Home » Diverse » Modelele AI open source câștigă teren în 2026
Modelele AI open source câștigă teren în 2026
Cuprins:
Timp de citit: 5minutes
Modelele AI open source câștigă tot mai mult teren în mediul de afaceri, pe fondul reducerii costurilor, al creșterii concurenței și al nevoii de flexibilitate. Potrivit raportului Vercel AI Gateway Production Index – October 2026, modelele cu parametri deschiși au reprezentat 71,5% din volumul de tokenuri procesate prin platforma Vercel AI Gateway în septembrie 2026. În aceeași perioadă, acestea au generat 23% din cheltuielile înregistrate prin platformă.
Datele publicate de Vercel indică o schimbare importantă în piața inteligenței artificiale: companiile utilizează tot mai multe modele, compară furnizorii și își distribuie bugetele între soluții cu prețuri și caracteristici diferite.
Raportul evidențiază și o altă tendință relevantă: în timp ce cheltuielile totale pentru utilizarea modelelor de inteligență artificială au crescut puternic, prețul mediu pentru un token a scăzut cu 47% față de decembrie 2025.
Modelele AI open source și open-weights domină volumul de utilizare
Unul dintre cele mai importante rezultate ale raportului Vercel este ponderea de 71,5% din volumul total de tokenuri procesate prin AI Gateway, atribuită modelelor cu access liber la parametri în septembrie 2026.
Un token este o unitate de text utilizată de modelele de inteligență artificială pentru prelucrarea informațiilor. Volumul de tokenuri poate include textul introdus de utilizator, răspunsurile generate, tokenurile utilizate pentru raționament și anumite date reutilizate prin mecanisme de memorare temporară.
Potrivit Vercel, modelele cu access liber la parametri au depășit pentru prima dată modelele cu acces restricționat în privința volumului procesat în august 2026. În septembrie, această tendință s-a consolidat.
Este importantă însă o distincție tehnică: termenul „open source” nu este întotdeauna echivalent cu „access liber la parametri”. Unele modele permit accesul la ponderile învățate în timpul antrenării, fără ca datele de antrenare și toate componentele necesare reproducerii procesului să fie disponibile publicului.
Prin urmare, raportul Vercel analizează modelele încadrate în categoria celor cu access liber la parametri, conform clasificării utilizate de platformă. Această categorie nu trebuie confundată automat cu definiția strictă a unui model complet gratuit.
Cheltuielile pentru modelele AI cu cu access liber la parametri au crescut de peste 70 de ori
Creșterea utilizării este însoțită de o schimbare importantă a bugetelor alocate inteligenței artificiale. În iunie 2026, modelele open-weights reprezentau aproximativ 5% din cheltuielile prin Vercel AI Gateway. În septembrie, ponderea lor ajunsese la 23%, ceea ce înseamnă că aproape unul din patru dolari cheltuiți prin platformă era alocat acestor modele.
Mai mult, Vercel arată că, în perioada decembrie 2025 – septembrie 2026, cheltuielile pentru modelele cu cu access liber la parametri au crescut de peste 70 de ori. În aceeași perioadă, cheltuielile pentru modelele de vârf cu acces restricționat au crescut de aproximativ zece ori.
Aceste cifre nu indică neapărat că modelele AI open source înlocuiesc complet soluțiile comerciale. Dimpotrivă, raportul arată că multe echipe își măresc simultan bugetele pentru ambele categorii.
Tendința sugerează că organizațiile aleg modelele în funcție de sarcina pe care trebuie să o îndeplinească, de cost și de rezultatele obținute, în loc să depindă exclusiv de un singur furnizor.
DeepSeek demonstrează că volumul mare de procesare nu implică automat costuri ridicate
Un exemplu relevant din raport este DeepSeek-V4.1-Flash, care a procesat aproape jumătate din totalul tokenurilor înregistrate în septembrie prin Vercel AI Gateway, în timp ce a reprezentat doar 2,6% din cheltuielile asociate categoriei de modele care oferă access liber la parametri.
Potrivit Vercel, prețul pe token al acestui model era de aproximativ cinci ori mai mic decât media categoriei.
Acest rezultat evidențiază o caracteristică importantă a pieței: modelele cu preț redus pot procesa volume foarte mari de informații fără să genereze o pondere similară a cheltuielilor.
Pentru companii, astfel de soluții pot fi interesante în activități precum clasificarea documentelor, extragerea datelor, rezumarea informațiilor și automatizarea sarcinilor repetitive.
Cu toate acestea, costul nu ar trebui să fie singurul criteriu de selecție. Calitatea răspunsurilor, timpul de procesare, securitatea și compatibilitatea cu aplicațiile existente trebuie evaluate înainte de implementare.
Kimi și DeepSeek ilustrează două strategii diferite
Raportul Vercel arată că modelele open-weights contribuie la creșterea cheltuielilor din mai multe segmente de preț.
În septembrie 2026, modelele Kimi K3, dezvoltate de Moonshot AI, au avut o contribuție importantă la creșterea cheltuielilor pentru această categorie. Vercel estimează că modelele cu un cost pe token de cel puțin patru ori mai mare decât media categoriei au generat aproximativ două treimi din creșterea cheltuielilor pentru modelele cu parametri deschiși.
