AI Perks ofereix accés a descomptes exclusius, crèdits i ofertes en eines d'IA, serveis al núvol i API per ajudar startups i desenvolupadors a estalviar diners.
La IA de Codi Obert va Atrapant GPT-5 i Claude el 2026
L'abril del 2026, sis famílies de models de codi obert ofereixen models de pes obert competitius que rivalitzen o superen les alternatives tancades en càrregues de treball pràctiques. DeepSeek V4 lidera els benchmarks bruts (83,7% SWE-bench Verified, 99,4% AIME 2026). Qwen 3.6 supera la seva categoria de pes. Llama 4 cobreix escales des de petites fins a de frontera. La bretxa "obert vs tancat" s'està reduint ràpidament.
La clau: els millors models de codi obert són massius. DeepSeek V4 amb ~1T de paràmetres requereix múltiples GPU H100 per auto-allotjar-se. Qwen 3.6-35B-A3B és l'únic model obert competitiu de frontera que s'executa en una única GPU de consumidor. Triar el model equivocat significa pagar tarifes d'API premium o lluitar amb la infraestructura.
Aquesta guia classifica els millors models d'IA de codi obert del 2026 per capacitat, requisits de maquinari i cost real. A més, com allotjar-los de manera assequible utilitzant crèdits gratuïts d'AWS / Google / Together AI per valor de 5.000 $ - 200.000 $+ a través de AI Perks.
Estalvia el teu pressupost en crèdits d'IA
| Software | Credits Aprox | Index Daprovacio | Accions | |
|---|---|---|---|---|
Promociona el teu SaaS
Arriba a més de 90.000 fundadors globalment buscant eines com la teva
La Llista de Nivells de Models d'IA de Codi Obert del 2026
| Nivell | Model | Mida | Millor Cas d'Ús | Cost d'Auto-Allotjament |
|---|---|---|---|---|
| Nivell S | DeepSeek V4 | ~1T de paràmetres | Raonament de frontera + codificació | 5-15 $/hora (múltiples H100) |
| Nivell S | Qwen 3.6 235B | 235B (MoE, 22B actius) | Frontera general | 2-5 $/hora (una H100) |
| Nivell A | Llama 4 Maverick | 400B | General sòlid | 3-8 $/hora |
| Nivell A | Llama 4 Scout | 109B (MoE, 17B actius) | finestra de context de 10M | 1-3 $/hora |
| Nivell A | Qwen 3.6-35B-A3B | 35B (MoE, 3B actius) | Frontera en GPU única | 0,50-1,50 $/hora |
| Nivell A | GLM-5.1 | 100B+ | Excel·lència en llengua xinesa | 1-3 $/hora |
| Nivell B | Gemma 4-26B-A4B | 26B | GPU de consumidor barata | 0,30-0,80 $/hora |
| Nivell B | Mistral Small 4 | 22B | Llicència favorable a la UE | 0,30-0,80 $/hora |
| Nivell B | Llama 4 8B | 8B | Implementació de vora | CPU local possible |
AI Perks ofereix accés a descomptes exclusius, crèdits i ofertes en eines d'IA, serveis al núvol i API per ajudar startups i desenvolupadors a estalviar diners.
Nivell S: DeepSeek V4
DeepSeek V4 és el model de codi obert competitiu de frontera del 2026. Llançat a principis del 2026, lidera en codificació (83,7% SWE-bench Verified, 90% HumanEval) i raonament (99,4% AIME 2026, 92,8% MMLU-Pro).
Fortaleses de DeepSeek V4
- Supera GPT-4.1 i Claude Sonnet en diversos benchmarks
- finestra de context d'1M amb memòria Engram
- Comunitat de recerca activa
- Llicència permissiva per a ús comercial
- Fortes capacitats d'agent (prop de GPT-5.5)
Requisits de Maquinari de DeepSeek V4
| Quantització | Configuració de GPU | Cost per Hora (Cloud) |
|---|---|---|
| FP16 | 8x H100 80GB | 25-40 $/hora |
| INT8 | 4x H100 80GB | 12-20 $/hora |
| INT4 | 2x H100 80GB | 6-10 $/hora |
| Allotjat (Together AI, Fireworks) | API | 0,27-2,20 $/1M tokens |
L'auto-allotjament de DeepSeek V4 a qualitat de frontera costa entre 6 i 40 $/hora. Les API allotjades (Together AI, Fireworks, DeepSeek Direct) són dràsticament més barates per a càrregues de treball variables.
