Comparação de modelos pequenos de IA de pesos abertos (4B-40B)

Modelos de IA de pesos abertos com 4B a 40B parâmetros.

Os modelos são considerados de pesos abertos (também chamados frequentemente de código aberto) quando seus pesos estão disponíveis para download. Isso permite a auto-hospedagem em sua própria infraestrutura e a personalização do modelo, por exemplo, por meio de ajuste fino.

Para mais detalhes sobre nossa metodologia, consulte as perguntas frequentes.

Logo: AlibabaQwen3.8 27B (xhigh) e Logo: AlibabaQwen3.8 27B (medium) são os modelos com maior inteligência entre os modelos pequenos de pesos abertos, definidos como aqueles com 4B-40B parâmetros, seguidos por Logo: AlibabaQwen3.8 27B (low) e Logo: Institute of Foundation ModelsK2 Horizon MoVA 36B A4B.
Artificial Analysis Openness Index · Higher is better
Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Parâmetros treináveis em bilhões

Abertura

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

O Openness Index avalia a abertura dos modelos em uma escala normalizada de 0 a 100 (quanto maior, mais aberto)

Inteligência

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
Ver mais

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

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

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

Tamanho

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

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

Intelligence Index vs. parâmetros ativos

Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line

Intelligence Index vs. parâmetros totais

Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line

Janela de contexto

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Mais detalhes

Pesos
Benchmarks de provedores
Qwen3.8 27B (Xhigh)
Logo: AlibabaAlibaba
34
27B
256k
$0.5
45
DeepInfraSelf-hostedCoreWeave
+8
Qwen3.8 27B (Medium)
Logo: AlibabaAlibaba
28
27B
256k
$0.5
52
Alibaba CloudMultiverse Computing
Qwen3.8 27B (Low)
Logo: AlibabaAlibaba
26
27B
256k
$0.5
50
Multiverse ComputingAlibaba Cloud
K2 Horizon MoVA 36B A4B
Logo: Institute of Foundation ModelsInstitute of Foundation Models
25
36B
4B ativos durante a inferência
524k
-
-
-
G9v3-39A5B
Logo: AI9StarsAI9Stars
22
39B
5B ativos durante a inferência
131k
-
-
AI9Stars
K2 Horizon 7B
Logo: Institute of Foundation ModelsInstitute of Foundation Models
21
7B
524k
-
-
-
Qwen3.8 27B (Non-reasoning)
Logo: AlibabaAlibaba
20
27B
256k
$0.5
51
Alibaba CloudMultiverse ComputingWafer
+2
Qwen3.6 35B A3B (Reasoning)
Logo: AlibabaAlibaba
18
36B
3B ativos durante a inferência
262k
$0.6
131
Alibaba CloudSiliconFlowDeepInfra
+6
Muse Glimmer (High)
Logo: MetaMeta
17
30B
131k
$0.2
131
Together AIDeepInfraSystalyzeFireworks
Gemma 4 26B A4B (Reasoning)
Logo: GoogleGoogle
17
25.2B
3.8B ativos durante a inferência
256k
$0.1
-
MakoraNovitaGoogle
+7
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)
Logo: AlibabaAlibaba
15
36B
3B ativos durante a inferência
262k
$0.6
134
Self-hostedScalewayCoreWeave
+5
Granite 4.2 30B
Logo: IBMIBM
15
30B
131k
$0.1
76
DeepInfra