10 Model Bahasa Besar (LLM) Terbaik di 2025

Setiap hari ada model AI baru muncul di feed X saya. Kedip sebentar, sudah ada lagi rilisan “open weight, setara GPT-4o”.

Saya masih ingat saat LLaMA dirilis dan rasanya itu sesuatu yang besar. Lalu Vicuna menyusul. Setelah itu semuanya terasa kabur. Hugging Face tiba-tiba jadi halaman utama AI.

Kalau kamu membangun dengan teknologi ini, sulit untuk tidak bertanya-tanya — apakah saya harus mengikuti semuanya? Atau cukup memilih satu yang cocok dan berharap itu tidak bermasalah?

Saya sudah mencoba sebagian besar model ini di produk nyata. Ada yang sangat bagus untuk chat. Ada juga yang langsung gagal saat dipakai di agen llm atau toolchain.

Apa itu model bahasa besar?

Model bahasa besar (LLM) adalah sistem AI yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia dalam berbagai tugas.

Model ini dilatih dengan jumlah teks yang sangat besar — mulai dari buku, situs web, kode, hingga percakapan — agar bisa mempelajari cara kerja bahasa dalam praktik.

Kamu melihatnya bekerja saat sebuah chatbot AI memahami pertanyaanmu, bahkan setelah pertanyaan lanjutan, karena ia mengerti konteksnya.

LLM mahir dalam tugas seperti merangkum dokumen, menjawab pertanyaan, menulis kode, menerjemahkan antar bahasa, dan melakukan percakapan yang koheren.

Penelitian yang berkembang di konsep seperti chain of thought prompting juga memungkinkan LLM diubah menjadi agen AI.

7 Penyedia LLM Teratas

Sebelum membahas model terbaik, ada baiknya tahu siapa yang membuatnya.

Setiap penyedia punya pendekatan berbeda dalam desain model — ada yang fokus pada skala, ada yang mengutamakan keamanan atau multimodalitas, dan ada juga yang mendorong keterbukaan akses.

Memahami asal-usul sebuah model memberi gambaran lebih jelas tentang perilakunya dan siapa target penggunanya.

OpenAI

OpenAI adalah perusahaan di balik ChatGPT dan seri GPT. Sebagian besar tim yang membangun dengan LLM saat ini memakai model mereka secara langsung atau bersaing dengan mereka.

OpenAI beroperasi sebagai laboratorium riset sekaligus platform komersial, menawarkan modelnya melalui API dan integrasi produk.

OpenAI fokus membangun model chatbot GPT serbaguna dengan kemampuan luas, seperti GPT-4o. Mereka terus membentuk lanskap AI komersial dan pengembang saat ini.

Anthropic

Anthropic adalah perusahaan AI yang berbasis di San Francisco, didirikan tahun 2021 oleh mantan peneliti OpenAI, termasuk kakak-beradik Dario dan Daniela Amodei.

Tim ini fokus membangun model bahasa yang aman, mudah diarahkan, dapat diinterpretasi, dan andal untuk percakapan panjang.

Keluarga Claude dikenal sangat baik dalam mengikuti instruksi dan menjaga konteks, nilai yang terlihat jelas saat model ini menangani prompt rumit dan percakapan multi-putaran.

Google DeepMind

DeepMind adalah divisi riset AI Google, awalnya dikenal lewat terobosan di bidang game dan reinforcement learning.

Sekarang mereka adalah tim di balik keluarga model Gemini, yang menjadi penggerak banyak produk AI Google.

Model Gemini dirancang untuk penalaran multimodal dan tugas dengan konteks panjang, dan sudah terintegrasi di ekosistem mereka seperti Search, YouTube, Drive, dan Android.

Meta

Meta adalah perusahaan di balik model LLaMA — salah satu LLM open-weight terkuat yang tersedia saat ini.

Meski aksesnya dibatasi lisensi, model ini bisa diunduh penuh dan sering digunakan untuk deployment privat dan eksperimen.

Meta fokus merilis model yang mumpuni agar komunitas luas bisa melakukan fine-tuning, hosting, atau membangun sistem tanpa bergantung pada API eksternal.

