LLM Terbaik untuk Ringkasan Bahasa pada Tahun 2026

Sebagian besar tim menguji alat ringkasan LLM dengan memberikan dokumen sampel dan menganggapnya selesai. Model yang cocok untuk laporan kuartalan Anda mungkin merusak thread Slack Anda, dan yang sempurna untuk ringkasan hukum mungkin memunculkan fakta yang tidak benar dalam email pelanggan Anda.

Panduan ini akan memandu Anda melalui model bahasa besar (LLMs) teratas untuk ringkasan teks, cara mengevaluasi mereka berdasarkan beban kerja aktual Anda, dan cara menghubungkan ringkasan tersebut langsung ke tindakan dalam alur kerja Anda.

Model Ringkasan LLM dalam Sekilas

Apa yang Harus Anda Cari dalam Sebuah LLM untuk Ringkasan?

Memilih model ringkasan yang salah dapat mengakibatkan pemborosan uang pada API yang rumit, kesulitan dalam pengaturan yang kompleks, atau sekadar mendapatkan ringkasan berkualitas rendah yang tidak berguna. Sebelum menyelami model-model spesifik, memahami apa yang membedakan ringkasan efektif dari output generik akan membantu Anda membuat pilihan yang lebih cerdas.

Mengelola jenis dokumen aktual Anda

Model yang unggul dalam merangkum makalah penelitian mungkin kesulitan dalam menangani percakapan di Slack atau transkrip rapat. Cari LLMs yang telah diuji pada jenis dokumen spesifik yang digunakan tim Anda sehari-hari—baik itu kontrak hukum, email pelanggan, dokumentasi teknis, atau catatan rapat.

Menyediakan jendela konteks yang cukup.

Jendela konteks menentukan seberapa banyak teks yang dapat diproses model dalam satu kali pemrosesan. Jika Anda merangkum transkrip rapat berdurasi satu jam atau laporan penelitian yang panjang, Anda memerlukan model dengan jendela konteks yang diperluas. Jika tidak, Anda harus membagi dokumen menjadi bagian-bagian dan kehilangan kohesi yang dihasilkan dari pemrosesan seluruh teks secara bersamaan.

Menyeimbangkan kecepatan dan kualitas

Beberapa model memprioritaskan kecepatan inferensi, sementara yang lain mengoptimalkan kualitas output. Untuk ringkasan real-time selama rapat, kecepatan lebih penting. Untuk menghasilkan ringkasan eksekutif, kualitas menjadi prioritas. Pertimbangkan di mana kasus penggunaan Anda berada dalam spektrum ini.

Menyediakan opsi akses yang sesuai.

Sumber daya teknis dan persyaratan keamanan tim Anda harus menjadi panduan dalam menentukan apakah Anda memerlukan API yang dikelola, deployment yang dihosting sendiri, atau pendekatan hybrid. Tim perusahaan dengan kebijakan data yang ketat mungkin memerlukan opsi on-premises, sementara tim yang lebih kecil mungkin lebih menyukai kemudahan API cloud.

6 Model Bahasa Besar (LLM) Terbaik untuk Ringkasan Teks

Jumlah model yang tersedia sangat banyak, sehingga memilih yang tepat menjadi tantangan. Setiap model di bawah ini merupakan kandidat kuat, tetapi model "terbaik" sepenuhnya bergantung pada kebutuhan spesifik tim Anda. Kami akan mengevaluasi mereka berdasarkan akurasi, ukuran jendela konteks, kecepatan, dan opsi akses.

1. ClickUp Brain (Terbaik untuk ringkasan berbasis AI dalam alur kerja Anda)

Masalah terbesar dengan alat ringkasan mandiri bukanlah kualitas ringkasannya—melainkan apa yang terjadi selanjutnya. Anda menghasilkan ringkasan yang brilian, lalu secara manual menyalinnya ke alat manajemen proyek Anda, membuat tugas darinya, dan memberi tahu tim Anda tentang langkah selanjutnya. ClickUp Brain menghilangkan gesekan ini dengan membawa fungsi ringkasan langsung ke dalam alur kerja Anda.

