Яку модель Ollama вибрати у 2026 порівняння Llama, Qwen, DeepSeek і Mistral

В офіційному реєстрі Ollama вже понад 200 моделей — і їх кількість зростає щотижня. Проблема не в тому, щоб знайти модель, а в тому, щоб вибрати правильну: для конкретної задачі і конкретного заліза. Неправильний вибір — і ти або чекаєш відповіді 30 секунд, або отримуєш слабкий результат там, де потрібна якість.

У цій статті — десять моделей, які варто розглянути у 2026 році. З бенчмарками, командами для завантаження і чіткими рекомендаціями: кому, для чого і на якому залізі.

📚 Зміст статті

• 📌 Як читати характеристики моделі: параметри, квантизація, RAM
• 📌 Моделі для коду: Qwen 2.5 Coder, DeepSeek Coder, Phi-4
• 📌 Моделі для тексту і спілкування: Llama 3.3, Mistral, Gemma 3
• 📌 Reasoning-моделі для складних задач: DeepSeek R1, QwQ
• 📌 Моделі для RAG і роботи з документами
• 📌 Моделі для слабкого заліза: що запустити на 8 ГБ RAM
• 📌 Порівняльна таблиця: якість / швидкість / RAM / задача
• 📌 Як протестувати модель за 5 хвилин — чеклист
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

🎯 Як читати характеристики моделі: параметри, квантизація, RAM

Правильна стратегія вибору: спочатку визнач скільки RAM доступно — потім вибирай найкращу модель що вміщується, а не навпаки.

Параметри (B — мільярди)

7B, 8B, 13B, 14B, 70B — кількість мільярдів параметрів. Більше означає кращу якість відповідей, але повільнішу генерацію і більше RAM. Для щоденних задач моделі 7–14B покривають більшість сценаріїв без помітних компромісів у якості.

Квантизація (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8)

Квантизація — стиснення ваг моделі до меншої точності. CodeGPT пояснює: Q4_K_M займає вдвічі менше місця ніж Q8, але втрачає мінімум якості. K-квантизація (K_M, K_S) — сучасніші методи, точніші за стару Q4_0. Ollama за замовчуванням завантажує Q4_K_M — оптимальний баланс для більшості.

RAM: швидке правило

Розмір файлу моделі ≈ мінімальний RAM для запуску плюс ~2 ГБ для системи і Ollama. Наприклад: Llama 3.3 8B у Q4_K_M важить ~4.7 ГБ — потрібно близько 7 ГБ RAM. Onyx AI уточнює: реальне споживання на 10–20% вище через KV cache і накладні витрати фреймворку.

Висновок: Вибір моделі починається з заліза. Знаєш свій RAM-бюджет — знаєш свій простір для вибору.

🎯 Моделі для коду: Qwen 2.5 Coder, DeepSeek Coder, Phi-4

Qwen 2.5 Coder 32B конкурентна з GPT-4o на бенчмарку Aider code repair — для локальної моделі це рівноцінний інструмент, а не альтернатива.

1. Qwen 2.5 Coder — найкраще для коду

За даними SitePoint, Qwen 2.5 Coder 14B показує HumanEval score 72.5% — найвищий результат серед локальних моделей цього розмірного класу. Підтримує понад 92 мови програмування. CodeGPT зазначає: розробники відзначають здатність утримувати логіку через довгі багатоходові сесії редагування і дебагінгу.

• ✔️ RAM: 7B — 8 ГБ / 14B — 16 ГБ / 32B — 24+ ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull qwen2.5-coder:14b
• ✔️ Краще для: генерація коду, дебагінг, code review, рефакторинг
• ✔️ Ліцензія: Apache 2.0
• ✔️ Контекст: 128K токенів

2. DeepSeek Coder V2 — спеціаліст по дебагінгу

DeepSeek Coder V2 підтримує понад 300 мов програмування. Розробники описують його як «партнера по дебагінгу»: відповіді часто готові до використання без додаткового редагування. Для задач де потрібен детальний аналіз помилок — сильна альтернатива Qwen на практиці.

