấn luyện thích ứng theo miền
- Nhúng kiến thức kỹ thuật với đại diện có cấu trúc
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Tạo nội dung kỹ thuật, hỗ trợ lập trình yêu cầu kiến thức chuyên ngành, tạo tài liệu và các ứng dụng truy xuất kiến thức kỹ thuật.
10. https://openrouter.ai/qwen/qwen2.5-vl-3b-instruct:free
Kiến trúc: Transformer hiệu quả với khả năng đa phương thức Tham số: 3B Chế độ: Văn bản + Hình ảnh → Văn bản
Qwen2.5-VL-3B-Instruct cung cấp khả năng đa phương thức trong kiến trúc nhỏ gọn được tối ưu hóa cho hiệu suất.
Thông số kỹ thuật:
- Encoder hình ảnh nhẹ với việc trích xuất đặc trưng tiến bộ
- Rào cản hiệu quả giữa ngôn ngữ và thị giác
- Đào tạo nhận thức về lượng tử hóa để tối ưu hóa triển khai
- Triển khai chú ý tiết kiệm bộ nhớ cho hợp nhất đa phương thức
- Từ vựng chuyên biệt với tích hợp token hình ảnh
- Đường dẫn suy diễn tối ưu hóa độ trễ cho việc tạo phản hồi nhanh chóng
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Ứng dụng đa phương thức trong điều kiện hạn chế bộ nhớ, triển khai thiết bị biên để hiểu biết hình ảnh và các ứng dụng yêu cầu xử lý hình ảnh nhanh chóng với tài nguyên tối thiểu.
11. https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free
Kiến trúc: Transformer tối ưu hóa cho đối thoại Tham số: Không công bố Chế độ: Văn bản → Văn bản
Một biến thể chuyên biệt của mô hình cơ sở DeepSeek tập trung vào các tương tác đối thoại với quản lý đối thoại được cải thiện.
Thông số kỹ thuật:
- Các khả năng theo dõi trạng thái đối thoại
- Các cơ chế bộ nhớ nâng cao cho lịch sử cuộc trò chuyện
- Tối ưu hóa lượt chuyển để dòng trò chuyện tự nhiên
- Tính nhất quán nhân cách thông qua các kỹ thuật nhúng đối thoại
- Thế hệ phản hồi theo ngữ cảnh với mô hình hành động đối thoại
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Các hệ thống đối thoại đa lượt, các hệ thống đối thoại yêu cầu theo dõi trạng thái, chatbot nhất quán về nhân cách và các ứng dụng có yêu cầu quản lý cuộc trò chuyện phức tạp.
12. https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1-zero:free
Kiến trúc: Transformer chuyên biệt cho lập luận Tham số: Không công bố Chế độ: Văn bản → Văn bản
DeepSeek R1 Zero tập trung vào các nhiệm vụ nghiên cứu và lập luận khoa học với các sửa đổi kiến trúc chuyên biệt.
Thông số kỹ thuật:
- Lập luận đa bước nâng cao với xác minh trung gian
- Tích hợp kiến thức miền khoa học
- Đào tạo chuyên biệt trên các tập dữ liệu bài nghiên cứu
- Các khả năng lập trình toán học với việc tạo LaTeX
- Tối ưu hóa độ chính xác kỹ thuật thông qua các hàm mất mát chuyên biệt
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Phân tích văn học khoa học, hỗ trợ nghiên cứu, giải quyết vấn đề kỹ thuật và các ứng dụng yêu cầu lập luận kỹ thuật chính xác hoặc các công thức toán học.
13. https://openrouter.ai/nousresearch/deephermes-3-llama-3-8b-preview:free
Kiến trúc: Llama 3 đã chỉnh sửa với tinh chỉnh chuyên biệt Tham số: 8B Chế độ: Văn bản → Văn bản
DeepHermes-3 đại diện cho tối ưu hóa của Nous Research về kiến trúc Llama 3 để có hiệu suất cân bằng trong một triển khai nhỏ gọn.
Thông số kỹ thuật:
- Xây dựng trên nền tảng Llama 3 8B với tinh chỉnh chuyên biệt
- Phương pháp tinh chỉnh theo hướng dẫn với đại diện nhiệm vụ đa dạng
- Thực hiện các nguyên tắc AI hiến pháp để đảm bảo đồng nhất
- Điều chỉnh DPO (Tối ưu hóa sở thích trực tiếp)
- Các khả năng lập luận được cải thiện thông qua tăng dữ liệu tổng hợp
- Tối ưu hóa cho tính đa năng trong nhiều miền khác nhau
Hiệu suất tiêu chuẩn:
- MMLU: 64.3%
- GSM8K: 67.8%
- HumanEval: 55.9%
- MT-Bench: 7.2/10
Trường hợp sử dụng kỹ thuật: Các ứng dụng yêu cầu hiệu suất cân bằng trong các môi trường điện toán hạn chế, theo dõi hướng dẫn đa năng với các giới hạn tài nguyên và các hệ thống yêu cầu sử dụng tham số hiệu quả.
Cách sử dụng API OpenRouter với Python
Truy cập các mô hình này qua OpenRouter bao gồm việc triển khai API đơn giản theo các mẫu tương thích với OpenAI. Dưới đây là một ví dụ về triển khai kỹ thuật:
import requests
import json
API_KEY = "your_openrouter_api_key"
MODEL_ID = "meta-llama/llama-4-maverick:free" # Mô hình ví dụ
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"HTTP-Referer": "<https://your-app-domain.com>", # Tùy chọn cho phân tích
"X-Title": "Tên ứng dụng của bạn", # Tùy chọn cho phân tích
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": MODEL_ID,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý AI hữu ích."},
{"role": "user", "content": "Giải thích tính toán lượng tử bằng các thuật ngữ kỹ thuật."}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1024,
"stream": False,
"top_p": 0.95
}
response = requests.post(
"<https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions>",
headers=headers,
data=json.dumps(payload)
)
print(response.json())
Đối với các mô hình đa phương thức, đầu vào hình ảnh có thể được tích hợp bằng cách sử dụng mã hóa base64:
import base64
# Tải và mã hóa hình ảnh
with open("image.jpg", "rb") as image_file:
encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
# Tải trọng đa phương thức
multimodal_payload = {
"model": "moonshotai/kimi-vl-a3b-thinking:free",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hình ảnh hữu ích."},
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "Mô tả hình ảnh này một cách chi tiết:"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_image}"}}
]}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1024
}
Kết luận
Bộ sưu tập các mô hình AI miễn phí của OpenRouter đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc dân chủ hóa các khả năng AI. Từ các kiến trúc MoE tinh vi như Llama 4 Maverick đến các triển khai hiệu quả như Kimi-VL-A3B-Thinking, các mô hình này cung cấp khả năng kỹ thuật trước đây chỉ có thể truy cập thông qua đầu tư tài chính lớn.
Sự đa dạng kỹ thuật giữa các mô hình này—bao gồm các số lượng tham số khác nhau, các cách tiếp cận kiến trúc, khả năng đa phương thức và các tối ưu hóa chuyên biệt—đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể chọn mô hình phù hợp nhất cho các yêu cầu kỹ thuật cụ thể và các giới hạn triển khai của họ.
Khi cảnh AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, các nền tảng như OpenRouter đóng một vai trò quan trọng trong việc làm cho các khả năng kỹ thuật tiên tiến trở nên dễ dàng truy cập đối với cộng đồng nhà phát triển rộng hơn, thúc đẩy đổi mới mà không có chi phí cản trở thường gặp trong việc triển khai AI tiên tiến.