Dengan ClickUp Brain, cukup ketik @brain di komentar tugas atau pesan ClickUp Chat, lalu minta Brain untuk merangkum konteksnya. Brain akan langsung memberikan ringkasan menggunakan pengetahuannya tentang ruang kerja Anda, dengan memprioritaskan tugas atau saluran spesifik yang sedang Anda gunakan. Karena Brain memahami proyek, dokumen, dan percakapan Anda, ringkasannya langsung dapat ditindaklanjuti daripada teks terpisah yang perlu diproses secara manual.

Fitur terbaik ClickUp Brain

Batasan ClickUp Brain

Harga ClickUp Brain

2. OpenAI GPT-4o (Terbaik untuk ringkasan yang rapi dan siap untuk eksekutif)

Ketika Anda membutuhkan ringkasan yang rapi, mendalam, dan siap dibagikan kepada eksekutif, GPT-4o adalah pilihan utama. Kekuatannya terletak pada ringkasan abstrak berkualitas tinggi, yang menghasilkan teks yang terdengar seolah-olah ditulis oleh manusia. Jendela konteks yang besar dan kemampuan multimodal memungkinkan GPT-4o untuk meringkas teks dari gambar atau transkrip audio, bukan hanya dokumen.

Anda dapat mengaksesnya melalui API yang mudah diakses, sehingga memudahkan integrasi ke dalam alat AI yang sudah ada untuk rapat. Namun, ini adalah layanan proprietary dengan sistem penagihan berdasarkan penggunaan, dan Anda mungkin mengalami sedikit penundaan saat merangkum dokumen yang sangat panjang.

Fitur terbaik GPT-4o

Batasan GPT-4o

Harga GPT-4o

3. Anthropic Claude 3. 5 Sonnet (Terbaik untuk dokumen yang sensitif terhadap kepatuhan)

Jika tim Anda menangani dokumen yang sangat sensitif atau kompleks, Claude 3.5 Sonnet dirancang khusus untuk kebutuhan Anda. Model ini dilengkapi dengan jendela konteks yang diperluas, memungkinkan pemrosesan dan ringkasan laporan panjang secara keseluruhan dalam satu kali proses. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya mengikuti instruksi yang kompleks—Anda dapat meminta ringkasan dalam format tertentu, nada tertentu, atau dengan fokus pada topik tertentu, dan model ini memberikan hasil dengan akurasi tinggi.

Fokus kuat Anthropic pada keselarasan keamanan membantu mengurangi risiko model menciptakan fakta palsu, fitur kritis bagi tim yang peduli dengan kepatuhan saat bekerja dengan dokumen hukum atau keuangan. Bagi tim yang sudah menggunakan penyusun ringkasan dokumen AI, Claude terintegrasi dengan baik ke dalam alur kerja yang sudah ada.

Fitur terbaik Claude 3.5 Sonnet

Batasan Claude 3.5 Sonnet

Harga Claude 3.5 Sonnet

4. Google Gemini 1.5 Pro (Terbaik untuk pengguna Google Workspace)

Bagi tim yang sudah terbiasa dengan ekosistem Google, Gemini 1.5 Pro menawarkan tingkat kenyamanan yang hampir tak tertandingi. Model ini dilengkapi dengan jendela konteks terbesar yang tersedia saat ini—hingga 1 juta token—membuatnya ideal untuk merangkum transkrip rapat yang panjang dari Google Meet atau menggabungkan informasi dari beberapa makalah penelitian yang disimpan di Google Drive.

Integrasi asli dengan Google Workspace memungkinkan Anda mendapatkan ringkasan tanpa perlu meninggalkan alat yang Anda gunakan setiap hari. Hal ini sangat berguna bagi tim yang sangat bergantung pada alat ringkasan rapat AI dalam ekosistem Google.

