Hơn 30 API LLM Miễn Phí và Mở Nguồn Dành Cho Lập Trình Viên

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) mã nguồn mở mạnh mẽ đã thay đổi cơ bản việc truy cập vào các khả năng AI tiên tiến. Đối với các nhà phát triển, cuộc cách mạng này càng được khuếch đại bởi ngày càng nhiều nền tảng cung cấp các cấp độ truy cập API miễn phí hoặc tín dụng khởi đầu đáng kể. Sự kết hợp này loại bỏ những rào cản về chi phí, cho phép các kỹ sư thử nghiệm, tạo mẫu và triển khai các tính năng phức tạp dựa trên AI bằng cách sử dụng các mô hình tiên tiến mà không cần cam kết tài chính ngay lập tức. Khi chúng ta nhìn về phía năm 2025, việc hiểu rõ bối cảnh của các LLM mã nguồn mở chất lượng cao có sẵn miễn phí qua API là rất quan trọng cho sự đổi mới.

Bài viết này cung cấp một khám phá kỹ thuật về hơn 30 mô hình như vậy, tập trung vào những mô hình có sẵn thông qua các nhà cung cấp có danh sách với các cấp sử dụng miễn phí. Chúng tôi sẽ đi sâu vào các dòng mô hình nổi bật, các biến thể cụ thể, các đặc điểm kỹ thuật của chúng (nếu có thể suy diễn từ danh sách), và các nền tảng tạo điều kiện cho việc truy cập miễn phí của chúng.

(Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: "Truy cập miễn phí" đề cập đến các mô hình có sẵn thông qua các nền tảng cung cấp các cấp miễn phí hoặc tín dụng thử nghiệm đáng kể, dựa trên dữ liệu nguồn. Tính khả dụng của mô hình, phiên bản cụ thể, giới hạn tỷ lệ và điều khoản dịch vụ có thể thay đổi bởi các nhà cung cấp. Luôn tham khảo tài liệu chính thức của nhà cung cấp.)

Llama của Meta: Localllama đến từ đâu

Linha Llama của Meta (Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Meta AI) đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy phong trào LLM mã nguồn mở. Mỗi phiên bản tiếp theo của nó đại diện cho những tiến bộ đáng kể về kiến ​​trúc, dữ liệu đào tạo và hiệu suất tổng thể, thường thiết lập tiêu chuẩn cho các mô hình mở. Nhiều nền tảng tận dụng các phiên bản Llama khác nhau trong các cấp miễn phí của họ.

