오픈 웨이트 모델 비교
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.
GLM-5.3 (max)과 
Kimi K3 (max)은 오픈 웨이트 모델 중 지능이 가장 높으며 GLM-5.3-Flash과 
Qwen3.8 2.4T A95B이 뒤를 잇습니다.주요 내용
개방성
Artificial Analysis Openness Index: Score
Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)
오픈 웨이트 모델의 발전
Progress in Open Weights vs. Proprietary Intelligence
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
연구소별 오픈 웨이트 언어 모델 지능 추이
크기별 오픈 웨이트 모델 지능 추이
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
지능
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
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
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
크기
모델 크기별 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
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
컨텍스트 창
Context Window
Context window: tokens limit · Higher is better
상세 정보
웨이트 | 제공업체 벤치마크 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | Z AI | 45 | 753B 추론 시 40B 활성 | 1M | $0.9 | 73 |   +14 | ||
Kimi K3 (max) | Kimi | 44 | 2.8T 추론 시 104B 활성 | 1M | $2.3 | 35 |    +14 | ||
GLM-5.3-Flash | Z AI | 42 | 320B 추론 시 18B 활성 | 1M | $0.1 | 114 |   +16 | ||
Qwen3.8 2.4T A95B | Alibaba | 40 | 2.4T 추론 시 95B 활성 | 984k | $1.2 | 41 |  +3 | ||
DeepSeek V4.1 Flash (Reasoning, Max Effort) |  DeepSeek | 40 | 552B 추론 시 16B 활성 | 1M | $0.2 | 222 |  +2 | ||
DeepSeek V4 Pro 0813 (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 36 | 1.6T 추론 시 49B 활성 | 1M | $0.7 | 91 |   +7 | ||
Qwen3.8 27B (xhigh) | Alibaba | 34 | 27B | 256k | $0.4 | 46 |  +5 | ||
K2 Horizon 375B A23B |  MBZUAI Institute of Foundation Models | 31 | 375B 추론 시 23B 활성 | 524k | - | - | - | ||
MiniMax-M3 |  MiniMax | 30 | 428B 추론 시 23B 활성 | 1M | $0.2 | 103 | +12 | ||
Inkling (xhigh) |  Thinking Machines | 26 | 975B 추론 시 41B 활성 | 1M | $0.7 | 88 | +3 | ||
Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) |  NVIDIA | 23 | 550B 추론 시 55B 활성 | 262k | $0.5 | 204 | +6 | ||
Muse Glimmer (high) |  Meta | 18 | 30B | 131k | $0.2 | 91 | | ||
Mistral Medium 3.5 |  Mistral | 15 | 128B | 256k | $1.2 | 147 | | ||
gpt-oss-120b (high) |  OpenAI | 12 | 117B 추론 시 5.1B 활성 | 131k | $0.2 | 226 |    +17 |