Comparação de modelos muito pequenos de IA de pesos abertos (≤4B)
Modelos de IA de pesos abertos com até 4B parâmetros. Geralmente, são os menores modelos em termos de demanda de recursos.
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.
Destaques
Abertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Tamanho
Model Size: Total and Active Parameters
Intelligence Index vs. Active Parameters
Intelligence Index vs. Total Parameters
Janela de contexto
Context Window
Mais detalhes
Pesos | Benchmarks de provedores | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
G9v3-3B | 16 | 3B | 131k | - | - | ||||
MiniCPM5-1B (Reasoning) | 12 | 1B | 128k | - | - | - | |||
MiniCPM5-1B (Non-reasoning) | 12 | 1B | 128k | - | - | - | |||
Nanbeige4.1-3B | 11 | 3.9B | 256k | - | - | - | |||
NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B | 9 | 4.0B | 262k | - | - | - | |||
Qwen3.5 2B (Reasoning) | 8 | 2.3B | 262k | - | - | - | |||
Ministral 3 3B | 7 | 3B | 256k | $0.1 | 206 | ||||
Phi-4 Mini Instruct | 6 | 3.8B | 128k | - | 43 | ||||
Qwen3.5 2B (Non-reasoning) | 6 | 2.3B | 262k | - | - | - | |||
Qwen3.5 0.8B (Reasoning) | 5 | 0.9B | 262k | - | - | - | |||
Granite 4.1 3B | 5 | 3B | 131k | - | - | - | |||
MiniCPM-V 4.6 1.3B | 4 | 1.3B | 262k | - | - | - |