• ✔️ RAM: від 16 ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull deepseek-coder-v2
• ✔️ Краще для: дебагінг, аналіз складного коду, 300+ мов

3. Phi-4 — компактна модель для структурованих задач

SitePoint тестував: Phi-4 14B отримала 80.4% на MATH benchmark — вище ніж Llama 3.3 8B (68.0%) і Qwen 2.5 14B (75.6%). Для логічних задач і математики — найкраща якість на 16 ГБ RAM. Важливе обмеження: контекстне вікно 16K — не підходить для довгих документів.

• ✔️ RAM: 16 ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull phi4
• ✔️ Краще для: математика, логічні задачі, структурований код
• ⚠️ Обмеження: 16K контекст — не для довгих документів

Висновок: Для коду — Qwen 2.5 Coder як основа, DeepSeek Coder для важкого дебагінгу, Phi-4 для математики і алгоритмічних задач.

🎯 Моделі для тексту: Llama 3.3, Mistral, Gemma 3

Mistral 7B — це «робоча конячка» локального AI: невелика, швидка, стабільна. Для регенерації тексту і тестування API — оптимальний вибір.

4. Llama 3.3 — стандарт для загального використання

Blue Headline зазначає: Llama 3.3 — рекомендація за замовчуванням для більшості сценаріїв: RAG-системи, чат-боти, допомога з кодом, файн-тюнінг. Найбільша екосистема серед відкритих моделей — більше інтеграцій, більше туторіалів, більше готових рішень. Контекстне вікно 128K токенів дозволяє обробляти довгі документи в одному запиті.

• ✔️ RAM: 8B — 6–8 ГБ / 70B — 40+ ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull llama3.3
• ✔️ Краще для: загальний чат, RAG, написання тексту, код
• ✔️ Контекст: 128K токенів
• ✔️ Ліцензія: Llama 3 Community License

5. Mistral 7B — найшвидша модель і ідеальна для тестування API

Mistral 7B займає лише 4.1 ГБ на диску завдяки двом архітектурним рішенням: Grouped-Query Attention (GQA) для швидшого інференсу і Sliding Window Attention (SWA) для обробки довших послідовностей з меншими витратами. DataCamp підтверджує: обидва механізми дозволяють Mistral 7B показувати швидкість значно вище ніж у моделей з порівнянною кількістю параметрів.

За порівнянням Elephas: Mistral відрізняється найшвидшим часом відповіді — перевага особливо помітна при потокових запитах (streaming) і в задачах де важлива затримка.

Чому Mistral — оптимальний вибір для тестування API

Mistral 7B через Ollama — це практично ідеальний стенд для розробки і тестування API. Причини прості:

• ✔️ Швидкий старт: 4.1 ГБ — модель завантажується за хвилини, а не чекаєш поки качається 15–20 ГБ
• ✔️ OpenAI-сумісний API: Ollama надає endpoint на localhost:11434 у форматі OpenAI — код написаний під ChatGPT API працює без змін
• ✔️ Нульові витрати на тести: скільки завгодно запитів без оплати за токени — зручно для автоматизованого тестування
• ✔️ Стабільна поведінка: відповіді передбачувані, без «сюрпризів» від оновлень хмарної моделі
• ✔️ Ліцензія Apache 2.0: можна використовувати в комерційних проєктах без обмежень

Приклад: тестування API з Mistral через Ollama

Ollama надає REST API сумісний з OpenAI. Базовий запит для тестування регенерації тексту:

# Базовий запит через curl
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Ти редактор тексту. Перефразовуй текст зберігаючи зміст."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Перефразуй: Компанія досягла високих результатів у звітному кварталі."
      }
    ]
  }'

Той самий запит через Python — повністю сумісний з openai SDK, просто змінюється base_url:

from openai import OpenAI

# Підключення до локального Ollama замість OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # довільний рядок, Ollama не перевіряє
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Ти редактор тексту. Перефразовуй зберігаючи зміст."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Компанія досягла високих результатів у звітному кварталі."
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Це означає: якщо в тебе вже є код що звертається до ChatGPT API — для переключення на локальний Mistral достатньо змінити одну змінну. Решта коду залишається без змін.

