Đang tải bảng tin…
ByteByteGo283 bình luận5 phút đọc
EP219: 12 Open-source LLMs
Tóm tắt bởi AI
Bài viết giới thiệu 12 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở nổi bật năm 2026, mỗi mô hình có điểm mạnh riêng như khả năng đa phương thức của Llama 4 Scout, cửa sổ ngữ cảnh triệu token của DeepSeek V4 hay hiệu suất hàng đầu trên SWE-Bench Pro của GLM 5.1. Ngoài ra, bài còn so sánh kiến trúc SLM vs. LLM, đánh giá ưu nhược điểm giữa single-agent và multi-agent, cũng như 7 chế độ phân quyền trong Claude Code.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn và tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ mở nguồn (LLM) phù hợp với dự án của mình, từ khả năng xử lý đa modal cho đến hiệu suất trên các công việc lập trình chuyên sâu.
Nguồn: https://blog.bytebytego.com/p/ep219-12-open-source-llms. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
JetBrains111 phútAI
Your AI Agent Keeps Missing The Real Bottleneck. JetBrains Rider Can Fix It Now.
JetBrains vừa bổ sung kỹ năng dottrace-analyze cho AI Assistant trong Rider 2026.2 EAP 8, giúp AI agent phân tích trực tiếp các snapshot .dtp từ dotTrace thay vì đoán mò bottleneck dựa trên source code. Kết quả benchmark trên 80 lượt chạy và 8 kịch bản .NET cho thấy độ chính xác tăng vọt từ 4.71 lên 8.15/10, đặc biệt cải thiện mạnh mẽ trong trường hợp UI freeze của Avalonia (từ 1.6/10 lên 10/10). Tính năng này yêu cầu subscription dotUltimate hoặc All Products Pack.
Lập trình viên nên đọc bài này vì JetBrains Rider 2026.2 EAP mới giới thiệu công cụ phân tích hiệu suất chính xác hơn bằng cách kết hợp dữ liệu thực tế từ dotTrace thay vì chỉ dựa vào các dấu hiệu giả định từ mã nguồn, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu suất ứng dụng một cách đáng kể.