Prin contrast, DeepSeek-V4.1-Flash a atras un volum foarte mare de procesare la un cost relativ redus.
Această diferență arată că modelele cu parametri deschiși nu formează o categorie uniformă. Unele sunt utilizate pentru volume mari de solicitări economice, în timp ce altele pot atrage bugete mai mari datorită caracteristicilor și modului de utilizare.
Pentru companii, alegerea potrivită depinde de echilibrul dintre performanță, cost și complexitatea activităților pentru care este folosit modelul.
Un alt rezultat important al raportului este creșterea de aproximativ 13 ori a cheltuielilor totale prin Vercel AI Gateway în septembrie 2026, comparativ cu decembrie 2025.
În același interval, prețul mediu estimat pe token a scăzut cu 47%. Cu alte cuvinte, organizațiile cheltuiesc mai mult pentru inteligența artificială, chiar dacă prețul mediu al procesării a devenit mai mic. O explicație este extinderea utilizării: companiile integrează aceste tehnologii în mai multe aplicații și procese.
Vercel mai arată că un client plătitor median, activ atât în decembrie, cât și în septembrie, și-a mai mult decât dublat cheltuielile în această perioadă. Această evoluție sugerează că reducerea costului unitar poate încuraja extinderea utilizării. Atunci când procesarea devine mai accesibilă, organizațiile pot automatiza activități suplimentare sau pot utiliza modele mai frecvent.
Totuși, scăderea prețului mediu nu garantează reducerea bugetului total. Cheltuielile depind și de volumul solicitărilor, de complexitatea sarcinilor și de modelele alese.
Companiile schimbă tot mai des modelele AI și furnizorii
Raportul Vercel evidențiază și o mobilitate crescută în rândul echipelor care utilizează inteligența artificială. În septembrie 2026, aproape una din două echipe a schimbat modelul folosit cel mai frecvent, iar aproape una din trei și-a schimbat furnizorul de modele preferat.
Pentru al doilea indicator, Vercel a raportat un record în cadrul indicelui său. Organizațiile care au procesat cel puțin un miliard de tokenuri în perioada decembrie 2025 – septembrie 2026 au utilizat, în medie, 42 de modele diferite, dacă fiecare versiune este numărată separat.
Aceste date arată că multe companii nu se mai bazează pe o singură soluție pentru toate activitățile. Ele pot utiliza modele diferite pentru sarcini diferite și pot schimba configurația atunci când apar alternative mai eficiente. Pentru organizațiile care dezvoltă aplicații bazate pe inteligență artificială, această flexibilitate poate reduce dependența de un singur furnizor. În același timp, presupune testare, monitorizare și verificarea compatibilității dintre modele.
Modelele AI chinezești sunt utilizate și prin furnizori americani
Raportul Vercel prezintă și o tendință interesantă privind distribuția comercială a modelelor dezvoltate în China. În septembrie 2026, aproape 70% din cheltuielile prin platformă pentru modele chinezești au fost direcționate prin furnizori cu sediul în Statele Unite. În decembrie 2025, această pondere era mai mică de 10%.
De exemplu, modelele DeepSeek au reprezentat 58% din volumul total de tokenuri procesate prin platformă, dar 6,6% din cheltuieli. Peste patru cincimi din tokenurile asociate modelelor DeepSeek au fost procesate direct de companie, în timp ce două din cinci dolari cheltuiți pentru aceste modele au trecut prin furnizori americani. În cazul Moonshot AI, compania din spatele modelelor Kimi, furnizorii americani au procesat aproximativ nouă din zece tokenuri asociate modelelor sale prin platforma analizată.
Aceste date arată că dezvoltarea unui model și distribuția accesului la acesta sunt activități distincte. Un model poate fi creat de o companie dintr-o țară și oferit utilizatorilor prin infrastructura comercială a unei companii din altă țară.
Pentru organizații, acest aspect evidențiază importanța verificării furnizorului efectiv al serviciului, a condițiilor de prelucrare a datelor și a cerințelor juridice aplicabile.
Ce trebuie să analizeze companiile înainte de a adopta modele AI open source?
Creșterea popularității modelelor open source și a celor cu parametri deschiși nu înseamnă că acestea sunt potrivite pentru orice aplicație. Înainte de implementare, companiile ar trebui să evalueze:
Costul total: prețul utilizării, infrastructura, administrarea și întreținerea.
Calitatea rezultatelor: precizia răspunsurilor în raport cu sarcinile reale.
Licența: drepturile de utilizare comercială, modificare și distribuire.
Securitatea: protecția datelor, controlul accesului și gestionarea informațiilor confidențiale.
Flexibilitatea: posibilitatea de a schimba modelul fără modificări majore ale aplicației.
Resursele tehnice: echipamentele și competențele necesare pentru administrarea soluției.
În special, organizațiile trebuie să evite alegerea unui model exclusiv pe baza popularității sau a prețului. O soluție ieftină poate deveni costisitoare dacă necesită corectarea frecventă a rezultatelor sau infrastructură suplimentară.
Așadar, avantajul strategic nu constă doar în alegerea unui model open source, ci în capacitatea de a selecta, compara și utiliza eficient mai multe modele.
