10 Model Bahasa BesarLLMs) Terbaik pada tahun 2025

Ada model AI baru pada umpan X saya setiap hari. Berkediplah dan Anda akan melewatkan penurunan "bobot terbuka, level GPT" berikutnya.

Saya ingat ketika LLaMA keluar dan rasanya seperti sebuah hal yang besar. Vicuna mengikuti. Lalu semuanya menjadi kabur. Hugging Face berubah menjadi beranda AI dalam semalam.

Jika Anda membangun dengan barang-barang ini, sulit untuk tidak bertanya-tanya - apakah saya harus mengikuti semua itu? Atau hanya memilih salah satu yang berfungsi dan berdoa agar tidak rusak?

Saya sudah mencoba sebagian besar dari mereka di dalam produk nyata. Beberapa sangat bagus untuk obrolan. Beberapa berantakan saat Anda menggunakannya di agen llm atau rantai alat.

Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar?

Model bahasa besarLLMs) adalah sistem AI yang dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia di berbagai tugas.

Model-model ini dilatih dengan teks dalam jumlah besar - mulai dari buku dan situs web hingga kode dan percakapan - sehingga mereka dapat mempelajari cara kerja bahasa dalam praktiknya.

Anda telah melihatnya di tempat kerja ketika chatbot AI memahami apa yang Anda tanyakan, bahkan setelah ditindaklanjuti, karena chatbot memahami konteksnya.

LLMs mahir dalam tugas-tugas seperti meringkas dokumen, menjawab pertanyaan, menulis kode, menerjemahkan antar bahasa, dan terlibat dalam percakapan yang koheren.

Meningkatnya penelitian dalam konsep-konsep seperti dorongan rantai pemikiran juga memungkinkan untuk mengubah LLMs menjadi agen AI.

7 Penyedia LLM Teratas

Sebelum kita menguraikan model-model terbaik, ada baiknya kita mengetahui siapa yang membuatnya.

Setiap penyedia layanan memiliki pandangan yang berbeda tentang desain model - beberapa fokus pada skala mentah, beberapa pada keselamatan atau multimodalitas, dan yang lainnya mendorong akses terbuka.

Dengan memahami dari mana model berasal, Anda akan mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai bagaimana model tersebut berperilaku dan untuk siapa model itu dibuat.

OpenAI

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

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

OpenAI berfokus pada pembuatan model chatbotGPT untuk keperluan umum dengan kemampuan yang luas, seperti GPT. Hal ini terus membentuk sebagian besar lanskap saat ini baik dalam AI komersial maupun AI yang dihadapi pengembang.

Anthropic

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

Tim ini berfokus pada pembuatan model bahasa yang aman, mudah dikendalikan, dapat ditafsirkan, dan dapat diandalkan dalam percakapan yang lebih panjang.

Keluarga Claude mereka dikenal karena kemampuannya mengikuti instruksi dan retensi konteks yang kuat, nilai-nilai yang tampak jelas dalam cara model menangani petunjuk bernuansa dan percakapan multi-belokan.

Google DeepMind

DeepMind adalah divisi penelitian AI Google, yang awalnya dikenal dengan terobosan-terobosan dalam permainan dan pembelajaran penguatan.

Sekarang tim ini adalah tim di balik keluarga model Gemini, yang mendukung banyak produk AI Google.

Model Gemini dibuat untuk penalaran multimodal dan tugas-tugas dengan konteks yang panjang, dan sudah terintegrasi dalam ekosistemnya seperti Search, YouTube, Drive, dan Android.

Meta

Meta adalah perusahaan di balik model LLaMA - beberapa LLMs dengan bobot terbuka terkuat yang tersedia saat ini.

Meskipun aksesnya dibatasi oleh lisensi, model-model ini sepenuhnya dapat diunduh dan umumnya digunakan untuk penerapan dan eksperimen pribadi.

Fokus Meta adalah merilis model yang mampu yang dapat digunakan oleh komunitas yang lebih luas untuk menyempurnakan, meng-host, atau membangun sistem tanpa bergantung pada API eksternal.

DeepSeek

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

Model mereka populer di kalangan pengembang yang mencari transparansi dan kontrol dalam bagaimana sistem mereka dibangun dan digunakan.

xAI

xAI adalah perusahaan AI yang diposisikan sebagai grup R&D independen yang bekerja sama dengan X (sebelumnya Twitter).