Các Mô Hình Llama Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• Llama 2 (7B/13B Chat): Trong khi các mô hình Llama 2 cũ hơn, cơ bản, đặc biệt là các phiên bản lượng tử hóa (AWQ, INT8), vẫn có sẵn, chủ yếu qua Cloudflare Workers AI. Chúng phục vụ như những điểm chuẩn hiệu quả.
• Llama 3 8B Instruct: Một mô hình nhỏ hơn được đánh giá cao từ thế hệ Llama 3, nổi tiếng với sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả tính toán. Nó có sẵn rộng rãi trên các cấp miễn phí, bao gồm Groq, Cloudflare (chuẩn và AWQ), OVH, Cerebras và GitHub Models.
• Llama 3 70B Instruct: Phiên bản lớn hơn trong bản phát hành Llama 3 ban đầu, cung cấp nhiều khả năng hơn cho các nhiệm vụ lý luận và sinh sản phức tạp. Tính khả dụng của nó trên các cấp miễn phí ít phổ biến hơn nhưng có thể tìm thấy, thường với các giới hạn nghiêm ngặt hơn, trên các nền tảng như Groq và GitHub Models.
• Llama 3.1 8B Instruct: Một cải tiến lặp lại trên mô hình 8B. Tính khả dụng của nó trên các cấp miễn phí rất mạnh, xuất hiện trên Groq, Cerebras, OVH, Cloudflare (chuẩn, AWQ, FP8), GitHub Models, Google Cloud (xem trước), Sambanova (thử nghiệm), Scaleway (thử nghiệm) và Hyperbolic (thử nghiệm). Tính khả dụng FP8 trên Cloudflare và GitHub làm nổi bật việc triển khai được tối ưu hóa cho các môi trường biên hoặc hạn chế tài nguyên.
• Llama 3.1 70B Instruct: Mô hình lớn hơn tương ứng trong loạt 3.1. Các điểm truy cập miễn phí bao gồm OVH, GitHub Models, Google Cloud (xem trước), Scaleway (thử nghiệm), Hyperbolic (thử nghiệm) và Sambanova (thử nghiệm).
• Llama 3.1 405B (Cơ Bản/Instruct): Đại diện cho đỉnh cao của loạt Llama 3.1 về số lượng tham số. Truy cập qua các thử nghiệm miễn phí được ghi chú trên các nền tảng như Hyperbolic và Sambanova Cloud. GitHub Models cũng liệt kê quyền truy cập. Quy mô này thường liên quan đến các tài nguyên tính toán đáng kể.
• Llama 3.2 (1B/3B Instruct): Các mô hình nhỏ hơn mới hơn, cực kỳ hiệu quả nhắm đến các tình huống mà việc sử dụng tài nguyên là rất quan trọng. Có sẵn qua Cloudflare và thử nghiệm miễn phí trên Hyperbolic và Sambanova.
• Llama 3.2 (11B/90B) Vision Instruct: Các biến thể đa mô hình tích hợp khả năng thị giác. Phiên bản 11B là có sẵn đáng chú ý trên cấp miễn phí riêng của Together và Cloudflare, trong khi phiên bản lớn hơn 90B thì được liệt kê như miễn phí trong lần xem trước trên Google Cloud và có sẵn qua thử nghiệm trên Sambanova. Điều này đánh dấu một sự mở rộng đáng kể vào các nhiệm vụ đa mô hình cho gia đình Llama.
• Llama 3.3 70B Instruct: Một mô hình yêu cầu hướng dẫn lớn hơn gần đây. Tính khả dụng của nó trên các cấp miễn phí khá tốt, được cung cấp bởi Cerebras, Groq (với các giới hạn hàng ngày thấp hơn 8B), OVH, Together (cấp miễn phí riêng), Google Cloud (xem trước), GitHub Models, và thử nghiệm trên Hyperbolic và Sambanova.
• Llama 4 Scout / Maverick Instruct: Các mô hình thử nghiệm thế hệ tiếp theo từ Meta. Scout có vẻ tập trung vào hiệu suất (16E có thể đề cập đến các tham số Mixture-of-Experts), trong khi Maverick (128E) nhắm đến hiệu suất cao hơn. Cả hai đều có sẵn qua Groq (với giới hạn hàng ngày thấp hơn), Cerebras (giới hạn ngữ cảnh 8K), Google Cloud (xem trước), GitHub Models (biến thể FP8 cho Maverick), và thử nghiệm trên Sambanova và Chutes.
• Llama Guard (7B / 3 8B): Các mô hình được thiết kế riêng cho các nhiệm vụ an toàn AI như lọc/kiểm duyệt đầu vào/đầu ra và kiểm soát nội dung. Có sẵn qua Cloudflare (AWQ 7B) và Groq / Sambanova (thử nghiệm) / GitHub Models (3 8B).

Nổi bật Gia Đình Llama (Truy Cập Miễn Phí): Llama 3.3 70B Instruct nổi bật nhờ sự kết hợp giữa việc là một mô hình lớn, hiệu suất cao gần đây với tính khả dụng tương đối rộng rãi trên nhiều cấp độ miễn phí (Cerebras, Groq, OVH, Together) và các bản trước/trải nghiệm (Google Cloud, GitHub, Hyperbolic, Sambanova). Đối với các nhiệm vụ đa mô hình, Llama 3.2 11B Vision Instruct trên cấp miễn phí của Together và Cloudflare là một lựa chọn dễ tiếp cận chính. Để đạt hiệu suất tối đa, các biến thể Llama 3.1 8B Instruct (bao gồm AWQ/FP8 đã được lượng tử hóa) cung cấp tính khả dụng rộng rãi.

Mistral AI: Từ Pháp với Tình Yêu

Mistral AI đã nhanh chóng nổi bật bằng cách phát hành các mô hình trọng số mở thể hiện hiệu suất xuất sắc so với số lượng tham số của chúng, thường sử dụng các đổi mới kiến ​​trúc như Attention Chú ý Nhóm (GQA) và Attention Cửa Sổ Trượt (SWA).