Параметри для регенерації тексту

Два параметри які найбільше впливають на якість перефразування:

• ✔️ temperature: 0.3–0.5 — більш точне перефразування, близьке до оригіналу. 0.7–0.9 — більш творче, з варіаціями
• ✔️ top_p: 0.9 — стандартний баланс між різноманітністю і точністю відповіді

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral",
    temperature=0.4,   # низька для точного перефразування
    top_p=0.9,
    messages=[...]
)

Обмеження Mistral 7B

• ⚠️ Контекст 32K — не підходить для дуже довгих документів (Llama 3.3 дає 128K)
• ⚠️ Поступається Llama 3.3 на складних аналітичних задачах — HumanEval 43.6% проти 68.1%
• ⚠️ Немає мультимодальності — тільки текст

• ✔️ RAM: 6 ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull mistral
• ✔️ Краще для: регенерація тексту, тестування API, автоматизація, швидкі відповіді
• ✔️ Ліцензія: Apache 2.0

6. Gemma 3 — Google-модель для ефективного запуску

O-Mega AI зазначає: Gemma 3 від Google оптимізована для запуску на споживацьких пристроях — від 2B до 27B. Версія 4B запускається на мінімальному залізі (Gemma 3n). Версія 9B — хороший баланс між якістю і RAM. Мультимодальна підтримка з версії 4B — можна аналізувати зображення.

• ✔️ RAM: 4B — 4 ГБ / 9B — 8 ГБ / 27B — 20 ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull gemma3:9b
• ✔️ Краще для: загальний чат, слабке залізо, мультимодальність на 8 ГБ RAM
• ✔️ Ліцензія: Gemma Terms of Use (безкоштовна для більшості)

Висновок: Llama 3.3 — стандартний вибір для тексту і RAG. Mistral 7B — якщо важлива швидкість, тестування API або обмежений RAM. Gemma 3 — коли потрібна компактна модель або мультимодальність.

🎯 Reasoning-моделі для складних задач: DeepSeek R1, QwQ

Hugging Face підтверджує: DeepSeek R1 досягає результатів порівнянних з OpenAI o1 на задачах математики, коду і reasoning — при повністю відкритому коді і ліцензії MIT.

Що таке reasoning-модель — і чим вона відрізняється від звичайної

Звичайна мовна модель — Llama, Mistral, Gemma — отримує запит і одразу генерує відповідь. Вона не «перевіряє» себе в процесі — просто передбачає наступний токен на основі попередніх.

Reasoning-модель працює інакше. Chris McCormick пояснює: в основі — ідея «думати перед відповіддю» (Chain-of-Thought). Модель спочатку генерує ланцюжок міркувань між тегами <think>...</think>, перевіряє себе, може повернутися назад і виправити помилку — і лише потім видає фінальну відповідь.

Sean Goedecke описує ключову відмінність у навчанні: стандартні моделі навчаються на прикладах правильних відповідей. DeepSeek R1 навчається через reinforcement learning — модель сама генерує ланцюжки міркувань, і отримує винагороду тільки якщо фінальна відповідь правильна. Це означає, що модель може знаходити способи міркування, яких не було у навчальних даних.

Як виглядає відповідь DeepSeek R1 на практиці

Надсилаєш запит — і бачиш два блоки у відповіді:

<think>
Потрібно знайти всі прості числа до 50.
Починаю з 2 — ділиться тільки на 1 і на себе, просте.
3 — просте. 4 — ділиться на 2, не просте...
...перевіряю кожне число...
Отже список: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47
</think>

Прості числа до 50: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47.

Блок <think> — це процес міркування. Це не помилка і не службовий текст — це те, що робить модель точнішою. Trend Micro зазначає: при використанні в продакшн-застосунках теги <think> варто фільтрувати у постобробці — показувати кінцевому користувачеві тільки фінальну відповідь.

7. DeepSeek R1 — найкраща reasoning-модель для локального запуску

IBM описує DeepSeek R1 як модель що поєднує chain-of-thought reasoning з reinforcement learning — де автономний агент навчається вирішувати задачі методом спроб і помилок, без інструкцій від людини. Результат: на математичних і кодових бенчмарках — рівень OpenAI o1, але з відкритим кодом і ліцензією MIT.