Model Grok-nya diintegrasikan ke dalam produk X dan bertujuan untuk menggabungkan kemampuan percakapan dengan akses data real-time.

Mistral

Mistral adalah perusahaan rintisan AI yang berbasis di Paris, yang dikenal karena merilis model-model open-weight berperforma tinggi.  

Pekerjaan mereka berfokus pada efisiensi dan aksesibilitas, dengan model yang sering digunakan dalam penerapan lokal atau latensi rendah.

10 Model Bahasa Besar Terbaik

Sebagian besar dari kita tidak memilih model dari papan peringkat - kita memilih apa yang dirasa tepat. 

Dan "terbaik" bukan berarti model terbesar atau skor tertinggi pada suatu evaluasi. Ini berarti: Apakah saya akan menggunakannya untuk memberi daya pada agen, mengelola saluran pengkodean saya, menanggapi pelanggan, atau melakukan panggilan dalam tugas berisiko tinggi?

Saya telah memilih model yang seperti itu:

• dipelihara secara aktif dan tersedia sekarang
• sedang diuji dalam aplikasi nyata
• benar-benar pandai dalam sesuatu: percakapan, penalaran, kecepatan, keterbukaan, atau kedalaman multimodal

Tentu saja, model-model baru akan terus berdatangan. Tapi yang ini sudah membuktikan diri di alam liar - dan jika Anda membangun hari ini, merekalah yang patut diketahui.

LLMs Percakapan Terbaik

Model percakapan terbaik mempertahankan konteks di setiap belokan, menyesuaikan dengan nada Anda, dan tetap koheren bahkan ketika percakapan bergeser atau berputar kembali.

Untuk membuat daftar ini, seorang model harus merasa terlibat. Model harus menangani frasa yang berantakan, pulih dengan anggun dari interupsi, dan merespons dengan cara yang terasa seperti orang yang mendengarkan.

1. GPT4o

Tags: AI Percakapan, Suara Waktu Nyata, Masukan Multimodal, Sumber Tertutup

GPT adalah model andalan terbaru OpenAI, dirilis pada Mei 2024 - dan ini merupakan lompatan besar dalam cara LLMs menangani interaksi multimodal secara real-time.

Alat ini dapat menerima teks, file, gambar, dan audio sebagai input, dan merespons dalam format apa pun.

Saya telah menggunakan pemahaman bahasa yang luas dariGPT baru-baru ini untuk berlatih bahasa Prancis, dan sulit untuk dikalahkan.

Tanggapan suara datang nyaris seketika (sekitar 320 ms) dan bahkan mencerminkan nada dan suasana hati dengan cara yang terasa sangat manusiawi.

Selain menjadi salah satu chatbot yang paling banyak diadopsi di internet, chatbot ini juga merupakan salah satu yang paling disukai oleh perusahaan karena fitur dan alat tambahan yang disertakan dengan ekosistem OpenAI . 

2. Claude 4 Soneta

Tags: AI Percakapan, Memori Konteks Panjang, Siap untuk Perusahaan, Sumber Tertutup

Claude Soneta 4 adalah model AI percakapan terbaru dari Anthropic, yang dirilis pada Mei 2025.

Aplikasi ini dirancang untuk percakapan alami yang terasa penuh perhatian tanpa mengorbankan kecepatan, dan bekerja dengan sangat baik dalam pengaturan obrolan perusahaan.

Aplikasi ini dapat menyimpan konteks dengan baik di seluruh pertukaran yang panjang, mengikuti instruksi dengan andal, dan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan topik atau maksud pengguna.

Dibandingkan dengan versi sebelumnya seperti Claude 3.7, Soneta 4 menghasilkan jawaban yang lebih terfokus dan memiliki kontrol yang lebih ketat terhadap verbositas, tanpa kehilangan koherensi.

3. Grok 3 (xAI)

Tags: AI Percakapan, Kesadaran Waktu Nyata, Humor, Sumber Tertutup

Grok 3 terasa seperti seorang pria yang sudah terlalu lama online. Terhubung ke X, ia tidak perlu terhubung ke API internet untuk mengikuti berita.

Humor LLM biasanya tragis, tetapi Grok setidaknya tahu bahwa ia sedang menceritakan lelucon. Kadang-kadang mendarat. Kadang-kadang spiral. Yang mana pun itu, ia terus berbicara.

