소형 오픈 웨이트 AI 모델 비교(4B~40B)
파라미터 수가 4B~40B개인 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.
Qwen3.8 27B (xhigh)과 Qwen3.8 27B (medium)은 파라미터 수가 4B~40B개인 소형 오픈 웨이트 모델 중 지능이 가장 높으며 Qwen3.8 27B (low)과 
K2 Horizon MoVA 36B A4B이 뒤를 잇습니다.개방성
Artificial Analysis Openness Index: 점수
Openness Index는 모델의 개방성을 0~100으로 정규화해 평가합니다(높을수록 더 개방적)
지능
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
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
No data available
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
크기
모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수
Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)
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
컨텍스트 창
컨텍스트 창
Context window: tokens limit · Higher is better
상세 정보
웨이트 | 제공업체 벤치마크 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen3.8 27B (Xhigh) | Alibaba | 34 | 27B | 256k | $0.5 | 45 |    +8 | ||
Qwen3.8 27B (Medium) | Alibaba | 28 | 27B | 256k | $0.5 | 51 |  | ||
Qwen3.8 27B (Low) | Alibaba | 26 | 27B | 256k | $0.5 | 50 | | ||
K2 Horizon MoVA 36B A4B | Institute of Foundation Models | 25 | 36B 추론 시 4B 활성 | 524k | - | - | - | ||
G9v3-39A5B |  AI9Stars | 22 | 39B 추론 시 5B 활성 | 131k | - | - | | ||
K2 Horizon 7B | Institute of Foundation Models | 21 | 7B | 524k | - | - | - | ||
Qwen3.8 27B (Non-reasoning) | Alibaba | 20 | 27B | 256k | $0.5 | 51 |  +2 | ||
Qwen3.6 35B A3B (Reasoning) | Alibaba | 18 | 36B 추론 시 3B 활성 | 262k | $0.6 | 130 |  +6 | ||
Muse Glimmer (High) |  Meta | 17 | 30B | 131k | $0.2 | 131 |    | ||
Gemma 4 26B A4B (Reasoning) |  Google | 17 | 25.2B 추론 시 3.8B 활성 | 256k | $0.1 | - |   +7 | ||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) | Alibaba | 15 | 36B 추론 시 3B 활성 | 262k | $0.6 | 134 |  +5 | ||
Granite 4.2 30B |  IBM | 15 | 30B | 131k | $0.1 | 77 | |