Офіційні рекомендації DeepSeek по налаштуванню для найкращого результату:

• ✔️ Temperature: 0.5–0.7 (рекомендовано 0.6) — занадто низька дає повтори, занадто висока — нерелевантні відповіді
• ✔️ System prompt: не додавати — всі інструкції мають бути у user prompt
• ✔️ Для математики: додати в промпт «Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}»
• ✔️ Тестування: запускати кілька разів і усереднювати результат — модель має певну варіативність

Приклад: як правильно запитати DeepSeek R1

ollama run deepseek-r1:8b

# Для математики — з директивою
"Знайди всі простi числа від 1 до 100. Please reason step by step."

# Для дебагінгу — з повним контекстом помилки
"Ось функція на Python і traceback помилки. Знайди причину і виправ:
[код]
[traceback]"

# Для логічного аналізу
"Проаналізуй переваги і недоліки цього архітектурного рішення
покроково, враховуючи масштабованість і підтримку:
[опис архітектури]"

Коли використовувати DeepSeek R1, а коли — ні

• ✔️ RAM: 8B — 8 ГБ / 14B — 16 ГБ / 70B — 40+ ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull deepseek-r1:8b
• ✔️ Ліцензія: MIT — комерційне використання дозволено
• ✔️ Контекст: 128K токенів
• ⚠️ Обмеження: повільна на простих задачах, теги <think> потребують фільтрації в продакшні

8. QwQ — reasoning від Alibaba

QwQ — reasoning-варіант серії Qwen від Alibaba, побудований на тій самій ідеї chain-of-thought що і DeepSeek R1. Порівнянний результат на математичних бенчмарках. Till Freitag зазначає: Qwen3-серія загалом — одне з найсильніших сімейств відкритих моделей у 2026 році.

Практична перевага QwQ: якщо ти вже використовуєш Qwen 2.5 Coder для коду і Llama 3.3 для тексту — QwQ дозволяє додати reasoning в ту саму екосистему без додаткових налаштувань. Поведінка з тегами <think> аналогічна DeepSeek R1.

• ✔️ RAM: від 16 ГБ
• ✔️ Команда: ollama pull qwq
• ✔️ Краще для: математика, структурований аналіз, якщо вже в Qwen-екосистемі
• ⚠️ Обмеження: менша спільнота і менше туторіалів порівняно з DeepSeek R1

Як фільтрувати теги <think> в Python

Якщо використовуєш DeepSeek R1 або QwQ через API і хочеш показувати користувачам тільки фінальну відповідь:

import re

def extract_answer(response: str) -> str:
    """Прибирає блок ... з відповіді моделі."""
    # Видаляємо все між тегами think включно з тегами
    clean = re.sub(r'.*?', '', response, flags=re.DOTALL)
    return clean.strip()

# Приклад використання
raw_response = """

Потрібно знайти помилку в коді...
Бачу що змінна не ініціалізована...


Помилка на рядку 15: змінна `counter` використовується до ініціалізації.
Додай `counter = 0` перед циклом.
"""

print(extract_answer(raw_response))
# Виведе: Помилка на рядку 15: змінна `counter` використовується до ініціалізації.
# Додай `counter = 0` перед циклом.

Висновок: Reasoning-моделі — окремий інструмент для конкретних задач. DeepSeek R1 виправданий там де потрібна точність міркування: математика, складний дебагінг, структурований аналіз. Для щоденного використання — Llama 3.3 або Mistral залишаються кращим вибором.

🎯 Моделі для RAG і роботи з документами

RAG — це не одна модель, а пайплайн. Правильний вибір ембединг-моделі так само важливий, як вибір генеративної.

Що таке RAG і навіщо потрібні дві моделі

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — підхід, де модель відповідає не з пам'яті, а по твоїх документах. Пайплайн: документ → розбивка на чанки → ембединги → векторна база → пошук релевантних чанків → генерація відповіді. Ембединги — числові вектори смислового змісту тексту. Для їх створення потрібна окрема легка і швидка модель.