Quan Utilitzar DeepSeek V4
- Raonament de frontera a un cost d'API inferior al de Claude/GPT
- Fluxos de treball intensius en codificació
- Necessitat de llicència oberta permissiva
- Sensible a la privacitat (possible auto-allotjament)
Nivell S: Qwen 3.6-235B
Qwen 3.6-235B és el model de frontera d'Alibaba amb arquitectura MoE (22B paràmetres actius). Fort raonament en diversos idiomes, amb un rendiment particularment impressionant per paràmetre actiu.
Fortaleses de Qwen 3.6-235B
- 22B paràmetres actius (inferència més barata que DeepSeek V4)
- Excel·lent multilingüe (especialment xinès, anglès, codi)
- Llicència Apache 2.0
- Suport madura per a la trucada d'eines
- Fort en AIME 2026 (92,7%) i GPQA (86%)
Maquinari Qwen 3.6 (235B)
| Quantització | Configuració de GPU |
|---|---|
| FP16 | 4x H100 80GB |
| INT8 | 2x H100 80GB |
| INT4 | 1x H100 80GB |
L'arquitectura MoE significa que només s'activen 22B paràmetres per token, fent la inferència dràsticament més barata que els models densos de 235B.
Nivell A: Qwen 3.6-35B-A3B (Frontera en GPU Única)
Qwen 3.6-35B-A3B és l'únic model obert competitiu de frontera que s'executa en una única GPU de consumidor amb quantització. 35B paràmetres, 3B actius per token.
Per Què Això És Important
| Benchmark | Qwen 3.6-35B-A3B |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 73,4% |
| GPQA Diamond | 86,0% |
| AIME 2026 | 92,7% |
| MMLU-Pro | 87% |
Aquests números rivalitzen amb GPT-4.1 i Claude Sonnet 4.6 - en un model que s'adapta a una única GPU A10G (1,21 $/hora a AWS).
Cost d'Auto-Allotjament
- AWS g5.2xlarge (1x A10G 24GB): 1,21 $/hora = ~870 $/mes per 24/7
- Quantitzat a INT4: 16GB de VRAM necessaris (s'adapta a A10G)
Per a una startup que executa inferència constant, una única A10G a 1,21 $/hora iguala la qualitat de Claude Sonnet a una fracció dels costos de l'API.
Nivell A: Família Llama 4
Llama 4 abasta múltiples mides - Scout (109B/17B actius), Maverick (400B) i variants més petites. L'ampli enfocament de família de Meta fa de Llama 4 l'opció de codi obert més versàtil.
Llama 4 Scout: Finestra de Context de 10M
La característica destacada de Llama 4 Scout: una finestra de context de 10 milions de tokens. Això no té precedents per als models de codi obert. Per a tasques que requereixen bases de codi completes o processament de documents massius, Scout és inigualable.
Llama 4 Maverick: Frontera General
400B paràmetres que cobreixen càrregues de treball generals. Competitiu amb GPT-4.1 en la majoria dels benchmarks, però queda darrere de DeepSeek V4 i Qwen 3.6-235B en codificació/raonament.
Quan Utilitzar Llama 4
- Necessitat d'una finestra de context de 10M (Scout)
- Voler l'ecosistema i les eines de Meta
- Familiaritzat amb la família Llama de versions anteriors
- Implementació multi-cloud (AWS, GCP, Azure donen suport a Llama)
Allotjat vs. Auto-Allotjat: La Decisió Real
Per a la majoria dels equips, l'accés a API allotjat a models de codi obert és més barat que l'auto-allotjament a menys que tingueu un rendiment constant molt elevat.
Preus Allotjats (Abril 2026)
| Proveïdor | Models | Preus |
|---|---|---|
| Together AI | Llama 4, Qwen 3, DeepSeek V4 | 0,27-2,20 $/1M tokens |
| Fireworks AI | Llama 4, Qwen 3, DeepSeek | 0,20-2,00 $/1M tokens |
| DeepInfra | Multi-model | 0,10-1,50 $/1M tokens |
| Replicate | Multi-model | Preus per segon |
| fal.ai | Multi-model | Preus per segon |
Per a càrregues de treball inferiors a ~50M de tokens/mes, l'API allotjada és més barata. Per sobre d'això, l'auto-allotjament es torna més econòmic (assumint que teniu capacitat d'enginyeria).