Các Mô Hình Mistral Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• Mistral 7B Instruct (v0.1, v0.2, v0.3): Một mô hình cơ bản đã thiết lập các tiêu chuẩn cao cho lớp tham số 7B. Các phiên bản khác nhau của nó có sẵn rộng rãi trên các cấp miễn phí, bao gồm OpenRouter, Cloudflare (v0.1, v0.2 chuẩn/AWQ/LoRA), OVH (v0.3), và thử nghiệm trên Sambanova (E5-Mistral tinh chỉnh). Sự phổ biến của nó khiến nó trở thành điểm khởi đầu tuyệt vời.
• Mixtral 8x7B Instruct v0.1: Một mô hình Sparse Mixture-of-Experts (SMoE) hiệu suất cao. Mỗi token chỉ xử lý một phần (thường là hai 'chuyên gia' mỗi chuyên gia 7B tham số) của tổng số tham số, cung cấp hiệu quả tính toán gần giống như mô hình dày đặc ~14B nhưng hiệu suất thường cạnh tranh với các mô hình lớn hơn nhiều. Có thể truy cập qua cấp beta miễn phí của OVH.
• Mistral Nemo: Một kiến trúc mới hơn từ Mistral. Có sẵn qua OpenRouter, OVH, GitHub Models và thử nghiệm của Scaleway.
• Mistral Small 3.1 24B Instruct: Một mô hình độc quyền từ Mistral, nhưng truy cập được cung cấp qua các cấp miễn phí trên OpenRouter và Cloudflare, và qua thử nghiệm trên Scaleway và GitHub Models. Lưu ý: Mặc dù mạnh mẽ, đây không phải là một mô hình mã nguồn mở một cách nghiêm ngặt, nhưng được bao gồm do khả năng API miễn phí được liệt kê.
• Zephyr 7B Beta: Một phiên bản tinh chỉnh phổ biến của Mistral 7B bởi HuggingFace H4, nổi tiếng với khả năng tuân theo hướng dẫn và khả năng trò chuyện được cải thiện. Có sẵn qua OpenRouter và Cloudflare (AWQ).
• Hermes 2 Pro Mistral 7B: Một phiên bản tinh chỉnh được đánh giá cao khác dựa trên Mistral 7B. Có thể truy cập qua cấp miễn phí của Cloudflare.
• OpenHermes 2.5 Mistral 7B: Một phiên bản tinh chỉnh khác của Mistral 7B, có sẵn qua Cloudflare (AWQ).

Nổi bật Gia Đình Mistral (Truy Cập Miễn Phí): Mistral 7B Instruct (bất kỳ phiên bản nào) vẫn nổi bật nhờ thành tích đã được chứng minh, hiệu suất tốt trên mỗi tham số và khả năng có sẵn cực kỳ rộng rãi qua nhiều nhà cung cấp API miễn phí (OpenRouter, Cloudflare, OVH). Đối với các nhà phát triển đang tìm kiếm khám phá kiến trúc SMoE, Mixtral 8x7B Instruct trên cấp miễn phí của OVH là một lựa chọn chính.

Google Gemma: Nhỏ nhưng Mạnh mẽ

Gemma đại diện cho gia đình các mô hình mở của Google, được phát triển bằng công nghệ và nghiên cứu chia sẻ với các mô hình Gemini hàng đầu của họ. Họ cung cấp một loạt các kích thước và được thiết kế cho sự phát triển AI có trách nhiệm.

