Comparativo de LLMs Open-source 2026 + Qual GPU Usar

Com mais de 500 modelos open-source disponíveis em 2026, a pergunta deixou de ser "existe um bom modelo aberto?" e passou a ser "qual deles para a minha tarefa, e em qual GPU?". Esta página é uma referência rápida e direta: uma tabela comparativa dos modelos de ponta, o que cada um faz melhor, e a GPU sugerida para rodar cada um no GPUBrasil.

⚡ Resumo

Para uso geral em raciocínio e código, o Qwen 3 235B-A22B é a melhor escolha aberta. Para matemática profunda, o DeepSeek R1 (~89,3 no AIME 2025). Para contexto gigantesco, o Llama 4 Scout (até 10M tokens). Versões quantizadas cabem em uma RTX 4090 (24GB); os grandes MoE pedem A100/H100, muitas vezes multi-GPU.

Tabela comparativa: melhores LLMs open-source de 2026

Modelo	Melhor para	Tamanho aprox.	GPU sugerida
Qwen 3 235B-A22B (Alibaba)	Melhor geral em raciocínio e código	235B totais (MoE, ~22B ativos)	A100/H100 multi-GPU; quantizado reduz a demanda
DeepSeek R1	Matemática profunda e raciocínio (~89,3 AIME 2025)	Grande (MoE)	A100/H100 multi-GPU
DeepSeek V3	Forte em quase todos os benchmarks gerais	Grande (MoE)	A100/H100 multi-GPU
Llama 4 Scout (Meta)	Contexto longo (até 10M tokens)	Médio-grande	GPU dedicada; contexto máximo pede multi-GPU
Mistral Large 3	Uso geral e multilíngue	Grande	A100/H100; quantizado pode caber em 1 GPU
GLM-4.7 (Z.ai)	Uso geral competitivo	Grande	A100/H100; versão quantizada para 1 GPU
Kimi K2.6	Agentes e código agêntico	Grande (MoE)	A100/H100 multi-GPU

Os tamanhos são aproximados e variam conforme a variante e o nível de quantização. Para preços exatos por GPU, veja os preços atuais no console.

Como nós escolheríamos

Em vez de procurar "o melhor modelo do mundo", pense por tarefa:

Quero um cavalo de trabalho geral (chat, código, análise): comece pelo Qwen 3. Se a VRAM apertar, use uma versão quantizada.
Preciso de matemática e raciocínio rigoroso: DeepSeek R1 é a aposta mais forte.
Tenho documentos enormes (códigos, contratos, livros): Llama 4 Scout, pelo contexto de até 10M tokens — veja o guia dedicado ao Scout.
Atendo vários idiomas: Mistral Large 3 e GLM-4.7 são boas opções multilíngues.
Estou montando agentes que usam ferramentas: Kimi K2.6 foi pensado para fluxos agênticos e código.

Depois de escolher o modelo, a próxima decisão é a GPU. Modelos quantizados de tamanho médio cabem em uma única RTX 4090 (24GB); os grandes MoE em precisão cheia pedem A100/H100, geralmente multi-GPU. Para um passo a passo dessa decisão, veja como escolher entre RTX 4090, A100, H100 e Rubin.

Rodando qualquer um deles no GPUBrasil

Todos os modelos da tabela são open-weight e podem ser servidos com vLLM em uma GPU dedicada, expondo um endpoint compatível com a API da OpenAI. O fluxo é o mesmo, só muda o nome do modelo:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://sua-instancia.gpubrasil.com.br/v1",
    api_key="sua-chave-local",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-235B-A22B",  # troque pelo modelo da tabela
    messages=[{"role": "user", "content": "Olá!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Como tudo roda em GPU no Brasil, os dados não saem do país (bom para a LGPD) e você paga por hora em reais. A RTX A4000 a partir de R$ 1,80/h é um bom ponto de partida para modelos menores.

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Perguntas frequentes

Qual o melhor LLM open-source para uso geral em 2026?

Para raciocínio e código de uso geral, o Qwen 3 235B-A22B (Alibaba) é hoje a referência entre os modelos open-source. Para matemática profunda, o DeepSeek R1 lidera (cerca de 89,3 no AIME 2025); o DeepSeek V3 é forte em quase todos os benchmarks gerais.

Qual GPU eu preciso para rodar esses modelos?

Versões quantizadas de modelos médios cabem em uma única GPU como a RTX 4090 (24GB). Já os grandes modelos MoE (Qwen 3 235B, DeepSeek V3 full) costumam exigir A100/H100, muitas vezes multi-GPU. No GPUBrasil você escolhe a GPU pelo tamanho do modelo e paga por hora em reais.

Posso rodar todos esses modelos no GPUBrasil?

Sim. Todos são open-weight e podem ser servidos com vLLM ou TGI em GPU dedicada no GPUBrasil, com endpoint compatível com a API da OpenAI. Os dados permanecem no Brasil, ajudando na conformidade com a LGPD.

Conclusão

Não existe um único "melhor" modelo open-source em 2026 — existe o melhor para a sua tarefa. Use Qwen 3 como base geral, DeepSeek R1 para matemática, Llama 4 Scout para contexto longo e Mistral/GLM/Kimi conforme a necessidade. Combine isso com a GPU certa e você tem um stack soberano, previsível em reais e independente de fornecedores estrangeiros.