DeepSeek

DeepSeek adalah perusahaan AI asal Tiongkok yang cepat menarik perhatian karena merilis model open-weight yang kompetitif dengan fokus pada penalaran dan pencarian informasi.

Model mereka populer di kalangan pengembang yang menginginkan transparansi dan kontrol dalam membangun serta menerapkan sistemnya.

xAI

xAI adalah perusahaan AI yang berposisi sebagai grup R&D independen yang bekerja erat dengan X (dulu Twitter).

Model Grok mereka terintegrasi ke produk X dan bertujuan menggabungkan kemampuan percakapan dengan akses data real-time.

Mistral

Mistral adalah startup AI berbasis di Paris yang dikenal karena merilis model open-weight berkinerja tinggi.

Mereka fokus pada efisiensi dan aksesibilitas, dengan model yang sering digunakan untuk deployment lokal atau latensi rendah.

10 Model Bahasa Besar Terbaik

Sebagian besar dari kita tidak memilih model dari leaderboard – kita memilih yang terasa paling pas.

Dan “terbaik” bukan berarti model terbesar atau skor tertinggi di evaluasi. Artinya: Apakah saya akan menggunakannya untuk menjalankan agen, mengelola pipeline kode, menjawab pelanggan, atau mengambil keputusan di tugas penting?

Saya memilih model yang:

• aktif dipelihara dan tersedia sekarang
• sudah diuji di aplikasi nyata
• benar-benar unggul di satu hal: percakapan, penalaran, kecepatan, keterbukaan, atau kedalaman multimodal

Tentu, model baru akan terus bermunculan. Tapi model-model ini sudah terbukti di lapangan — dan jika kamu membangun hari ini, inilah yang layak diketahui.

LLM Percakapan Terbaik

Model percakapan terbaik mampu menjaga konteks antar giliran, menyesuaikan nada bicara, dan tetap koheren meski percakapan berubah arah atau berulang.

Untuk masuk daftar ini, sebuah model harus terasa responsif. Ia harus bisa menangani kalimat yang tidak rapi, pulih dengan baik dari interupsi, dan membalas dengan cara yang terasa seperti benar-benar mendengarkan.

1. GPT4o

Tags: AI Percakapan, Suara Real-Time, Input Multimodal, Sumber Tertutup

GPT-4o adalah model andalan terbaru dari OpenAI, dirilis Mei 2024 — dan ini lompatan besar dalam kemampuan LLM menangani interaksi multimodal secara real-time.

Model ini bisa menerima teks, file, gambar, dan audio sebagai input, serta merespons dalam format apa pun.

Saya sudah menggunakan pemahaman bahasa GPT-4o yang luas untuk latihan bahasa Prancis, dan sulit ditandingi.

Respons suara muncul hampir seketika (sekitar 320ms) dan bahkan meniru nada serta suasana hati dengan cara yang terasa sangat manusiawi.

Selain menjadi chatbot yang paling banyak digunakan di internet, model ini juga paling disukai perusahaan karena fitur tambahan dan alat yang tersedia di ekosistem OpenAI.

2. Claude 4 Sonnet

Tags: AI Percakapan, Memori Konteks Panjang, Siap Perusahaan, Closed-Source

Claude Sonnet 4 adalah model AI percakapan terbaru dari Anthropic, dirilis Mei 2025.

Model ini dirancang untuk percakapan alami yang terasa cermat tanpa mengorbankan kecepatan, dan sangat cocok untuk chat di lingkungan perusahaan.

Claude Sonnet 4 mampu menjaga konteks dalam percakapan panjang, mengikuti instruksi dengan andal, dan cepat beradaptasi saat topik atau maksud pengguna berubah.

Dibanding versi sebelumnya seperti Claude 3.7, Sonnet 4 menghasilkan jawaban yang lebih fokus dan lebih terkontrol dalam hal panjang jawaban, tanpa kehilangan koherensi.

3. Grok 3 (xAI)

Tags: AI Percakapan, Kesadaran Real-Time, Humor, Closed-Source

Grok 3 terasa seperti seseorang yang terlalu lama online. Terhubung langsung ke X, model ini tidak perlu lagi bergantung pada API internet untuk mengikuti berita.

Humor LLM biasanya bernuansa tragis, tapi setidaknya Grok sadar kalau ia sedang bercanda. Kadang lucu, kadang malah makin aneh. Tapi apapun hasilnya, ia tetap berbicara.