Các Mô Hình Gemma Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• Gemma 2B Instruct: Một mô hình nhỏ hơn phù hợp cho các nhiệm vụ ít yêu cầu hơn hoặc các môi trường hạn chế tài nguyên. Có sẵn qua Cloudflare (biến thể LoRA).
• Gemma 7B Instruct: Một mô hình có khả năng vừa phải. Có sẵn qua Cloudflare (biến thể chuẩn và LoRA).
• Gemma 2 9B Instruct: Người kế nhiệm của mô hình 7B ban đầu, cung cấp các khả năng nâng cao. Có thể truy cập qua các cấp miễn phí trên OpenRouter và Groq.
• Gemma 3 (1B, 4B, 12B, 27B) Instruct: Thế hệ mới nhất, trải dài qua nhiều kích thước. Các mô hình nhỏ hơn 1B và 4B có trên OpenRouter và Google AI Studio. Mô hình 12B có ở OpenRouter, Google AI Studio và Cloudflare. Mô hình lớn hơn 27B có sẵn qua OpenRouter, Google AI Studio và thử nghiệm Scaleway. Google AI Studio cung cấp các hạn mức miễn phí rộng rãi cho những cái này.

Nổi bật Gia Đình Gemma (Truy Cập Miễn Phí): Dòng Gemma 3, đặc biệt là 12B Instruct và 27B Instruct, đại diện cho các tiến bộ mới nhất có sẵn miễn phí qua OpenRouter và Google AI Studio (với hạn mức cao). Tính khả dụng rộng rãi trên các kích thước (1B đến 27B) trong dòng Gemma 3 trên các cấp miễn phí (OpenRouter/Google AI Studio/Cloudflare/Scaleway) khiến nó trở thành một gia đình đa năng cho việc thử nghiệm. Gemma 2 9B Instruct trên Groq cũng cung cấp quyền truy cập suy diễn tốc độ cao.

Qwen của Alibaba: Mô Hình Đa Mô Hình & Đa Ngôn Ngữ Tốt Nhất Mã Nguồn Mở?

Các mô hình Qwen (Tongyi Qianwen) của Alibaba đã thể hiện năng lực mạnh mẽ, đặc biệt trong các ngữ cảnh đa ngôn ngữ và, gần đây, các nhiệm vụ ngôn ngữ-thị giác.

Các Mô Hình Qwen Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• Qwen 1.5 Chat (0.5B, 1.8B, 7B, 14B): Một loạt các mô hình đã được điều chỉnh cho trò chuyện có sẵn trên cấp miễn phí của Cloudflare, thường ở định dạng AWQ (Lượng Tử Hóa Nhận thức Kích hoạt) hiệu quả, phù hợp cho các triển khai quy mô lớn.
• Qwen 2.5 7B Instruct: Mô hình theo hướng dẫn 7B thế hệ mới nhất. Có sẵn qua OpenRouter.
• Qwen 2.5 72B Instruct: Một mô hình lớn, mạnh mẽ đã được điều chỉnh theo hướng dẫn từ loạt mới nhất. Có sẵn qua OpenRouter và thử nghiệm trên Hyperbolic.
• Qwen 2.5 VL (Ngôn Ngữ Thị Giác) Instruct (3B, 7B, 32B, 72B): Các biến thể đa mô hình có khả năng giải thích cả văn bản và hình ảnh. Có nhiều kích thước khác nhau trên OpenRouter, với phiên bản 72B cũng có trên OVH và thử nghiệm trên Hyperbolic. Khả năng đa mô hình mạnh mẽ này trên nhiều kích thước là một tính năng chính.
• Qwen QwQ 32B: Một biến thể cụ thể có sẵn qua OpenRouter (bao gồm Xem trước), Groq, Cloudflare và thử nghiệm trên Sambanova và Hyperbolic.
• Qwen2.5 Coder 32B Instruct: Một mô hình lớn chuyên biệt cho các nhiệm vụ lập trình. Có sẵn qua OpenRouter, OVH, Cloudflare và thử nghiệm trên Hyperbolic và Scaleway.

Nổi bật Gia Đình Qwen (Truy Cập Miễn Phí): Dòng Qwen 2.5 VL Instruct là một điểm nổi bật chính nhờ tính khả dụng rộng rãi (OpenRouter, OVH, thử nghiệm Hyperbolic) trên nhiều kích thước (3B đến 72B) cho các nhiệm vụ ngôn ngữ-thị giác trong bối cảnh truy cập miễn phí. Đối với lập trình, Qwen2.5 Coder 32B Instruct là một lựa chọn mạnh mẽ, dễ tiếp cận miễn phí (OpenRouter, OVH, Cloudflare).