Fitur terbaik Gemini 1.5 Pro

Batasan Gemini 1.5 Pro

Harga Gemini 1.5 Pro

5. Meta LLaMA 3 (Terbaik untuk pipeline yang dihosting sendiri dan dapat disesuaikan)

Tim Anda membutuhkan kendali penuh atas data mereka dan ingin menghindari pengiriman informasi sensitif ke layanan pihak ketiga. Di sinilah model open-source seperti LLaMA 3 unggul. Anda dapat menghostingnya di server sendiri, menyesuaikannya dengan data spesifik perusahaan Anda untuk memahami jargon Anda dengan lebih baik, dan menyesuaikannya dengan cara apa pun yang Anda inginkan—semua tanpa biaya lisensi.

Kualitas ringkasan yang dihasilkan sangat mengesankan dan sering kali setara dengan model proprietary. Namun, ada syaratnya: kebutuhan akan infrastruktur teknis. Tim Anda memerlukan sumber daya teknik untuk mengimplementasikan dan memelihara model, karena tidak ada API yang dikelola secara default. Hal ini menjadikannya pilihan ideal untuk organisasi yang dipimpin oleh tim teknik atau yang berfokus pada privasi.

Fitur terbaik LLaMA 3

Batasan LLaMA 3

Harga LLaMA 3

6. Mistral Large (Terbaik untuk persyaratan residensi data UE)

Bagaimana jika Anda ingin fleksibilitas sumber terbuka tetapi tidak memiliki sumber daya untuk mengelola infrastruktur sendiri? Mistral Large menawarkan solusi yang menarik di tengah-tengah. Dikembangkan oleh perusahaan Eropa, platform ini menawarkan kinerja ringkasan yang kompetitif dengan fokus kuat pada efisiensi.

Mistral menyediakan baik API yang dikelola untuk akses mudah maupun model terbuka untuk tim yang menginginkan kontrol lebih besar. Pendekatan hibrida ini merupakan keunggulan utamanya. Komprominya adalah ekosistem integrasi pihak ketiga yang lebih kecil dibandingkan raksasa seperti OpenAI dan Google. Ini merupakan pilihan yang sangat baik untuk tim yang mencari keseimbangan antara kenyamanan dan kontrol, terutama yang memiliki persyaratan residensi data UE.

Fitur terbaik Mistral Large

Batasan Mistral Large

Harga Mistral Large

💡 Tips Pro: Jika tujuan utama Anda adalah meringkas transkrip rapat berdurasi satu jam dalam satu kali proses, prioritaskan model dengan jendela konteks terbesar seperti Gemini 1.5 Pro. Jika Anda perlu mengajarkan model tersebut terminologi khusus perusahaan Anda, opsi open-source seperti LLaMA 3 adalah pilihan yang tepat.

Perbandingan Model Ringkasan LLM

Perbandingan cepat membantu Anda mengidentifikasi model mana yang sesuai dengan prioritas utama tim Anda dengan sekilas.

ClickUp Brain membawa ringkasan langsung ke dalam alur kerja Anda sebagai ruang kerja AI terintegrasi, ideal untuk mengubah ringkasan menjadi tindakan segera dengan trade-off utama bahwa sistem ini bekerja optimal dalam ekosistem ClickUp.

GPT-4o menawarkan jendela konteks yang besar sebagai model eksklusif, paling cocok untuk ringkasan yang rapi dan halus, dengan trade-off utama berupa harga berdasarkan penggunaan.

Claude 3.5 Sonnet menawarkan jendela konteks yang diperluas sebagai model eksklusif, ideal untuk dokumen yang sensitif terhadap kepatuhan, dengan ketersediaan regional sebagai batasan utama.

Gemini 1.5 Pro menawarkan jendela konteks yang sangat besar sebagai model eksklusif, ideal untuk pengguna Google Workspace meskipun ketergantungan ekosistem mungkin menjadi masalah.

LLaMA 3 mencakup jendela konteks besar sebagai model sumber terbuka, cocok untuk alur kerja yang dapat disesuaikan dan dihosting sendiri, tetapi memerlukan investasi infrastruktur.

Mistral Large dilengkapi dengan jendela konteks besar dan pendekatan akses hibrida, sangat cocok untuk kebutuhan residensi data UE meskipun ekosistem integrasinya lebih kecil.

