Rankingi Modeli LLM
Porównanie wydajności i możliwości lokalnych modeli językowych
Zaktualizowano: Styczeń 2026
| Pozycja | Model | Parametry | Benchmark | Wynik |
|---|---|---|---|---|
1 | Llama 3.3 70B | 70B | MMLU | 93.8% |
2 | DeepSeek V3 | 671B | MMLU | 93.2% |
3 | Qwen 2.5 72B | 72B | MMLU | 92.4% |
4 | Mistral Large 3 | 128B | MMLU | 91.5% |
5 | Phi-4 14B | 14B | MMLU | 88.9% |
6 | Llama 3.3 8B | 8B | MMLU | 87.3% |
7 | Gemma 2 27B | 27B | MMLU | 85.8% |
8 | Mistral 7B v0.4 | 7B | MMLU | 83.1% |
Kategorie według rozmiaru
Modele małe (< 10B parametrów)
- • Phi-3 Mini (3.8B)
- • Gemma 2 2B
- • Llama 3.2 3B
- • Qwen2.5 7B
✓ Niskie wymagania sprzętowe
Modele średnie (10-30B parametrów)
- • Llama 3.1 8B
- • Gemma 2 9B
- • Phi-3 Medium (14B)
- • Mistral 7B v0.3
✓ Optymalny stosunek jakości do rozmiaru
Modele duże (> 30B parametrów)
- • Llama 3.1 70B
- • Qwen2.5 72B
- • Mistral Large 2 (123B)
✓ Najwyższa jakość dla enterprise
Objaśnienia benchmarków
MMLU
Massive Multitask Language Understanding - test wiedzy ogólnej w 57 dziedzinach
HumanEval
Test umiejętności programowania - generowanie poprawnego kodu Python
GSM8K
Grade School Math - rozumowanie matematyczne na poziomie szkoły podstawowej
MGSM
Multilingual Grade School Math - matematyka w wielu językach
Potrzebujesz pomocy w wyborze odpowiedniego modelu?
Skontaktuj się z nami