MÔ HÌNH LLM địa phương TỐT NHẤT để chạy vào năm 2026: ​ Hiệu suất cao (24+ GB VRAM, tốt nhất là với nhiều GPU) ​ • Kimi K2 - 1T tham số, 32B hoạt động. Quái vật MoE • GLM-4.7 (Z AI) - 30B-A3B MoE, SWE-bench 73.8% • DeepSeek V3.2 - 671B / 37B hoạt động. Vẫn là vua mã nguồn mở • Qwen3 235B-A22B - tỷ lệ chất lượng/chi phí điên rồ nếu bạn có phần cứng ​ Mức trung bình (16-24 GB VRAM / RAM) ​ • Qwen3 30B-A3B - vượt trội hơn hẳn so với khả năng, ổn định trong ngữ cảnh dài • Gemma 3 27B - phát hành mở tốt nhất của Google cho đến nay • Nemotron 3 Nano 30B - Math500: 91%. Tốt nhất trong lớp nếu bạn cần toán ​ Mô hình nhẹ (8-16 GB RAM, có thể chạy mà không cần GPU chuyên dụng) ​ • Qwen3 8B / 4B / 1.7B - gia đình mô hình nhỏ tốt nhất hiện nay • Gemma 3 4B - khả năng đáng ngạc nhiên trên CPU • Phi-4 (14B) - Microsoft làm được nhiều điều với ít ​ Hệ thống AI địa phương thực sự đang bắt kịp với đám mây