📖 Baca Juga: Pengganda Transkrip AI Terbaik

Cara Mengevaluasi Kualitas Ringkasan Model Bahasa Besar (LLM)

Mengetahui apakah ringkasan model benar-benar baik memerlukan kerangka kerja evaluasi yang jelas. Mengandalkan ringkasan yang buruk dapat lebih buruk daripada tidak memiliki ringkasan sama sekali, yang berpotensi menyebabkan keputusan yang buruk berdasarkan informasi yang tidak akurat.

Kriteria utama untuk evaluasi

Akurasi menentukan apakah ringkasan secara tepat menangkap poin utama teks asli tanpa mengada-ada fakta atau membuat kesalahan. Hal ini tidak dapat ditawar-tawar untuk dokumen yang kritis bagi bisnis.

Kohesi mengukur apakah ringkasan mudah dibaca dan mengalir secara logis, atau terasa seperti kumpulan kalimat yang terputus-putus. Ringkasan yang baik mempertahankan struktur naratif.

Kekompakan menilai apakah ringkasan langsung ke intinya atau dipenuhi dengan kalimat yang tidak perlu dan kata-kata yang tidak penting. Ringkasan terbaik memaksimalkan kepadatan informasi.

Pengujian kepatuhan instruksi memeriksa apakah model dapat mengikuti permintaan Anda dengan sukses untuk nada, format, atau area fokus tertentu seperti poin-poin atau ringkasan gaya eksekutif.

Konsistensi mengevaluasi apakah model menghasilkan ringkasan berkualitas tinggi pada berbagai jenis dokumen atau hanya berkinerja baik pada jenis tertentu.

Kerangka kerja pengujian yang sederhana

Pilih tiga dokumen yang sering digunakan tim Anda—ringkasan proyek, transkrip rapat, dan riwayat email pelanggan. Jalankan setiap dokumen melalui model yang Anda pertimbangkan dengan prompt yang sama. Kemudian, mintalah seorang anggota tim untuk menilai hasilnya berdasarkan kriteria di atas. Meskipun metrik otomatis tersedia, tidak ada yang mengalahkan tinjauan manusia untuk mendeteksi kesalahan halus.

🔍 Tahukah Anda? Tim seperti QubicaAMF menghemat lebih dari 5 jam per minggu dengan menggunakan ClickUp—itu setara dengan lebih dari 250 jam per tahun per orang—dengan menghilangkan proses manajemen pengetahuan yang usang. Bayangkan apa yang dapat diciptakan tim Anda dengan tambahan satu minggu produktivitas setiap kuartal.

Apa Saja Batasan Penggunaan LLMs untuk Ringkasan Dokumen?

Teknologi ini memiliki batasan nyata yang perlu dipahami sebelum Anda memutuskan untuk menggunakan pendekatan tertentu.

Risiko halusinasi

Risiko terbesar adalah halusinasi, di mana model dengan yakin menyatakan detail yang salah namun terdengar masuk akal. Tim hukum, analis keuangan, dan siapa pun yang bekerja dengan dokumen yang sensitif terhadap kepatuhan harus selalu melakukan tinjauan manusia terhadap ringkasan yang berisiko tinggi.

Batasan jendela konteks

Bahkan model terbesar pun memiliki batasan, sehingga dokumen yang sangat panjang mungkin perlu dibagi menjadi bagian-bagian. Pembagian ini dapat menyebabkan model kehilangan hubungan antara bagian-bagian yang berjauhan atau kehilangan alur naratif keseluruhan.

Hilangnya nuansa

Argumen halus atau pandangan minoritas sering kali disederhanakan dalam ringkasan. Jika menjaga pendapat yang berbeda atau kasus ekstrem penting untuk kasus penggunaan Anda, Anda perlu merancang prompt dengan hati-hati atau menerima beberapa kehilangan informasi.

Tantangan spesifisitas domain

Model serbaguna mungkin tidak memahami istilah khusus industri Anda tanpa penyesuaian khusus. Bidang medis, hukum, dan teknis seringkali memerlukan pelatihan tambahan atau pengaturan prompt yang cermat.

