LLMs de código aberto: Equilibrando custo, privacidade e desempenho para empresas

Este artigo avalia vários modelos de linguagem grandes (LLMs) de código aberto para aplicações empresariais, focando em custo, privacidade e desempenho. Usando o benchmark BASIC, os modelos foram avaliados em precisão, velocidade, custo-eficácia, completude e delimitação. O Llama 3.2 ofereceu um bom equilíbrio entre precisão e custo; o Qwen 2.5 se destacou na eficácia de custo; e o Gemma 2 foi o mais rápido, embora um pouco menos preciso. Embora os LLMs de código aberto ainda fiquem atrás de modelos proprietários como o GPT-4o em desempenho, eles oferecem vantagens significativas em privacidade de dados e controle de custos, e estão se tornando cada vez mais viáveis para tarefas empresariais críticas à medida que continuam a melhorar.