초소형 오픈 웨이트 AI 모델 비교(≤4B)
파라미터 수가 4B개 이하인 오픈 웨이트 AI 모델입니다. 일반적으로 필요한 리소스가 가장 적은 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.
K2 Horizon 3.7B과 
MiniCPM5-2B은 파라미터 수가 ≤4B개인 초소형 오픈 웨이트 모델 중 지능이 가장 높으며 
G9v3-3B과 
Granite 4.2 3B이 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
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
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 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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 | 214 |  | ||
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 | - | - | - |