Model ini paling cocok di ruang yang ramai dan reaktif. Misalnya di grup chat yang heboh saat peluncuran produk atau bot media yang ikut berkomentar di tengah berita real-time.

Kadang kamu akan menemukan Grok — atau kembarannya yang kacau, “Gork” — muncul di thread X, membantu orang memastikan apakah Bumi itu bulat. Jadi, mungkin ada baiknya tetap waspada.

LLM dengan Kemampuan Penalaran Terbaik

Beberapa model dibuat untuk kecepatan. Yang ini dibuat untuk berpikir. Mereka mengikuti instruksi kompleks dan tetap fokus dalam tugas panjang dan bertingkat.

Artinya, bukan sekadar menghasilkan jawaban, mereka juga melacak apa yang sudah dilakukan, menyesuaikan diri berdasarkan hasil, dan merencanakan langkah berikutnya dengan tujuan yang jelas.

Sebagian besar menggunakan kerangka penalaran seperti ReAct dan CoT, sehingga sangat cocok untuk membangun agen AI dan masalah yang butuh struktur, bukan sekadar kecepatan.

4. OpenAI o3

Tags: Reasoning LLM, Chain-of-Thought, Siap Agen, Closed-Source

OpenAI o3 adalah model yang berfokus pada penalaran, dirancang untuk menangani tugas kompleks yang membutuhkan pemikiran terstruktur.

Model ini unggul di bidang seperti matematika, pemrograman, dan pemecahan masalah ilmiah, menggunakan teknik chain-of-thought yang diturunkan dari OpenAI o1 untuk memecah masalah menjadi langkah-langkah yang lebih mudah.

OpenAI menggunakan deliberative alignment untuk merencanakan tindakannya dengan lebih baik. Model ini memeriksa keputusannya sendiri dengan panduan keamanan sebelum melanjutkan.

Dari yang kami lihat, OpenAI kemungkinan akan menggabungkan keunggulan keduanya dengan mengombinasikan otak o3 dan fleksibilitas 4o ke dalam GPT-5.

5. Claude 4 Opus

Tags: Reasoning LLM, Memori Konteks Panjang, Siap Enterprise, Closed-Source

Claude 4 Opus adalah model andalan Anthropic — meski terasa lebih lambat dan mahal dibanding Sonnet.

Sebagai model terbesar yang pernah dilatih Anthropic, model ini bisa tetap fokus pada input panjang dan mempertahankan logika di setiap langkahnya.

Model ini cocok untuk materi yang padat. Kamu bisa memberinya laporan lengkap atau dokumen proses, dan ia akan membahas detailnya dengan konteks dan referensi.

Ini sangat penting bagi tim enterprise yang membangun sistem AI yang mampu bernalar di ruang kerja besar.

6. Gemini 2.5 Pro

Tags: LLM Penalaran, Tugas Konteks Panjang, Kemampuan Perencanaan, Sumber Tertutup

Gemini 2.5 Pro adalah model paling canggih dari DeepMind — jika digunakan di tempat yang tepat.

Di dalam AI Studio dengan Deep Research aktif, model ini memberikan rantai penalaran lengkap dan menjelaskan keputusan dengan logika yang jelas.

Kemampuan penalarannya memberi keunggulan dalam alur kerja bertahap dan sistem agen.

Gemini 2.5 Pro tampil maksimal saat punya ruang untuk berpikir dan alat yang bisa digunakan. Ini jadi pilihan kuat untuk tim yang membangun aplikasi berbasis logika yang butuh struktur agar bisa berkembang.

7. DeepSeek R1

Tags: LLM Penalaran, Konteks Panjang, Berorientasi Riset, Sumber Terbuka

DeepSeek R1 hadir dengan bobot terbuka dan mengungguli Claude serta o1 pada tolok ukur penalaran utama, memicu kepanikan nyata di antara tim yang berlomba merilis model closed-source.

Keunggulannya berasal dari arsitektur. R1 mengutamakan struktur dengan fokus pada penanganan token yang rapi dan pemahaman jelas tentang bagaimana perhatian harus diskalakan saat percakapan makin panjang.

