極小オープンウェイトAIモデルの比較（≤4B）
パラメーター数が4B以下のオープンウェイトAIモデルです。通常、必要なリソースが最も少ないモデルです。
ウェイトをダウンロードできるモデルをオープンウェイト（一般にオープンソースとも呼ばれます）とみなします。独自のインフラストラクチャでセルフホストでき、ファインチューニングなどによるモデルのカスタマイズも可能です。
方法論などの詳細は、よくある質問をご覧ください。
K2 Horizon 3.7Bと
MiniCPM5-2Bはパラメーター数≤4Bと定義される極小オープンウェイトモデルの中で知能が最も高く、
G9v3-3Bと
Granite 4.2 3Bが続きます。オープン性
Artificial Analysis Openness Index：スコア
Openness Indexはモデルのオープン性を0～100の正規化尺度で評価します（高いほどオープン）
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Intelligence Evaluations
Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
AA-Briefcase v1.1Updated
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
GDPval-AA v2.1Updated
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
SciCodeUnder review
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
CritPtUnder review
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
No data available
Agentic business operations
No data available
Agentic scientific research workflows in a terminal
No data available
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
No data available
Kubernetes incident root-cause analysis
No data available
Visual reasoning
Medical long context reasoning
No data available
規模
モデルサイズ：総パラメータ数とアクティブパラメータ数
Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)
Intelligence Indexと有効パラメーター数
Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line
Intelligence Index と総パラメータ数
Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
Context window: tokens limit · Higher is better
詳細
ウェイト | プロバイダーのベンチマーク | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
K2 Horizon 3.7B | Institute of Foundation Models | 16 | 3.7B | 524k | - | - | - | ||
MiniCPM5-2B | OpenBMB | 12 | 2.6B | 131k | - | - | - | ||
G9v3-3B | AI9Stars | 11 | 3B | 131k | - | - | | ||
Granite 4.2 3B | IBM | 9 | 3B | 131k | $0.0 | 221 |  | ||
MiniCPM5-1B (Reasoning) | OpenBMB | 9 | 1B | 128k | - | - | - | ||
MiniCPM5-1B (Non-reasoning) | OpenBMB | 9 | 1B | 128k | - | - | - | ||
Nanbeige4.1-3B |  Nanbeige | 8 | 3.9B | 256k | - | - | - | ||
LFM2.5-2.6B |  Liquid AI | 8 | 2.7B | 128k | - | - | | ||
Qwen3.5 2B (Reasoning) |  Alibaba | 7 | 2.3B | 262k | - | - | - | ||
Phi-4 Mini Instruct |  Microsoft | 6 | 3.8B | 128k | - | 45 | | ||
Qwen3.5 2B (Non-reasoning) | Alibaba | 6 | 2.3B | 262k | - | - | - | ||
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) | Alibaba | 6 | 0.9B | 262k | - | - | - |