Ембединг-моделі для Ollama

• ✔️ nomic-embed-text — найпопулярніша ембединг-модель в Ollama. Висока якість, підтримка великого контексту, 2 ГБ RAM. ollama pull nomic-embed-text
• ✔️ mxbai-embed-large — сильні результати на MTEB benchmark. ollama pull mxbai-embed-large

Генеративні моделі для RAG

• ✔️ Llama 3.3 8B — 128K контекст, добре тримає довгий документний контекст
• ✔️ Qwen 2.5 14B — 128K контекст, краща якість на аналітичних задачах по документах
• ⚠️ Mistral 7B — швидша, але 32K контекст обмежує для великих документів

Детальніше про побудову RAG-пайплайну — у статті RAG з Ollama: навчи AI відповідати по твоїх документах.

Висновок розділу: Для RAG — nomic-embed-text для ембедингів + Llama 3.3 або Qwen 2.5 для генерації. Контекст 128K — обов'язкова вимога для роботи з довгими документами.

🎯 Моделі для слабкого заліза: що запустити на 8 ГБ RAM

На 8 ГБ RAM у 2026 вже немає причин жертвувати якістю — правильна модель вирішує більшість реальних задач.

Рекомендації по задачах для 8 ГБ RAM

• ✔️ Загальний чат і текст: Llama 3.3 8B — ollama pull llama3.3:8b
• ✔️ Код і програмування: Qwen 2.5 Coder 7B — ollama pull qwen2.5-coder:7b
• ✔️ Швидкі відповіді: Mistral 7B — ollama pull mistral
• ✔️ Математика і логіка: Phi-4 Mini — ollama pull phi4-mini
• ✔️ Менше 6 ГБ RAM: Gemma 3 4B — ollama pull gemma3:4b
• ✔️ Reasoning на 8 ГБ: DeepSeek R1 8B — ollama pull deepseek-r1:8b

Що не варто запускати на 8 ГБ RAM

• ⚠️ Моделі 13B+ у Q4 — будуть повільними або не запустяться
• ⚠️ Qwen 2.5 Coder 14B — потребує 16 ГБ
• ⚠️ Phi-4 14B — потребує 16 ГБ
• ⚠️ Llama 3.3 70B — потребує 40+ ГБ

Детальніше — у статті Ollama на слабкому залізі: повний гайд для 8 ГБ RAM.

Висновок: 8 ГБ RAM — достатній мінімум для якісної роботи з Ollama. Llama 3.3 8B і Qwen 2.5 Coder 7B закривають більшість практичних задач.

📊 Порівняльна таблиця: якість / швидкість / RAM / задача

Зведена таблиця всіх моделей з бенчмарками і рекомендаціями. Джерела: SitePoint, Onyx AI Leaderboard, CodeGPT.

🎯 Як протестувати модель за 5 хвилин — чеклист

Якщо ти тільки починаєш з Ollama і ще не розібрався з базовими концепціями — перед тестуванням моделей рекомендуємо прочитати огляд: Що таке Ollama і навіщо запускати AI локально у 2026 — там пояснено як влаштована платформа, які задачі вона вирішує і кому підходить.

Найкращий спосіб вибрати модель — завантажити двох кандидатів і дати їм однаковий промпт. Результат очевидний за 10 хвилин.

Крок 1. Завантажити і запустити

ollama pull llama3.3:8b
ollama run llama3.3:8b

Крок 2. Перевірити якість на своїй задачі

• ✔️ Для коду: «Напиши функцію на Python яка [твоя задача]» — перевір чи код запускається без помилок
• ✔️ Для тексту: «Перефразуй цей абзац у діловому стилі» — порівняй результат з оригіналом
• ✔️ Для аналізу: «Підсумуй цей документ у 5 пунктах» — вставь реальний текст з роботи
• ✔️ Для reasoning: «Вирішни задачу покроково: [математична або логічна задача]»

Крок 3. Перевірити швидкість

Після відповіді Ollama показує tokens/sec. Для комфортної роботи — мінімум 10–15 tokens/sec. Якщо менше — розглянь меншу модель або Q4_K_M замість Q8.

