Aktuális modell-paletta 2026 · Felhő & saját üzemeltetés

MI-modellek

Az MI-paletta 2026-ban erősen specializálódott — egyetlen modell sem vezet már mindenben. Helyette a use case dönt: kód, multimodális, adatvédelem, volumen. És főleg: hol fut a modell — a felhőben vagy saját hardveren. Ez az oldal a top modellek őszinte számvetése a 2026. áprilisi állapot szerint, konkrét ajánlásokkal use case-enként.

Mindkettővel dolgozunk: felhő-API-k (Anthropic, OpenAI, Google) a maximális teljesítményért, saját üzemeltetésű modellek (DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral) a saját Tier3+ düsseldorfi infrastruktúrán az adatvédelmileg kritikus terheléshez. Plusz gateway-megoldások, mint az OpenRouter és a HuggingFace, ha a gyártófüggetlenség számít.

[01] · FELHŐ-API-K

Proprietary · Maximum Performance

4 vezető modell

Claude Opus 4.7

Anthropic

Kódolás · ágensek · 1M kontextus

Összetett kódolási feladatok, többlépéses ágensek, nagy kódbázisok

BenchmarkArena Code Elo 1548

HostingAPI / Bedrock / Vertex

GPT-5.5

OpenAI

Csúcsintelligencia · strukturált gondolkodás

Összetett elemzések, kutatás, gépvezérlő (computer-use) ágensek

BenchmarkIntelligence Index 60 (xhigh)

HostingAPI / Azure

Gemini 3.1 Pro

Google

Multimodális · tudomány · ARC-AGI

Kép- és videóértelmezés, tudományos feladatok, hosszú kontextus

BenchmarkGPQA 94,3 % · ARC-AGI-2 élvonal

HostingAPI / Vertex AI

Grok 4

xAI

Kódolás · valós idejű adatok

Kódgenerálás naprakész tudással, X-integráció

BenchmarkSWE-bench 75 % · HLE 50,7 %

HostingAPI

[02] · OPEN-WEIGHT · SAJÁT ÜZEMELTETÉS

Saját hardver · GDPR-konform

6 top modell

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek

A legjobb nyílt súlyú modell · kódolás · gondolkodtatás

High-end saját üzemeltetés, ágens-munkafolyamatok, kód

BenchmarkBenchLM 87 · 1,6T összesen / 49B aktív (MoE)

HostingSelf-hosted (vLLM, 8× A100)

Qwen 3.5 397B

Alibaba

Gondolkodtatás · MoE-architektúra · hatékony

Saját üzemeltetés szerényebb hardveren, hosszú kontextusok

BenchmarkBenchLM 79 · 122B/10B aktív

HostingSelf-hosted (elfut egy 64 GB-os MacBookon)

GLM-5

Zhipu AI

Kódolásban közel a Claude szintjéhez

Kódoló ágensek felhőszolgáltató nélkül

BenchmarkSWE-bench 77,8 % (vs. Claude 80,8 %)

HostingSelf-hosted (vLLM)

Kimi 2.6

Moonshot AI

Hosszú kontextus · gondolkodtatás

Dokumentumelemzés, kutatási asszisztens

BenchmarkBenchLM 86 · nagyon hosszú kontextusok

HostingSelf-hosted

Llama 4

Melyik modell melyik use case-hez?

Kérdés

„Olyan kódoló asszisztens kell, amelyik egész funkciókat megír."

Felhő-ajánlás

Claude Opus 4.7 (a kódolás királya)

Saját üzemeltetés ajánlás

DeepSeek V4 Pro · GLM-5

Hosting-megjegyzés

A felhő gyorsabban indul; nagyobb volumennél a saját üzemeltetés olcsóbb.

[04] · INFERENCE-STACK

Eszközök fejlesztéshez, üzemeltetéshez és gateway-hez

Ollama
Local Dev
Egy sor a telepítés, egy sor a futtatás. Tökéletes helyi fejlesztéshez, prototípusokhoz és egyfelhasználós környezetekhez. Támogatja a Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral és 100+ további modellt.
vLLM
Production
Nagy áteresztőképességű inference-szerver éles üzemhez. PagedAttention, folyamatos kötegelés, tensor-párhuzamosítás. A saját üzemeltetésű telepítések sztenderdje 100+ kérés/másodperc terhelés mellett.
HuggingFace TGI
Production
A HuggingFace Text Generation Inference szervere — éles üzemre kész, natív HF-Hub-integrációval, kvantálással (GPTQ, AWQ, EETQ) és streameléssel.
OpenRouter
Gateway
Egyetlen API minden modellhez (felhős és nyílt súlyú). Szolgáltatófüggetlen, átlátható árazás, egyszerű A/B-tesztelés a szolgáltatók között. Ideális hibrid környezetekhez.
HuggingFace Hub
Model Registry
Központi tárház 1M+ modellhez, adathalmazhoz és Space-hez. A nyílt súlyú modellek elsődleges forrása, inference-végpontokkal, használatarányos fizetéssel, saját GPU nélkül.
LangChain / LlamaIndex
Orchestration
Keretrendszer RAG-folyamatokhoz, ágensekhez és eszközhasználathoz. Modellfüggetlen — ugyanaz a kód megy Claude, GPT, Llama és Qwen modellekkel is.

[05] · GDPR & HOSTING

Mikor felhő, mikor saját szerver?

A felhő-API megfelel, ha …

→ nem dolgozol fel személyes adatokat
→ van adatfeldolgozói szerződés a szolgáltatóval (pl. Anthropic Pro AVV, OpenAI Enterprise)
→ az adatok anonimizáltak vagy szintetikusak
→ a sebesség + top-modell teljesítmény az elsődleges

A saját üzemeltetés kötelező, ha …

→ beteg-, ügyfél- vagy pénzügyi adatokat dolgozol fel
→ a compliance-előírások kizárják a harmadik országba történő adattovábbítást
→ az adatok nem hagyhatják el a saját szervert / az EU-t
→ a nagy volumen szétfeszíti a felhő-API költségeit

[Kész az MI-integrációra?]

Melyik modell az Ön use case-éhez — és hol fusson?

Az első beszélgetésen tisztázzuk az adatok érzékenységét, a volument, a büdzsét és a nyelvi követelményeket. Konkrét ajánlást kap — felhő vagy saját üzemeltetés — ráfordítás-becsléssel.