Quan el Codi Obert Supera Claude/GPT
| Cas d'Ús | Victòries del Codi Obert | Per Què |
|---|---|---|
| Sensible al cost a escala | DeepSeek V4 / Qwen 3.6 | 5-10 vegades més barat que Claude Opus |
| Context màxim (>1M tokens) | Llama 4 Scout | finestra de 10M tokens |
| Privacitat / residència de dades | Qualsevol auto-allotjat | Les dades no surten de la vostra infraestructura |
| Personalització / ajustament fi | Llama 4 / Qwen 3.6 | Pesos oberts per a SFT, LoRA |
| Implementació de vora | Llama 4 8B / Gemma 4 | S'executa en maquinari de consumidor |
| Raonament de frontera a baix cost | DeepSeek V4 | Supera GPT-4.1, més barat |
Quan els Models Tancats Guanyen Encara
- Millor ecosistema d'agents (Claude Code, Codex Skills)
- Multimodal polit (GPT-5.5 unificat text/imatge/àudio/vídeo)
- Frontera de codificació (Claude Opus 4.7, GPT-5.5)
- Experiència de desenvolupador més fàcil (cap infraestructura)
- Recerca més alta en seguretat + interpretabilitat (Claude)
Per a la majoria dels creadors, utilitzar ambdós és la resposta correcta - models tancats per a treballs sensibles de cara al client; codi obert per a inferència barata d'alt volum.
Com els Crèdits Gratuïts Potencien l'Allotjament de Codi Obert
| Font de Crèdits | Crèdits Disponibles | Potència |
|---|---|---|
| AWS Activate | 1.000 $ - 100.000 $ | GPU EC2 (H100, A100, A10G) |
| Google Cloud | 1.000 $ - 25.000 $ | GPU GCE + allotjament Vertex |
| Programa Startup Together AI | 15.000 $ - 50.000 $ | Llama 4, Qwen, DeepSeek allotjats |
| Microsoft Founders Hub | 500 $ - 1.000 $ | GPU Azure + Azure ML |
| Registre a Replicate / fal.ai | Variable | API multi-model |
Total potencial: 17.500 $ - 176.000 $+ en crèdits gratuïts per a l'allotjament de codi obert.
Una startup amb 50.000 $ en crèdits apilats pot executar múltiples instàncies de Qwen 3.6-235B 24/7 durant més de 6 mesos sense gastar un cèntim.
Pas a Pas: Implementar IA de Codi Obert amb Crèdits Gratuïts
Pas 1: Obtenir Crèdits Gratuïts
Subscriure's a AI Perks i sol·licitar AWS Activate, Google Cloud, Together AI Startup Program i Microsoft Founders Hub.
Pas 2: Trieu el vostre Enfoocament d'Allotjament
- API Allotjada (el més fàcil): Together AI, Fireworks, DeepInfra
- GPU Cloud (flexible): AWS EC2, GCP GCE, Azure VMs
- Kubernetes Autogestionat (avançat): Executeu els vostres propis servidors d'inferència
Pas 3: Trieu el vostre Model
- Benchmarks de frontera: DeepSeek V4
- Frontera en GPU única: Qwen 3.6-35B-A3B
- Context llarg: Llama 4 Scout (finestra de 10M)
- Multiusos: Qwen 3.6-235B
- Borda / mòbil: Llama 4 8B / Gemma 4
Pas 4: Configurar la Inferència
Utilitzeu vLLM, TGI o SGLang per a un servei d'alt rendiment. O utilitzeu una API allotjada i ometeu completament la infraestructura.
Pas 5: Optimitzar
Quantitzar a INT8 o INT4 per a un allotjament més barat. Utilitzeu la memòria cau de prompts sempre que sigui possible. Monitoritzar el consum de tokens.