Ini bekerja paling baik di ruang yang berisik dan reaktif. Tempat-tempat seperti obrolan grup yang mencair selama peluncuran produk atau bot media yang mengomentari berita utama secara real-time.

Terkadang Anda akan melihat Grok - atau kembarannya yang kacau, "Gork" - bersembunyi di utas X, membantu seseorang untuk memastikan apakah Bumi itu bulat. Jadi, mungkin Anda harus terus mengawasinya.

LLMs Penalaran Terbaik

Beberapa model dibuat untuk kecepatan. Model-model ini dibuat untuk berpikir. Mereka mengikuti instruksi yang rumit dan tetap fokus melalui tugas-tugas yang panjang dan berlapis.

Artinya, alih-alih hanya menghasilkan jawaban, mereka melacak apa yang telah dilakukan, menyesuaikan berdasarkan hasil, dan merencanakan langkah selanjutnya dengan penuh niat.

Sebagian besar dari mereka menggunakan kerangka kerja penalaran seperti ReAct dan CoT, menjadikannya ideal untuk membangun agen AI dan masalah yang membutuhkan struktur daripada kecepatan.

4. OpenAI o3

Tag: Penalaran LLM, Rantai Pemikiran, Siap-Agen, Sumber Tertutup

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

Ia unggul dalam bidang-bidang seperti matematika, pengkodean, dan pemecahan masalah ilmiah, memanfaatkan teknik rantai pemikiran yang diwariskan dari OpenAI o1 untuk memecah masalah menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola.

OpenAI menggunakan penyelarasan musyawarah untuk merencanakan tindakannya dengan lebih baik. Model ini memeriksa keputusannya sendiri terhadap panduan keselamatan sebelum bergerak maju.

Dari apa yang telah kita lihat, OpenAI kemungkinan besar akan menggabungkan yang terbaik dari keduanya dengan menggabungkan otak o3 dengan fleksibilitas 4o ke dalam GPT.

5. Claude 4 Opus

Tag: Penalaran LLM, Memori Konteks Panjang, Siap-Perusahaan, Sumber Tertutup

Claude 4 Opus adalah model andalan Anthropic- meskipun model ini terasa lebih lambat dan lebih mahal daripada Soneta.

Sebagai model terbesar yang pernah dilatih oleh Anthropic hingga saat ini, model ini dapat tetap fokus pada input yang panjang dan berpegang pada logika di balik setiap langkah.

Aplikasi ini bekerja dengan baik dengan materi yang padat. Anda dapat memberikan laporan lengkap atau dokumen proses, dan ia akan menjelaskan detailnya dengan konteks dan referensi.

Hal ini sangat penting bagi tim perusahaan yang membangun sistem AI yang dapat melakukan penalaran di ruang kerja yang besar.

6. Gemini 2.5 Pro

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

Gemini 2.5 Pro adalah model DeepMind yang paling mumpuni - jika Anda menggunakannya di tempat yang tepat.

Di dalam AI Studio yang diaktifkan dengan Deep Research, AI Studio merespons dengan rantai penalaran penuh dan menguraikan keputusan dengan logika yang jelas.

Alasannya memberikan keunggulan dalam alur kerja multi-langkah dan sistem agen.

Gemini 2.5 Pro menunjukkan kemampuan terbaiknya saat memiliki ruang untuk berpikir dan alat yang dapat digunakan. Hal ini menjadikannya pilihan yang kuat untuk tim yang membangun aplikasi yang membumi dan sadar akan logika yang membutuhkan struktur untuk meningkatkan skala.

7. DeepSeek R1

Tag: Penalaran LLM, Konteks Panjang, Berorientasi pada Penelitian, Sumber Terbuka

DeepSeek R1 turun dengan bobot terbuka dan mengungguli Claude dan o1 pada tolok ukur penalaran inti, memicu kepanikan yang sangat nyata di seluruh tim yang berlomba menuju rilis tertutup.

Keunggulannya berasal dari arsitektur. R1 bersandar pada struktur dengan berfokus pada penanganan token yang bersih dan pemahaman yang jelas tentang bagaimana perhatian harus ditingkatkan ketika percakapan semakin panjang.

Jika Anda membangun agen yang membutuhkan logika untuk mendarat dan langkah untuk bertahan, R1 memberi Anda kemampuan untuk menjalankan kinerja tingkat dasar dengan sangat mudah dengan persyaratan dan perangkat keras Anda sendiri sebagai satu-satunya model sumber terbuka di antara model penalaran.

