오픈 웨이트 모델 비교

Name: 개방성
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

오픈 웨이트 AI 모델을 품질, 성능, 추론 속도, 컨텍스트 창, 파라미터 수, 라이선스 세부 정보 등 주요 성능 지표로 비교하고 분석합니다.

웨이트를 다운로드할 수 있는 모델을 오픈 웨이트 모델(흔히 오픈 소스라고도 함)로 간주합니다. 자체 인프라에서 호스팅할 수 있으며 미세 조정 등을 통해 모델을 맞춤 설정할 수 있습니다.

방법론에 관한 자세한 내용은 FAQ에서 확인하세요.

MiMo-V2.6-Pro과

DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)은 오픈 웨이트 모델 중 지능이 가장 높으며

GLM-5.3 (max)과

Step 5 Preview이 뒤를 잇습니다.

개방성

Artificial Analysis Openness Index · Higher is better

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

개방성

Artificial Analysis Openness Index: 점수

Openness Index는 모델의 개방성을 0~100으로 정규화해 평가합니다(높을수록 더 개방적)

오픈 웨이트 모델의 발전

오픈 웨이트와 독점 모델의 지능 발전

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

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: 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. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

연구소별 오픈 웨이트 언어 모델 지능 추이

크기별 오픈 웨이트 모델 지능 추이

Tiny: Less than or equal to 4B parameters. These are usually the smallest models in terms of resource demand.
Small: Less than 40B parameters.
Medium: Between 40B-150B parameters.
Large: Over 150B parameters.

지능

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

SciCodeUnder review

Coding

CritPt

Physics reasoning

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 1.1New

Agentic software engineering in open-source repositories

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

크기

모델 크기별 Intelligence Index

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Intelligence Index와 활성 파라미터

Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time (billions)

Most attractive quadrant

Pareto line

Intelligence Index와 총 매개변수

Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)

Most attractive quadrant

Pareto line

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

컨텍스트 창

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

상세 정보

							웨이트		제공업체 벤치마크
MiMo-V2.6-Pro	Xiaomi	46	1.0T 추론 시 42B 활성	1M	$0.2	57	🤗		보기
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)	DeepSeek	45	552B 추론 시 16B 활성	1M	$0.2	169	🤗	+19	보기
GLM-5.3 (Max)	Z AI	45	753B 추론 시 40B 활성	1M	$0.9	98	🤗	+24	보기
Step 5 Preview	StepFun	44	600B 추론 시 27B 활성	1M	$0.5	229	🤗		보기
GLM-5.3-Flash	Z AI	42	320B 추론 시 18B 활성	1M	$0.1	70	🤗	+23	보기
Muse Spark Open (Xhigh)	Meta	39	816B 추론 시 42B 활성	1M	$0.8	151	🤗	+3	보기
Qwen3.8 27B (Xhigh)	Alibaba	34	27B	256k	$0.5	45	🤗	+9	보기
K2 Horizon 375B A23B	Institute of Foundation Models	31	375B 추론 시 23B 활성	524k	$0	879	🤗		보기
Beam 1.0	Reflection	30	501B 추론 시 23B 활성	1M	$0.2	363	🤗	+2	보기
Nemotron 3.5 Super VL	NVIDIA	26	120B 추론 시 12B 활성	1M	$0.1	446	🤗	+5	보기
Inkling (Xhigh)	Thinking Machines	25	975B 추론 시 41B 활성	1M	$0.7	195	🤗	+4	보기

오픈 웨이트 모델 비교

개방성

지능

총 파라미터 수

개방성

Artificial Analysis Openness Index: 점수

오픈 웨이트 모델의 발전

오픈 웨이트와 독점 모델의 지능 발전

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

연구소별 오픈 웨이트 언어 모델 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

크기별 오픈 웨이트 모델 지능 추이

Artificial Analysis Intelligence Index

Model Size Classifications

지능

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

크기

모델 크기별 Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Intelligence Index와 활성 파라미터

Artificial Analysis Intelligence Index

Active Parameters at Inference Time

Intelligence Index와 총 매개변수

Artificial Analysis Intelligence Index

Total Parameters

컨텍스트 창

컨텍스트 창

Context Window for RAG

Context Window

상세 정보