Pertimbangan keamanan

Mengirimkan data perusahaan yang sensitif ke API pihak ketiga selalu mengandung tingkat risiko tertentu. Untuk dokumen yang sangat rahasia, model yang dihosting sendiri atau perjanjian perusahaan dengan ketentuan penanganan data khusus mungkin diperlukan.

Ini bukan alasan untuk menghindari teknologi ini, tetapi merupakan pertimbangan penting. Anda dapat memitigasi hal-hal tersebut dengan praktik cerdas: selalu lakukan tinjauan manusia untuk ringkasan yang berisiko tinggi, gunakan model yang dihosting sendiri untuk data yang sangat sensitif, dan gunakan prompt yang jelas untuk membantu model mempertahankan nuansa penting.

📌 ClickUp Insight: 62% pekerja pengetahuan mengandalkan alat AI percakapan seperti ChatGPT dan Claude. Antarmuka chatbot yang familiar dan kemampuan serbaguna mereka mungkin menjelaskan popularitasnya di berbagai peran dan industri. Namun, beralih ke tab lain setiap kali untuk bertanya kepada AI menambah beban peralihan dan biaya peralihan konteks.

Menggunakan ClickUp Brain dalam Alur Kerja Ringkasan Anda

Anda telah melihat bagaimana ClickUp Brain menempati peringkat teratas di antara model bahasa besar (LLMs) untuk ringkasan. Sekarang mari kita jelajahi cara membangun alur kerja yang mengubah ringkasan tersebut menjadi peningkatan produktivitas yang nyata. Perbedaan antara ringkasan yang berguna dan usaha yang sia-sia adalah apakah ringkasan tersebut terhubung dengan tindakan—dan di situlah ruang kerja AI terintegrasi (Converged AI Workspace) unggul.

[Tempat gambar: Ruang kerja ClickUp yang menampilkan integrasi ringkasan Brain dengan tugas dan dokumen]

Dapatkan ringkasan langsung di tempat Anda bekerja.

Hindari proses serah terima manual yang menjengkelkan dengan mengintegrasikan ringkasan langsung ke dalam proyek Anda. Dengan ClickUp Brain, cukup ketik @brain di komentar tugas atau pesan ClickUp Chat, lalu minta untuk meringkas konteksnya. Ia akan langsung memberikan ringkasan berdasarkan pemahaman tentang ruang kerja Anda, dengan memprioritaskan tugas atau saluran spesifik yang sedang Anda gunakan.

Ubah rekaman rapat menjadi tindakan yang dapat dilakukan secara otomatis.

Menyusul pertemuan yang terlewat tidak lagi memerlukan waktu berjam-jam untuk membaca catatan. Tetap terlibat sepenuhnya dalam percakapan sementara ClickUp AI Notetaker mencatat catatan pertemuan untuk Anda. Setelah pertemuan, ia menyediakan transkrip dan ringkasan. Anda bahkan dapat meminta untuk secara otomatis menghasilkan tindakan yang perlu dilakukan dan mengubahnya menjadi tugas ClickUp dengan penugas dan tanggal jatuh tempo.

Manfaatkan beberapa model LLM tanpa perlu mengelola pemilihan model.

Dapatkan hasil berkualitas tinggi tanpa perlu mengelola pemilihan model sendiri, karena ClickUp Brain memanfaatkan beberapa model bahasa besar (LLMs) di belakang layar. Berikut adalah gambaran alur kerja tersebut dalam praktik: Saat rapat berlangsung, ClickUp AI Notetaker mencatat semuanya, ClickUp Brain menyediakan ringkasan keputusan kunci, dan tindakan yang perlu dilakukan sudah tercantum dalam rencana proyek Anda. Anda bahkan dapat menggunakan @My Brain untuk meringkas secara pribadi sebuah thread atau menyusun balasan sebelum membagikannya kepada tim.

✨ Hasil Nyata: Tantangan sesungguhnya adalah mengubah ringkasan menjadi tindakan. ClickUp Brain unggul dalam menghubungkan ringkasan secara langsung ke tugas dalam alur kerja Anda, menghilangkan kesenjangan antara wawasan dan eksekusi yang sering menjadi masalah pada alat ringkasan mandiri.