Jika kamu membangun agen yang butuh logika kuat dan langkah yang terjaga, R1 memberimu performa tingkat dasar yang mudah dijalankan di perangkat sendiri — satu-satunya model open-source di antara model penalaran.

LLM Ringan Terbaik

Semakin kecil modelnya, semakin terasa komprominya — tapi kalau dibuat dengan baik, tidak terasa kecil.

Sebagian besar model kecil didistilasi dari versi lebih besar, dilatih untuk mempertahankan cukup banyak kemampuan aslinya sambil mengurangi ukuran.

Kamu bisa menjalankannya di perangkat edge, setup spesifikasi rendah — bahkan di laptop jika perlu.

Di sini kamu tidak mengejar penalaran mendalam atau percakapan panjang. Yang dicari adalah presisi dan hasil cepat tanpa perlu infrastruktur cloud penuh.

8. Gemma 3 (4B)

Tags: LLM Ringan, Penggunaan di Perangkat, Sumber Terbuka

Gemma 3 (4B) berasal dari lini Gemma milik Google yang lebih besar, dipangkas menjadi empat miliar parameter agar bisa berjalan di perangkat sederhana tanpa perlu cloud.

Model ini tetap disiplin mengikuti instruksi seperti model induknya, tapi menjawab dengan kecepatan yang dibutuhkan untuk agen mobile atau widget chat offline.

Pasang saja di alur kerja lokal, model ini langsung aktif dan tetap stabil meski memori terbatas.

9. Mistral Small 3.1

Tags: LLM Ringan, Penggunaan di Perangkat, Sumber Terbuka

Mistral Small 3.1 melanjutkan seri Mistral Small sebelumnya namun tetap ringan sehingga bisa dijalankan di satu GPU konsumen sambil tetap menawarkan jendela 128 ribu token.

Model ini bisa memproses sekitar 150 token per detik dan menangani prompt teks maupun gambar dasar, sehingga cocok untuk lapisan chat di edge atau agen tertanam.

10. Qwen 3 (4B)

Tags: LLM Ringan, Multibahasa, Sumber Terbuka

Qwen 3 4B memperkecil arsitektur Qwen-3 milik Alibaba menjadi model empat miliar parameter yang tetap memahami lebih dari 100 bahasa dan mudah diintegrasikan ke kerangka kerja pemanggilan alat.

Model ini open weight dengan lisensi gaya Apache, bisa dijalankan di GPU sederhana, dan menarik perhatian untuk tugas agen yang butuh penalaran cepat.

Cara Membangun Agen dengan LLM Favorit Anda

Sudah memilih model? Bagus. Sekarang saatnya digunakan.

Cara terbaik untuk tahu apakah LLM cocok dengan kebutuhanmu adalah langsung membangun dengannya — lihat bagaimana ia menangani input nyata dan alur penerapan.

Untuk contoh cepat ini, kita akan gunakan Botpress — pembuat chatbot dan agen AI berbasis visual.

Langkah 1: Tentukan cakupan dan peran agenmu

Sebelum membuka platform, pastikan dulu peran apa yang harus dijalankan bot.

Sebaiknya mulai dari beberapa tugas, lihat kelayakan dan adopsinya, lalu kembangkan dari situ.

Memulai dari chatbot FAQ sederhana bisa membantumu memahami bagaimana data digunakan dan parameter terstruktur berpindah antar LLM atau alat.

Langkah 2: Buat agen dasar

Di Botpress Studio, buka bot baru dan tulis Instruksi yang jelas untuk agen.

Ini memberi tahu LLM bagaimana ia harus bertindak dan tugas apa yang ingin dicapai. Contoh instruksi untuk chatbot pemasaran bisa seperti:

“Anda adalah asisten pemasaran untuk [Perusahaan]. Bantu pengguna mempelajari produk kami, jawab pertanyaan umum, dan dorong mereka untuk memesan demo atau mendaftar pembaruan email. Jawab dengan singkat, membantu, dan proaktif.”

Langkah 3: Tambahkan dokumen dan situs penting

Unggah atau tulis informasi ke Knowledge Base, agar chatbot bisa menjawab hal-hal seperti:

• Perbandingan produk
• Rincian harga
• URL halaman utama
• CTA utama (tautan demo, uji coba, formulir kontak)

Semakin sesuai kontennya dengan funnel-mu, semakin baik performa bot.

