Wszystkie funkcjeSuwerenne miejsce pracy

AI na twoich własnych serwerach

Modele działają na węzłach GPU w twoim własnym klastrze. NVIDIA GPU Operator instaluje sterowniki, HAMi pozwala kilku obciążeniom dzielić jeden GPU, a KEDA je skaluje. Ty dostarczasz modele, a one działają na sprzęcie, który kontrolujesz.

Open WebUI z modelem ministral-3:8b odpowiadającym na prośbę o ogłoszenie dla pracowników o przeniesieniu poczty na własne serwery firmy.
Open WebUI, przykładowy interfejs czatu, z ministral-3:8b — modelem open-weight od Mistral AI na licencji Apache-2.0

Zrzuty ekranu pochodzą z aplikacji działających na serwerze testowym, z wymyślonymi danymi.

Co zostaje pod twoją kontrolą

  • Model działa na węzłach GPU w twoim własnym klastrze, więc prompty i dokumenty zostają na sprzęcie, który kontrolujesz.

  • Modele open-weight to pliki, które możesz pobrać, uruchomić offline i zachować ich kopię. W pełni otwarte modele, takie jak Apertus i OLMo, publikują też dane treningowe, więc możesz sprawdzić, jak powstały.

  • Interfejs czatu i narzędzia do programowania to osobne programy, które komunikują się z twoim modelem, więc każdy z nich możesz wymienić.

  • To licencja decyduje, co możesz zrobić z modelem. Niektóre modele open-weight mają ograniczenia dla firm z UE lub przy dużych przychodach. Wymienia je tabela poniżej.

Aplikacje open source, które za tym stoją

  • NVIDIA GPU Operator
  • HAMi
  • KEDA

Alternatywa dla

Zamknięci asystenci AI od dostawców spoza UE, tacy jak ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini i Claude

Modele open-weight, które możesz uruchomić

Open-weight oznacza, że pliki modelu są opublikowane, więc możesz je uruchomić samodzielnie. Otwarte dane treningowe oznaczają, że dane też są opublikowane, więc możesz sprawdzić, jak model powstał. Tabelę opracowaliśmy na podstawie kart modeli, plików licencji i ogłoszeń dostawców ze stanem na 2026-10-15.

  • MistralMistral Large 3, Mistral Small 4, Mistral Medium 3.5
    Twórca
    Mistral AI
    Kraj
    Francja
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Apache-2.0, Modified MIT

    Large 3 i Small 4 są na licencji Apache-2.0. Medium 3.5 i Devstral 2 korzystają ze zmodyfikowanej licencji MIT, która nie daje żadnych praw firmie o globalnych skonsolidowanych miesięcznych przychodach powyżej 20 mln USD. Large 4 ogłoszono 2026-10-06, a jego licencja nie jest jeszcze znana. Mistral zapowiada, że wagi zostaną opublikowane do końca października.

  • ApertusApertus 1.5 70B, Apertus 1.5 8B
    Twórca
    EPFL, ETH Zurich, CSCS
    Kraj
    Szwajcaria
    Otwarte dane treningowe
    Tak
    Licencja
    Apache-2.0

    W pełni otwarty: opublikowano wagi, dane treningowe i pełne szczegóły treningu. Wersja 1.5 ukazała się 2026-07-24.

  • EuroLLMEuroLLM-22B, EuroLLM-9B
    Twórca
    IST Lisbon, Unbabel, University of Edinburgh et al.
    Kraj
    Unia Europejska
    Otwarte dane treningowe
    Niepotwierdzone
    Licencja
    Apache-2.0

    Zbudowany przez europejskie uczelnie i firmy i finansowany przez UE. Jego karta modelu nazywa go najlepszym w pełni otwartym modelem z UE w ogólnych benchmarkach. Wielojęzyczne dane do wstępnego treningu z sieci (EuroWeb) i dane instrukcyjne (EuroBlocks) są publicznie dostępne w Hugging Face. Nie potwierdziliśmy, że reszta danych treningowych jest publiczna.

  • TeukenTeuken-7B-instruct-v0.6
    Twórca
    OpenGPT-X: Fraunhofer, FZ Jülich, TU Dresden, DFKI
    Kraj
    Niemcy
    Otwarte dane treningowe
    Niepotwierdzone
    Licencja
    CC-BY-NC-4.0, Apache-2.0

    Zbudowany w Niemczech dla 24 języków UE. Najnowsze wydanie, Teuken-7B-instruct-v0.6 (2025-07), jest na licencji CC-BY-NC-4.0, która wyklucza użycie komercyjne. Wersja na Apache-2.0 to starsza v0.4 (2024-10).

  • OLMoOlmo 3.1 32B Think, Olmo 3.1 32B Instruct
    Twórca
    Ai2
    Kraj
    Stany Zjednoczone
    Otwarte dane treningowe
    Tak
    Licencja
    Apache-2.0

    W pełni otwarty: opublikowano wagi, dane treningowe (Dolma 3 i Dolci), kod treningowy i checkpointy.

  • GemmaGemma 4 31B, Gemma 4 26B-A4B, Gemma 4 12B
    Twórca
    Google
    Kraj
    Stany Zjednoczone
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Apache-2.0

    Gemma 4 (2026-04-02) jest na licencji Apache-2.0. Wcześniejsze wersje Gemmy korzystały z własnej licencji Google.

  • gpt-ossgpt-oss-120b, gpt-oss-20b
    Twórca
    OpenAI
    Kraj
    Stany Zjednoczone
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Apache-2.0

    Apache-2.0. OpenAI publikuje wagi i kod referencyjny, ale nie dane treningowe.

