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。ハイライト
オープン性
Artificial Analysis Openness Index: Score
Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
AutomationBench-AAUpdated
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
GDP.pdfNew
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
No data available
Agentic business operations
No data available
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
No data available
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
No data available
Kubernetes incident root-cause analysis
No data available
Visual reasoning
規模
Model Size: Total and Active Parameters
Comparison between total model parameters and parameters active during inference
Intelligence Index vs. Active Parameters
Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time
Most attractive quadrant
Pareto line
Intelligence Index vs. Total Parameters
Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line
コンテキストウィンドウ
Context Window
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 | MBZUAI Institute of Foundation Models | 16 | 3.7B | 524k | - | - | - | ||
MiniCPM5-2B | OpenBMB | 13 | 2.6B | 131k | - | - | - | ||
G9v3-3B | AI9Stars | 11 | 3B | 131k | - | - | | ||
Granite 4.2 3B | IBM | 9 | 3B | 131k | $0.0 | 217 |  | ||
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 | - | - | | ||
NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B |  NVIDIA | 7 | 4.0B | 262k | - | - | - | ||
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 | - | - | - |