중형 오픈 웨이트 AI 모델 비교(40B~150B)
파라미터 수가 40B~150B개인 오픈 웨이트 AI 모델입니다.
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.
방법론을 비롯한 자세한 내용은 FAQ에서 확인하세요.
Ling 3.0 Flash과 Ling-3.0-flash-VL은 파라미터 수가 40B~150B개인 중형 오픈 웨이트 모델 중 지능이 가장 높으며 
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)과 Qwen3.5 122B A10B이 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)
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
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
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
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 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Ling 3.0 Flash | InclusionAI | 25 | 124B 추론 시 5.1B 활성 | 262k | $0.0 | 313 | 제공되지 않음 |  | |
Ling-3.0-flash-VL | InclusionAI | 25 | 124B 추론 시 5.5B 활성 | 262k | - | 145 | | ||
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning) | Alibaba | 18 | 125B 추론 시 10B 활성 | 262k | $0.7 | 136 | | ||
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning) | Alibaba | 16 | 125B 추론 시 10B 활성 | 262k | $0.7 | 127 |  +2 | ||
Mistral Medium 3.5 |  Mistral | 15 | 128B | 256k | $1.2 | 147 |  | ||
Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning) |  NVIDIA | 14 | 120.6B 추론 시 12.7B 활성 | 1M | $0.2 | 173 |  | ||
gpt-oss-120b (high) |  OpenAI | 12 | 117B 추론 시 5.1B 활성 | 131k | $0.2 | 226 |    +17 | ||
HyperNova 60B 2605 (high, based on gpt-oss-120b) |  Multiverse Computing | 12 | 58.7B 추론 시 4.8B 활성 | 131k | $0.1 | 353 | | ||
K2 Think V2 |  MBZUAI Institute of Foundation Models | 11 | 70B | 262k | - | - | - | ||
LongCat Flash Lite |  LongCat | 11 | 68.5B 추론 시 3B 활성 | 256k | - | - | - | ||
Mistral Small 4 (Reasoning) | Mistral | 11 | 119B 추론 시 6.5B 활성 | 256k | $0.2 | 169 | | ||
Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning) | Alibaba | 11 | 80B 추론 시 3B 활성 | 262k | $0.3 | 196 |    |