LLMs Ringan Terbaik

Semakin kecil modelnya, semakin Anda merasakan pengorbanannya - tetapi apabila dilakukan dengan benar, semua itu tidak terasa kecil.

Sebagian besar model kecil disaring dari versi yang lebih besar, dilatih untuk mempertahankan keterampilan aslinya sambil mengecilkan ukurannya.

Anda menjalankannya pada perangkat edge, pengaturan spesifikasi rendah - bahkan laptop Anda jika diperlukan.

Anda tidak perlu mengejar penalaran yang mendalam atau obrolan yang panjang di sini. Anda menginginkan hasil yang presisi dan cepat tanpa harus memutar stack awan penuh.

8. Gemma 3 (4B)

Tag: LLM Ringan, Penggunaan di Perangkat, Sumber Terbuka

Gemma 3 (4B) berasal dari lini Gemma Google yang lebih besar, dipangkas menjadi empat miliar parameter sehingga dapat berjalan pada perangkat keras sederhana tanpa sambungan cloud.

Aplikasi ini tetap mengikuti instruksi dari model induknya, namun menjawab dengan kecepatan yang Anda butuhkan untuk agen seluler atau widget obrolan offline.

Masukkan ke dalam alur kerja lokal dan mulai dengan cepat dan tetap stabil di bawah batas memori yang ketat.

9. Mistral Small 3.1

Tag: LLM Ringan, Penggunaan di Perangkat, Sumber Terbuka

Mistral Small 3.1 dibangun berdasarkan seri Mistral Small sebelumnya, namun tetap menjaga jejak yang cukup ringan untuk dijalankan pada satu GPU konsumen sambil tetap menawarkan jendela 128 k-token.

Ini mengalirkan sekitar 150 token per detik dan menangani permintaan teks dan gambar dasar, yang membuatnya menjadi pilihan yang tepat untuk lapisan obrolan tepi atau agen yang disematkan.

10. Qwen 3 (4B)

Tag: LLM Ringan, Multibahasa, Sumber Terbuka

Qwen 3 4B mengecilkan arsitektur Qwen-3 Alibaba yang lebih besar menjadi model empat miliar parameter yang masih memahami lebih dari 100 bahasa dan terhubung dengan baik ke dalam kerangka kerja pemanggilan alat.

Ini adalah bobot terbuka di bawah lisensi gaya Apache, berjalan pada GPU sederhana, dan telah mendapatkan perhatian untuk tugas-tugas agen di mana pengembang membutuhkan penalaran yang cepat.

Cara Membangun Agen Menggunakan LLM Favorit Anda

Memilih model? Bagus. Sekarang saatnya untuk mulai bekerja.

Cara terbaik untuk mengetahui apakah LLM benar-benar sesuai dengan kasus penggunaan Anda adalah dengan membangunnya - lihat bagaimana LLM menangani input dan alur penerapan yang sebenarnya.

Untuk pembuatan cepat ini, kita akan menggunakan Botpress - pembangun visual untuk chatbot dan agen AI.

Langkah 1: Tentukan ruang lingkup dan peran agen Anda

Sebelum membuka platform, Anda harus memahami dengan jelas peran apa yang seharusnya dimainkan oleh bot.

Praktik yang baik adalah memulai dengan beberapa tugas, melihat kelayakan dan pengadopsiannya, dan kemudian mengembangkannya.

Memulai dari yang kecil dengan chatbot FAQ dapat membantu Anda memahami bagaimana data Anda digunakan dan parameter terstruktur berpindah di antara LLMs atau alat.

Langkah 2: Buat agen dasar

Di Botpress Studio, buka bot baru dan tuliskan instruksi yang jelas untuk agen.

Hal ini memberi tahu LLM bagaimana ia harus berperilaku dan pekerjaan apa yang ingin diselesaikan. Contoh set instruksi untuk chatbot pemasaran adalah:

"Anda adalah asisten pemasaran untuk [Perusahaan]. Bantu pengguna mempelajari produk kami, menjawab pertanyaan umum, dan dorong mereka untuk memesan demo atau mendaftar untuk mendapatkan pembaruan email. Jadilah ringkas, membantu, dan proaktif."