Pas 6: Combinar amb Models Tancats
Utilitzeu models tancats (Claude, GPT-5.5) per a treballs sensibles de cara al client. Utilitzeu codi obert per a processament intern/batch d'alt volum. L'encaminament intel·ligent redueix els costos totals en un 70-90%.
Preguntes Freqüents
Quin és el millor model d'IA de codi obert el 2026?
DeepSeek V4 lidera els benchmarks bruts (83,7% SWE-bench, 99,4% AIME). Qwen 3.6-235B és competitiu a un cost de computació inferior. Qwen 3.6-35B-A3B és la millor opció en GPU única. Llama 4 Scout té la finestra de context de 10M. El "millor" depèn del vostre maquinari i càrrega de treball. Els crèdits gratuïts a través de AI Perks us permeten provar-los tots.
Els models de codi obert poden competir amb GPT-5.5 i Claude Opus 4.7?
En molts benchmarks, sí. DeepSeek V4 supera GPT-4.1 en codificació i raonament. Qwen 3.6 iguala Claude Sonnet 4.6 en tasques generals. Els models tancats encara lideren en maduresa de l'ecosistema d'agents (Claude Code, Codex), multimodal (GPT-5.5) i experiència del desenvolupador. Utilitzeu ambdós - molts creadors ho fan.
Llama 4 és gratuït per a ús comercial?
Sí, Llama 4 té llicència per a ús comercial sota la llicència permissiva de Meta. Està permès l'auto-allotjament i a través de proveïdors de núvol (AWS Bedrock, GCP Vertex, etc.). S'apliquen algunes restriccions per a empreses molt grans (més de 700M d'usuaris actius mensuals). La majoria de les startups tenen drets comercials complets.
Quant costa auto-allotjar DeepSeek V4?
L'auto-allotjament de DeepSeek V4 a FP16 requereix 8 GPU H100 a 25-40 $/hora. La quantització INT4 la redueix a 2 GPU H100 a 6-10 $/hora. Per a la majoria de les càrregues de treball, les API allotjades (Together AI, Fireworks) a 0,27-2,20 $/1M tokens són més barates que l'auto-allotjament. Els crèdits gratuïts a través de AI Perks cobreixen ambdues vies.
Puc executar IA de codi obert en una única GPU?
Sí - Qwen 3.6-35B-A3B s'executa en una única A10G (24GB VRAM) amb quantització INT4. Gemma 4-26B i Mistral Small 4 també s'adapten a GPUs de consumidor úniques. AWS g5.2xlarge (1,21 $/hora) és suficient. Amb crèdits d'AWS Activate a través de AI Perks, això és gratuït.
Hauria d'ajustar fi un model de codi obert?
Ajusteu-fi si teniu una tasca de domini específica i més de 10.000 exemples d'alta qualitat. En cas contrari, l'enginyeria de prompts en un model base fort (DeepSeek V4, Qwen 3.6) sovint supera l'ajustament fi d'un model més petit. L'ajustament fi costa entre 50 i 5.000 $ en temps de GPU, depenent de la mida del model.
Quina és la API d'IA de codi obert allotjada més barata?
Together AI, Fireworks i DeepInfra competeixen a 0,20-2,20 $/1M tokens per als millors models de codi obert. DeepInfra sovint guanya en preu pur. Together AI té el programa de crèdits per a startups més fort (15.000 $-50.000 $ a través de AI Perks). Proveu diversos proveïdors - els crèdits gratuïts ho fan gratuït.
Executeu IA de Codi Obert a Qualitat de Frontera, Zero Cost
El panorama de la IA de codi obert del 2026 és el més fort que ha estat mai. DeepSeek V4 supera GPT-4.1 en diversos benchmarks. Qwen 3.6 iguala Claude Sonnet. Llama 4 cobreix tot l'espectre d'escales. AI Perks us garanteix que podeu executar-los tots sense pagar per l'allotjament:
- 1.000 $-100.000 $+ en AWS Activate (allotjament de GPU)
- 1.000 $-25.000 $+ en Google Cloud (allotjament Vertex AI)
- 15.000 $-50.000 $+ en crèdits de Together AI (API allotjada)
- Més de 200 avantatges addicionals per a startups
Subscriviu-vos a getaiperks.com →
La IA de codi obert iguala els models tancats el 2026. Executeu-la gratis a getaiperks.com.