Kesimpulan

LLM terbaik untuk ringkasan adalah yang sesuai dengan kebutuhan unik tim Anda—baik itu jendela konteks besar untuk laporan panjang, fleksibilitas sumber terbuka untuk penyesuaian, atau integrasi yang mulus dengan alat yang sudah ada. Sebelum Anda memutuskan, selalu uji pilihan teratas Anda dengan dokumen dunia nyata Anda sendiri untuk melihat bagaimana kinerjanya.

Namun ingat, ringkasan hanya bernilai jika terhubung dengan tindakan. Ringkasan kini beralih dari tugas mandiri menjadi kemampuan yang terintegrasi secara mendalam dalam platform tempat Anda bekerja. Peningkatan produktivitas yang sesungguhnya berasal dari menutup celah antara mendapatkan wawasan dan mengambil tindakan berdasarkan wawasan tersebut.

Mulai secara gratis dengan ClickUp dan bawa ringkasan AI langsung ke manajemen tugas, obrolan, dan dokumen Anda.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa perbedaan antara ringkasan ekstraktif dan abstrakitif menggunakan LLMs? Ringkasan ekstraktif bekerja dengan mengambil kalimat kunci langsung dari teks asli, sementara ringkasan abstrakitif menghasilkan kalimat baru sepenuhnya untuk menyampaikan makna inti. LLMs modern sebagian besar menggunakan metode abstrakitif, yang menghasilkan ringkasan yang terdengar lebih alami dan lebih baik menangkap esensi materi sumber.

Bagaimana perbandingan model LLMs sumber terbuka dengan model proprietary seperti GPT-4 untuk ringkasan? Model sumber terbuka menawarkan kendali penuh atas data Anda dan kemampuan untuk menyesuaikan model sesuai kebutuhan spesifik Anda, tetapi memerlukan sumber daya teknis untuk pemeliharaan. Model proprietary menawarkan kemudahan penggunaan melalui API, tetapi disertai dengan biaya penggunaan dan kontrol yang lebih sedikit atas data. Selisih kualitas telah menyempit secara signifikan, dengan opsi open-source seperti LLaMA 3 menyaingi kinerja model proprietary dalam banyak kasus penggunaan.

Apakah alat ringkasan LLM dapat menangani catatan rapat dan pembaruan proyek? Ya, sebagian besar LLMs sangat efektif dalam meringkas teks percakapan seperti catatan rapat. Tantangan sebenarnya adalah mengubah ringkasan tersebut menjadi tindakan, di mana alat seperti ClickUp Brain unggul dengan menghubungkan ringkasan langsung ke tugas dalam alur kerja Anda daripada membiarkannya sebagai dokumen teks terpisah.

Ukuran jendela konteks apa yang saya butuhkan untuk dokumen saya? Untuk dokumen bisnis standar dengan kurang dari 10.000 kata, sebagian besar model bahasa besar modern memiliki jendela konteks yang cukup. Untuk transkrip rapat berdurasi lebih dari satu jam atau laporan penelitian komprehensif, Anda memerlukan model dengan jendela konteks yang diperluas seperti Claude 3.5 Sonnet atau Gemini 1.5 Pro. Jendela konteks 1 juta token dari Gemini 1.5 Pro dapat menangani hampir semua tugas ringkasan dokumen tunggal.

Bagaimana cara mengurangi risiko halusinasi dalam ringkasan LLM? Gunakan prompt yang jelas dan spesifik yang meminta model untuk meringkas hanya apa yang secara eksplisit dinyatakan dalam sumber. Minta kutipan atau referensi ke bagian spesifik saat akurasi sangat penting. Untuk dokumen berisiko tinggi, selalu minta peninjau manusia untuk membandingkan ringkasan dengan teks asli. Pertimbangkan model dengan keselarasan keamanan yang lebih kuat seperti Claude saat bekerja dengan konten yang sensitif terhadap kepatuhan.