Langkah 3: Tambahkan dokumen dan situs web utama

Unggah atau tulis informasi ke Basis Pengetahuan, sehingga chatbot harus dapat menjawab, seperti:

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

Semakin selaras konten dengan corong Anda, semakin baik kinerja bot.

Langkah 4: Beralih ke LLM pilihan Anda

Setelah bot umum disiapkan, Anda sekarang dapat mengubah LLMs yang digunakan untuk operasi tertentu di chatbot.

Anda bisa beralih di antara keduanya dengan membuka Pengaturan Bot di sisi kiri dasbor.

Masuk ke opsi LLM , dan dari sini Anda dapat memilih LLM yang Anda inginkan.

Botpress mendukung OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, dan lainnya - sehingga Anda dapat menyeimbangkan kinerja dan anggaran sesuka Anda.

Langkah 5: Menyebarkan ke saluran pilihan Anda

Setelah memutuskan LLM yang tepat untuk agen AI Anda, Anda dapat menggunakan chatbot tersebut di berbagai platform secara bersamaan.

Chatbot dapat dengan mudah diubah menjadi chatbotWhatsapp atau chatbotTelegram untuk mulai mendukung pengguna di domain apa pun.

Terapkan Agen yang LLM Hari Ini

Manfaatkan LLMs dalam keseharian Anda dengan agen AI khusus.

Dengan banyaknya platform chatbot di luar sana, sangat mudah untuk menyiapkan agen AI untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda. Botpress adalah platform agen AI yang dapat dikembangkan tanpa henti.

Dengan pustaka integrasi yang sudah dibuat sebelumnya, alur kerja seret dan lepas, dan tutorial yang komprehensif, ini dapat diakses oleh para pembangun di semua tahap keahlian.

Hubungkan LLM apa pun untuk memberi daya pada proyek AI Anda di semua kasus penggunaan.

Mulailah membangun hari ini - gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Apa saja perbedaan antara LLMs yang di-host dan open-source di luar infrastruktur?

Perbedaan antara LLMs yang di-host dan open-source lebih dari sekadar infrastruktur: LLMs yang di-host (seperti GPT atau Claude 3.5) menawarkan kemudahan penggunaan melalui API, tetapi bersifat closed-source dan membatasi penyesuaian. LLMs sumber terbuka (seperti LLaMA 3 atau Mistral) menawarkan kontrol penuh, sehingga ideal untuk bisnis yang membutuhkan kepatuhan atau penerapan on-prem.

2. Dapatkah saya menyempurnakan LLMs yang dihosting seperti GPT atau Claude 3.5 untuk data saya sendiri?

Anda tidak dapat sepenuhnya menyempurnakan LLMs yang dihosting dengan bobot khusus, tetapi Anda dapat menyesuaikan perilakunya menggunakan alat bantu seperti petunjuk sistem, pemanggilan fungsi, penyematan, dan RAG (retrieval-augmented generation), yang memungkinkan Anda menyuntikkan pengetahuan yang relevan tanpa mengubah model yang mendasarinya.

3. Bagaimana LLMs dibandingkan dengan sistem NLP berbasis aturan tradisional?

LLMs berbeda dengan sistem NLP berbasis aturan tradisional karena LLMs menghasilkan respons berdasarkan pola statistik yang dipelajari dari kumpulan data yang besar, sehingga membuatnya fleksibel dan mampu menangani ambiguitas. Sistem berbasis aturan mengikuti logika yang ketat dan tidak dapat menerima masukan yang tidak terduga.

4. Apakah LLMs menyimpan memori interaksi sebelumnya, dan bagaimana penanganannya?

Secara default, sebagian besar LLMs tidak memiliki status dan tidak mengingat percakapan sebelumnya. Memori harus disimulasikan menggunakan injeksi konteks (misalnya, dengan riwayat obrolan yang disimpan dalam sesi), meskipun beberapa platform seperti OpenAI sekarang menawarkan fitur memori asli untuk personalisasi yang terus-menerus.

5. Metrik apa yang paling penting ketika mengevaluasi LLM untuk penggunaan bisnis?

Saat mengevaluasi LLM untuk penggunaan bisnis, prioritaskan keakuratan (seberapa benar keluarannya), latensi (seberapa cepat responsnya), biaya (terutama untuk penggunaan volume tinggi), dan keamanan (kemampuannya untuk menghindari halusinasi atau konten berbahaya). Pertimbangan tambahan termasuk kemampuan multibahasa dan fleksibilitas integrasi.