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Rankings de LLMs Open Source
Descubra quais modelos de linguagem open source oferecem a melhor qualidade por parâmetro. Os modelos são ranqueados por pontuação de eficiência — qualidade de benchmark dividida pela contagem de parâmetros — usando dados de avaliações da Artificial Analysis e metadados do HuggingFace.
Explore recomendações por nível de hardware para encontrar modelos que rodam no seu setup, de GPUs de consumidor a clusters de datacenter.
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Acompanhe os melhores grandes modelos de linguagem open-source.
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Rankings de Eficiência
| # | Modelo | Parâmetros | Qualidade | Eficiência | Preço/1M | Licença |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3.5 0.8B Alibaba | 1B | 10.5 | 13.13 | $0.02 | apache-2.0 |
| 2 | Qwen3.5 2B Alibaba | 2B | 16.3 | 8.15 | $0.04 | apache-2.0 |
| 3 | Qwen3.5 4B Alibaba | 4B | 27.1 | 6.78 | $0.06 | apache-2.0 |
| 4 | DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B DeepSeek | 2B | 9.1 | 6.07 | N/A | mit |
| 5 | Nanbeige4.1-3B Nanbeige | 3B | 16.1 | 5.37 | N/A | apache-2.0 |
| 6 | Qwen: Qwen3.5-9B Alibaba | 9B | 32.4 | 3.60 | $0.07 | apache-2.0 |
| 7 | Qwen3 VL 4B Instruct Alibaba | 4B | 9.6 | 2.40 | N/A | apache-2.0 |
| 8 | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct Alibaba | 8B | 14.3 | 1.79 | $0.18 | apache-2.0 |
| 9 | Qwen: Qwen3.6 27B Alibaba | 27B | 45.8 | 1.70 | $1.04 | apache-2.0 |
| 10 | Qwen: Qwen3.5-27B Alibaba | 27B | 42.1 | 1.56 | $0.54 | apache-2.0 |
| 11 | Step3 VL 10B StepFun | 10B | 15.4 | 1.54 | N/A | apache-2.0 |
| 12 | DeepSeek R1 Distill Llama 8B DeepSeek | 8B | 12.1 | 1.51 | N/A | mit |
| 13 | Qwen2.5 Coder 7B Instruct Alibaba | 7B | 10.0 | 1.43 | $0.04 | apache-2.0 |
| 14 | Qwen: Qwen3.6 35B A3B Alibaba | 35B | 43.5 | 1.24 | $0.36 | apache-2.0 |
| 15 | OpenAI: gpt-oss-20b OpenAI | 20B | 24.5 | 1.23 | $0.06 | apache-2.0 |
| 16 | Olmo 3 7B Instruct Allen AI | 7B | 8.2 | 1.17 | $0.13 | apache-2.0 |
| 17 | Google: Gemma 4 26B A4B | 26B | 30.3 | 1.17 | $0.13 | apache-2.0 |
| 18 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B DeepSeek | 14B | 15.8 | 1.13 | N/A | mit |
| 19 | Qwen: Qwen3.5-35B-A3B Alibaba | 35B | 37.1 | 1.06 | $0.35 | apache-2.0 |
| 20 | L EXAONE 4.5 33B LGAI EXAONE | 33B | 30.2 | 0.92 | N/A | other |
| 21 | Qwen3 14B (Non-reasoning) Alibaba | 14B | 12.8 | 0.91 | $0.38 | apache-2.0 |
| 22 | Molmo2 8B Allen AI | 8B | 7.3 | 0.91 | N/A | apache-2.0 |
| 23 | 30B | 20.0 | 0.67 | $0.12 | apache-2.0 | |
| 24 | Qwen: Qwen3 VL 32B Instruct Alibaba | 32B | 17.2 | 0.54 | $0.18 | apache-2.0 |
| 25 | DeepSeek: R1 Distill Qwen 32B DeepSeek | 32B | 17.2 | 0.54 | $0.29 | mit |
| 26 | 30B | 16.1 | 0.54 | $0.23 | apache-2.0 | |
| 27 | Qwen: Qwen3.5-122B-A10B Alibaba | 122B | 41.6 | 0.34 | $0.72 | apache-2.0 |
| 28 | OpenAI: gpt-oss-120b OpenAI | 120B | 33.3 | 0.28 | $0.07 | apache-2.0 |
| 29 | 80B | 20.1 | 0.25 | $0.34 | apache-2.0 | |
| 30 | Qwen: Qwen3.5 397B A17B Alibaba | 397B | 45.0 | 0.11 | $0.88 | apache-2.0 |
| 31 | 235B | 20.8 | 0.09 | $0.37 | apache-2.0 |
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GPU Consumidor (16-24GB VRAM)
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