  • Llama, MuseMuse Glimmer 30B, Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick
    Twórca
    Meta
    Kraj
    Stany Zjednoczone
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Llama 4 Community License, Apache-2.0

    Llama 4 korzysta z licencji Llama 4 Community License. Jej zasady dopuszczalnego użycia odmawiają licencji na multimodalne modele Llama 4 osobom zamieszkałym w UE i firmom z główną siedzibą w UE. Muse Glimmer 30B (2026-08-10) jest na licencji Apache-2.0.

  • DeepSeekDeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash
    Twórca
    DeepSeek
    Kraj
    Chiny
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    MIT

    Licencja MIT. DeepSeek publikuje wagi, raport techniczny i część kodu infrastruktury, ale nie dane treningowe.

  • GLMGLM-5.3, GLM-5.3-Flash
    Twórca
    Zhipu AI (Z.ai)
    Kraj
    Chiny
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    GLM-5.3 License, MIT

    GLM-5.3 ma licencję w stylu MIT z jednym warunkiem: firma, która sprzedaje hostowany dostęp do modelu (Model-as-a-Service) i ma przychody grupy powyżej 10 mld USD w dowolnych 12 miesiącach, musi przed komercyjnym użyciem przejść przegląd bezpieczeństwa Z.AI. GLM-5.3-Flash i GLM-5.2 są na licencji MIT.

  • QwenQwen3.8-2.4T-A95B, Qwen3.8-27B, Qwen3.8-Flash-Next
    Twórca
    Alibaba
    Kraj
    Chiny
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Qwen3.8-Max License, Qwen Community License 1.0, Apache-2.0

    Qwen3.8-27B jest na licencji Apache-2.0. W przypadku Qwen3.8-2.4T-A95B firma, która sprzedaje hostowany dostęp do modelu (Model-as-a-Service) lub asystenta pracy AI, potrzebuje osobnej licencji przy przychodach powyżej 50 mln USD w 12 miesięcy. W przypadku Qwen3.8-Flash-Next potrzebuje jej przy dowolnych przychodach.

  • KimiKimi K3, Kimi K2.7 Code
    Twórca
    Moonshot AI
    Kraj
    Chiny
    Otwarte dane treningowe
    Nie
    Licencja
    Kimi K3 License, Modified MIT

    Kimi K3: firma, która sprzedaje hostowany dostęp do modelu (Model-as-a-Service), potrzebuje osobnej umowy przy przychodach powyżej 20 mln USD w 12 miesięcy. Produkt z ponad 100 mln użytkowników miesięcznie lub 20 mln USD miesięcznych przychodów musi wyświetlać nazwę Kimi K3.

Programowanie z otwartymi modelami

Modele open-weight mogą już dziś napędzać agenta programistycznego, ale najlepsze modele zamknięte wciąż prowadzą. W Terminal-Bench 4.0 (dane zaktualizowane 2026-10-06) najlepszy wynik modelu open-weight to GLM-5.3 z 41,8% rozwiązanych zadań. Najlepszy wynik modelu zamkniętego to Claude Opus 5.5 z 64,8%. Oba działały z Claude Code jako agentem.

Ollama domyślnie ustawia okno kontekstu na podstawie pamięci GPU: 4k tokenów poniżej 24 GiB, 32k od 24 do 48 GiB i 256k od 48 GiB (według dokumentacji, stan na 2026-10-15). Ta sama dokumentacja zaleca, by narzędzia do programowania używały co najmniej 64 000 tokenów, więc powiększ okno, zanim uruchomisz agenta programistycznego. Dokumentacja Aidera zauważa, że w dużych repozytoriach nawet mapa repozytorium może nie zmieścić się w oknie kontekstu modelu.

Dokumentacja Aidera: mapa repozytorium

Narzędzia open source do programowania, które mogą korzystać z lokalnego modelu

Pisanie z otwartymi modelami

Interfejs czatu przed modelem open-weight na twoim własnym serwerze może tworzyć szkice i przeredagowywać teksty, a żaden prompt nie opuszcza twoich serwerów. W rankingu tekstowym Arena (stan na 2026-10-15) najlepszy model open-weight, Kimi K3, zajmuje 17. miejsce z wynikiem 1488. Model z pierwszego miejsca jest zamknięty, ma wynik 1525 i wciąż jest oznaczony jako wstępny. Przedział miejsc Kimi K3 to od 9 do 29, więc kolejność nie jest dokładna.

Interfejsy czatu, które możesz uruchomić samodzielnie

Open WebUI, Onyx i LobeHub dodają do licencji własne warunki, więc przeczytaj je przed wdrożeniem.

Publiczne rankingi

  • Terminal-Bench 4.0

    Agenty programistyczne rozwiązują zadania w terminalu. Każdy wynik dotyczy pary agent i model. Dane zaktualizowane 2026-10-06.

  • Ranking tekstowy Arena

    Klasyfikuje 415 modeli na podstawie 8 804 675 głosów użytkowników. Stan na 2026-10-15.

  • Artificial Analysis

    Ocenia modele w dziesięciu testach w ramach Intelligence Index (v4.3.2) i prowadzi osobne zestawienie modeli open-weight. Stan na 2026-10-15.

  • SWE-bench VerifiedNieaktualne

    Najnowszy wpis pochodzi z 2026-02-26, więc brakuje modeli wydanych po tej dacie.

  • Aider PolyglotNieaktualne

    Ostatni wpis pochodzi z 2025-10-03.

  • LiveCodeBenchNieaktualne

    Dane obejmują zadania z okresu 2023-05–2025-04 i modele wydane do połowy 2025 roku, więc nie może klasyfikować modeli z 2026 roku.

Jak suwerenna jest twoja konfiguracja?

Oceń tę funkcję i resztę swojego stosu w bezpłatnej samoocenie.

Wykonaj samoocenę