Phi của Microsoft: Một Con Đường Khác

Các mô hình Phi của Microsoft thách thức nhận thức rằng số lượng tham số lớn hơn luôn cần thiết cho hiệu suất cao. Chúng được đào tạo trên dữ liệu "chất lượng sách giáo khoa" đã được chọn lọc cẩn thận, giúp tạo ra khả năng lý luận và hiểu ngôn ngữ ấn tượng trong các mô hình tương đối nhỏ.

Các Mô Hình Phi Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• Phi-2: Một minh chứng sớm cho triết lý "mô hình nhỏ", nổi tiếng với khả năng lý luận mạnh mẽ bất ngờ. Có sẵn qua Cloudflare.
• Phi-3 Mini / Nhỏ / Trung Instruct: Có sẵn trong nhiều kích thước (Mini ~3.8B, Nhỏ ~7B, Trung ~14B tham số) và độ dài ngữ cảnh (4k/8k chuẩn, 128k mở rộng). Quyền truy cập vào các mô hình này chủ yếu được liệt kê qua cấp miễn phí của GitHub Models. Các phiên bản ngữ cảnh 128k đặc biệt đáng chú ý cho việc xử lý tài liệu dài.
• (Thử nghiệm/Xem trước) Phi-3.5/Phi-4: Các phiên bản mới hơn được liệt kê trên GitHub Models, bao gồm MoE, thị giác và có thể là các mô hình cơ bản lớn hơn, cho thấy các hướng đi trong tương lai.

Nổi bật Gia Đình Phi (Truy Cập Miễn Phí): Dòng Phi-3 (Mini, Nhỏ, Trung) với độ dài ngữ cảnh 128k có sẵn qua GitHub Models nổi bật. Sự kết hợp này giữa kích thước mô hình nhỏ gọn, hiệu suất mạnh mẽ (so với kích thước) và cửa sổ ngữ cảnh dài bất thường khiến chúng trở thành những đề xuất độc đáo trong bối cảnh miễn phí, lý tưởng cho các nhiệm vụ yêu cầu phân tích văn bản lớn.

DeepSeek: Cá Trong Suy Nghĩ

DeepSeek AI đã tìm thấy một ngách bằng cách phát hành các mô hình mã nguồn mở thể hiện sự thành thạo xuất sắc trong các lĩnh vực chuyên biệt như lập trình và toán học.

Các Mô Hình DeepSeek Chìa Khóa Có Sẵn Miễn Phí Qua API:

• DeepSeek Coder (6.7B Cơ Bản/Instruct): Các mô hình tạo mã tập trung. Phiên bản hướng dẫn có sẵn qua Cloudflare (AWQ).
• DeepSeek Math 7B Instruct: Một mô hình được tinh chỉnh đặc biệt cho việc giải quyết các bài toán toán học. Có thể truy cập qua Cloudflare.
• DeepSeek V3 / V3 0324: Các mô hình trò chuyện chung có sẵn qua OpenRouter và thử nghiệm trên Hyperbolic và Sambanova.
• DeepSeek R1: Một mô hình cơ bản có sẵn qua OpenRouter và thử nghiệm trên Sambanova và Chutes.
• DeepSeek R1 Distill (Llama 70B / Qwen 14B / Qwen 32B): Các mô hình tinh chế tri thức nhằm nắm bắt tinh hoa của các mô hình lớn hơn trong một hình thức gọn nhẹ hơn. Có sẵn rộng rãi qua OpenRouter, Groq (Llama 70B), OVH (Llama 70B), Cloudflare (Qwen 32B), Together (Llama 70B cấp miễn phí), Scaleway (Llama 70B/8B thử nghiệm), và thử nghiệm trên Sambanova.

Nổi bật Gia Đình DeepSeek (Truy Cập Miễn Phí): DeepSeek Coder và DeepSeek Math trên Cloudflare là những công cụ chuyên biệt có giá trị có sẵn miễn phí. Ngoài ra, DeepSeek R1 Distill Llama 70B đặc biệt nổi bật vì tính khả dụng rộng rãi của nó trên nhiều cấp miễn phí (OpenRouter, Groq, OVH, Together), cung cấp một phiên bản tinh chế của một mô hình lớn.