Крок 4. Порівняти двох кандидатів на одному промпті

# Термінал 1
ollama run llama3.3:8b "Напиши функцію для парсингу JSON у Python"

# Термінал 2
ollama run qwen2.5-coder:7b "Напиши функцію для парсингу JSON у Python"

Крок 5. Вибрати і видалити зайве

Та модель, що дає кращий результат на твоїй задачі — твоя основна. Решту можна видалити і звільнити місце на диску:

ollama rm model-name

Висновок: Тестування займає 10–15 хвилин і дає точнішу відповідь ніж будь-який огляд. Починай з Llama 3.3 8B як базової точки порівняння.

❓ Часті питання (FAQ)

Яку модель завантажити першою?

Починай з Llama 3.3 8B — якщо є 8 ГБ RAM. Найзбалансованіший варіант: хороша якість, великий контекст, активна підтримка спільноти. Команда: ollama pull llama3.3:8b

Чи можна запустити кілька моделей одночасно?

Технічно так, але кожна модель займає RAM. Дві 8B-моделі одночасно потребують 12–16 ГБ. Ollama автоматично вивантажує неактивну модель через 5 хвилин — це допомагає економити пам'ять.

Чому Ollama завантажує Q4_K_M за замовчуванням?

Q4_K_M — оптимальний баланс між розміром і якістю. Для більшості задач різниця між Q4_K_M і Q8 несуттєва, але Q4_K_M вдвічі менше. Якщо потрібна максимальна якість: ollama pull llama3.3:8b-instruct-q8_0

Як перевірити які моделі встановлені?

ollama list — показує всі завантажені моделі, їх розмір і дату завантаження. ollama rm model-name — видаляє модель і звільняє місце на диску.

Де знайти всі доступні моделі?

Повний каталог — ollama.com/search. Фільтрується за задачею, розміром і мовою програмування.

Що таке теги <think> у відповідях DeepSeek R1?

Це ланцюжок міркувань — покроковий процес «думання» моделі перед фінальною відповіддю. Це очікувана поведінка reasoning-моделей, а не помилка. Якщо використовуєш через API — можна відфільтрувати теги <think>...</think> у постобробці.

✅ Висновки

Вибір моделі Ollama залежить від трьох речей: заліза, задачі і вимог до швидкості. Стислі рекомендації:

• ✔️ Загальний старт, 8 ГБ RAM → Llama 3.3 8B
• ✔️ Код, 16 ГБ RAM → Qwen 2.5 Coder 14B
• ✔️ Код, 8 ГБ RAM → Qwen 2.5 Coder 7B
• ✔️ Максимальна швидкість → Mistral 7B
• ✔️ Математика і логіка → Phi-4 або DeepSeek R1
• ✔️ Складний аналіз → DeepSeek R1 або QwQ
• ✔️ RAG і документи → Llama 3.3 + nomic-embed-text
• ✔️ Зображення → Llama 3.2 Vision або Gemma 3
• ✔️ Менше 6 ГБ RAM → Gemma 3 4B або Phi-4 Mini

Найкращий спосіб вибрати — завантажити двох кандидатів і протестувати на реальних задачах за 15 хвилин.

Наступний крок: якщо ще не встановив Ollama — покрокова інструкція для Mac, Windows і Linux. Якщо вже працюєш з Ollama і хочеш підключити модель до IDE — Ollama + VS Code: заміна GitHub Copilot.

📎 Джерела

1. Ollama Library — офіційний реєстр моделей
2. AI Tool Discovery: Best Local LLM Models 2026 — бенчмарки HumanEval і MATH
3. Onyx AI: Self-Hosted LLM Leaderboard 2026 — MMLU-Pro, GPQA Diamond, SWE-bench
4. CodeGPT: Choosing the Best Ollama Model — квантизація і моделі для коду
5. Blue Headline: Llama vs Mistral vs DeepSeek vs Qwen 2026
6. O-Mega AI: Top 10 Open Source LLMs 2026 — Gemma 3, Mistral Small, Phi-3
7. Till Freitag: Open-Source LLMs Compared 2026 — 20+ моделей, вимоги до заліза
8. Sebastian Raschka: The Big LLM Architecture Comparison — Qwen3, DeepSeek, Mistral