Langkah 4: Ganti ke LLM pilihanmu

Setelah bot umum selesai dibuat, kamu bisa mengganti LLM yang digunakan untuk operasi tertentu di chatbot.

Kamu bisa beralih antar LLM dengan masuk ke Bot Settings di sisi kiri dashboard.

Gulir ke opsi LLM, dan dari sini kamu bisa memilih LLM yang diinginkan.

Botpress mendukung OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, dan lainnya — jadi kamu bisa menyeimbangkan performa dan anggaran sesuai kebutuhan.

Langkah 5: Deploy ke channel pilihanmu

Setelah menentukan LLM yang paling pas untuk agen AI-mu, kamu bisa langsung menerapkan chatbot ke berbagai platform sekaligus.

Chatbot ini sangat mudah diubah menjadi chatbot Whatsapp atau chatbot Telegram untuk mulai mendukung pengguna di bidang apa pun.

Deploy Agen Berbasis LLM Hari Ini

Manfaatkan LLM dalam aktivitas harian Anda dengan agen AI kustom.

Dengan banyaknya platform chatbot yang tersedia, sangat mudah untuk membuat agen AI yang sesuai dengan kebutuhan spesifikmu. Botpress adalah platform agen AI yang sangat fleksibel dan dapat diperluas tanpa batas.

Dengan perpustakaan integrasi siap pakai, alur kerja drag-and-drop, dan tutorial lengkap, Botpress mudah diakses oleh pembuat di semua tingkat keahlian.

Hubungkan LLM apa pun untuk mendukung proyek AI Anda di berbagai skenario penggunaan.

Mulai membangun sekarang – gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Apa perbedaan antara LLM yang di-host dan open-source selain dari sisi infrastruktur?

Perbedaan antara LLM yang di-host dan open-source tidak hanya pada infrastruktur: LLM yang di-host (seperti GPT-4o atau Claude 3.5) mudah digunakan melalui API, namun bersifat closed-source dan membatasi kustomisasi. LLM open-source (seperti LLaMA 3 atau Mistral) memberikan kontrol penuh, sehingga cocok untuk bisnis yang membutuhkan kepatuhan atau penerapan di lingkungan sendiri.

2. Apakah saya bisa melakukan fine-tuning pada LLM yang di-host seperti GPT-4o atau Claude 3.5 dengan data saya sendiri?

Anda tidak dapat melakukan fine-tuning penuh pada LLM yang di-host dengan bobot khusus, tetapi Anda dapat menyesuaikan perilakunya menggunakan alat seperti system prompt, function calling, embeddings, dan RAG (retrieval-augmented generation), yang memungkinkan Anda memasukkan pengetahuan relevan tanpa mengubah model dasarnya.

3. Bagaimana perbandingan LLM dengan sistem NLP berbasis aturan tradisional?

LLM berbeda dengan sistem NLP berbasis aturan tradisional karena LLM menghasilkan respons berdasarkan pola statistik dari kumpulan data besar, sehingga lebih fleksibel dan mampu menangani ambiguitas. Sistem berbasis aturan mengikuti logika ketat dan dapat gagal jika menerima input yang tidak terduga.

4. Apakah LLM menyimpan ingatan tentang interaksi sebelumnya, dan bagaimana hal itu ditangani?

Secara default, sebagian besar LLM bersifat stateless dan tidak mengingat percakapan sebelumnya. Memori harus disimulasikan dengan menyuntikkan konteks (misalnya, dengan riwayat chat yang disimpan di sesi), meskipun beberapa platform seperti OpenAI kini menawarkan fitur memori bawaan untuk personalisasi yang berkelanjutan.

5. Apa metrik terpenting saat mengevaluasi LLM untuk penggunaan bisnis?

Saat mengevaluasi LLM untuk bisnis, utamakan akurasi (seberapa tepat hasilnya), latensi (seberapa cepat responsnya), biaya (terutama untuk penggunaan volume tinggi), dan keamanan (kemampuannya menghindari halusinasi atau konten berbahaya). Pertimbangan tambahan meliputi kemampuan multibahasa dan fleksibilitas integrasi.