Các Mô Hình Mở Nổi Bật Khác Qua API Miễn Phí

Ngoài các gia đình chính, một số mô hình mã nguồn mở đã được tinh chỉnh hoặc chuyên biệt khác xuất hiện trên các cấp miễn phí:

• OpenChat 3.5 0106: Có sẵn qua Cloudflare.
• Starling LM 7B Beta: Có sẵn qua Cloudflare.
• SQLCoder 7B 2: Chuyên biệt cho việc tạo SQL, có sẵn qua Cloudflare.
• Dolphin / DeepHermes / Featherless / Rogue Rose / OlympicCoder / QwQ ArliAI: Các phiên bản tinh chỉnh và mô hình thử nghiệm khác nhau có thể truy cập chủ yếu qua OpenRouter và/hoặc Chutes miễn phí.

Cách Truy Cập và Sử Dụng Các API Miễn Phí Này

Để có quyền truy cập thường liên quan đến việc đăng ký với một hoặc nhiều nền tảng cung cấp. Những nền tảng này bao gồm:

• Các Nền Tảng Tổng Hợp: Như OpenRouter, cung cấp một giao diện thống nhất cho các mô hình từ nhiều nguồn khác nhau, thường bao gồm nhiều tùy chọn miễn phí. Unify hoạt động như một bộ định tuyến với các tín dụng thử nghiệm.
• Các Nhà Cung Cấp Đám Mây: Google Cloud (Vertex AI), Cloudflare (Workers AI), OVH Cloud (AI Endpoints), Scaleway cung cấp các cấp miễn phí hoặc xem trước được tích hợp vào hệ sinh thái đám mây rộng lớn hơn của họ. Thường yêu cầu thiết lập tài khoản, đôi khi có xác minh thanh toán (ngay cả đối với các cấp miễn phí).
• Các Nhà Cung Cấp LLM Chuyên Biệt: Groq (tập trung vào suy diễn độ trễ thấp), Mistral, Cerebras, Together cung cấp các cấp miễn phí hoặc các mô hình miễn phí dành riêng cùng với tùy chọn trả phí. Thường yêu cầu đăng ký, có thể xác minh qua điện thoại.
• Các Tích Hợp Nền Tảng: GitHub Models tích hợp quyền truy cập LLM vào quy trình làm việc của nhà phát triển, với các giới hạn gắn liền với các đăng ký Copilot.
• Các Nền Tảng Tính Toán: Modal, Baseten cung cấp các nền tảng tính toán chung nơi bạn trả tiền cho việc sử dụng, nhưng cung cấp tín dụng miễn phí hàng tháng đáng kể ($30) đủ cho việc thử nghiệm LLM đáng kể.
• Các Nhà Cung Cấp Tín Dụng Thử Nghiệm: Fireworks, Nebius, Novita, AI21, Upstage, NLP Cloud, Hyperbolic, Sambanova cung cấp các tín dụng ban đầu bằng đô la hoặc token cho việc khám phá các mô hình của họ.

Các Cân Nhắc Kỹ Thuật:

• API Keys: Quan trọng cho việc xác thực; giữ chúng an toàn.
• Giới Hạn Tỷ Lệ: Các cấp miễn phí không thể tránh khỏi có giới hạn (Yêu cầu mỗi phút/ngày, Token mỗi phút/tháng, yêu cầu đồng thời). Đây là những yếu tố quan trọng cho khả năng áp dụng của ứng dụng. README.md chi tiết những điều này rất nhiều cho nhiều nhà cung cấp (ví dụ: giới hạn hàng ngày thay đổi của Groq, giới hạn token/yêu cầu chi tiết của Google AI Studio, giới hạn RPM đơn giản của OVH).
• Hạn Mức: Tương tự như giới hạn tỷ lệ nhưng thường định nghĩa tổng sử dụng trong một khoảng thời gian (ví dụ: giới hạn yêu cầu hàng tháng của Cohere, phân bổ neuron hàng ngày của Cloudflare, tổng số token miễn phí của Scaleway).
• Định Lượng: Các kỹ thuật như AWQ (Lượng Tử Hóa Nhận thức Kích hoạt) hoặc FP8 (Điểm nổi 8-bit) thường được sử dụng, đặc biệt trên Cloudflare và GitHub Models, để giảm kích thước mô hình và yêu cầu tính toán, cho phép triển khai trên hạ tầng miễn phí hoặc tiết kiệm chi phí. Điều này đánh đổi một số độ chính xác để đạt được hiệu quả.
• Các Cửa Sổ Ngữ Cảnh: Vary đáng kể (ví dụ: cấp miễn phí của Cerebras giới hạn ở 8K, Phi-3 cung cấp 128K). Chọn dựa trên yêu cầu nhiệm vụ.
• Quyền Riêng Tư/Dữ Liệu Sử Dụng: Hãy để ý đến các chính sách của nhà cung cấp, đặc biệt là về việc sử dụng dữ liệu cho đào tạo mô hình (ví dụ: ghi chú của Google AI Studio, kế hoạch thử nghiệm của Mistral).

Tốt rồi, Vậy Mô Hình Mở Nguồn Tốt Nhất cho Mỗi Trường Hợp Sử Dụng Là Gì?

Việc chọn API LLM miễn phí, mã nguồn mở "tốt nhất" phụ thuộc rất nhiều vào nhiệm vụ phát triển cụ thể:

• Trò Chuyện/Tuân Thủ Hướng Dẫn Chung: Llama 3.x Instruct, Mistral 7B Instruct, Mixtral 8x7B, Gemma 2/3 Instruct, Qwen 2.5 Instruct là những ứng viên mạnh mẽ. Bắt đầu với các tùy chọn phổ biến như Mistral 7B hoặc Llama 3.1 8B.
• Lập Trình: DeepSeek Coder, Qwen2.5 Coder, Llama 4 Scout/Maverick (thường cho thấy các tiêu chuẩn lập trình), Codestral (Mistral, cấp miễn phí).
• Đa Mô Hình (Văn Bản + Hình Ảnh): Llama 3.2 Vision Instruct, dòng Qwen 2.5 VL Instruct, Phi-3.5 Vision, Aya Vision. Kiểm tra tính khả dụng trên OpenRouter, Cloudflare, Together, Google Cloud.
• Xử Lý Ngữ Cảnh Dài: Các biến thể Phi-3 128k qua GitHub Models.
• Tốc Độ Suy Diễn Cao: Groq thường dẫn đầu, cung cấp các biến thể Llama 3, Gemma 2, Mixtral (qua Mistral Saba), v.v.
• Công Suất Tối Đa (qua Các Cấp Miễn Phí/Xem Trước): Tìm kiếm các mô hình lớn nhất có sẵn như Llama 3.3 70B (nhiều nhà cung cấp), Llama 3.1 405B (thử nghiệm), Qwen 2.5 72B, có thể là các bản xem trước thử nghiệm trên Google Cloud hoặc GitHub.
• Hiệu Quả/Hạn Chế Tài Nguyên: Các mô hình nhỏ hơn như Llama 3.2 (1B/3B), Phi-3 Mini, Gemma 3 (1B/4B), hoặc các mô hình đã được lượng tử hóa (AWQ/FP8) trên Cloudflare/GitHub là lý tưởng.

Kết Luận

Hệ sinh thái phong phú của các LLM mã nguồn mở kết hợp với các cấp API miễn phí có thể truy cập tạo ra một cơ hội chưa từng có cho các nhà phát triển vào năm 2025. Từ các mô hình trò chuyện đa năng như Llama 3 và Mistral 7B đến các động cơ lập trình chuyên biệt như DeepSeek Coder và các nhà máy đa mô hình mạnh mẽ như Qwen VL, một loạt các khả năng có sẵn cho việc thử nghiệm và tích hợp mà không cần chi phí ban đầu. Bằng cách hiểu các mô hình, các nền tảng cung cấp quyền truy cập, và những hạn chế kỹ thuật liên quan như giới hạn tỷ lệ và cửa sổ ngữ cảnh, các nhà phát triển có thể tận dụng hiệu quả những tài nguyên này để xây dựng thế hệ ứng dụng AI mới. Hãy nhớ tham khảo tài liệu của nhà cung cấp để biết thông tin chi tiết mới nhất và luôn sử dụng những tài nguyên quý giá này một cách có trách nhiệm.