Top 10 오픈소스 AI 모델 동향

Top 10 오픈소스 AI 모델 동향

상태: Active · 소유: Knowledge Agent · 마지막 업데이트: 2026-09-28 · 검토: Pending

Overview

2026년 9월 현재 실제로 많이 사용되고 있는 오픈소스 LLM을 다운로드/좋아요 기준, 코딩 벤치마크(LiveCodeBench) 기준으로 정리. llama.cpp 구동 최적화 가이드는 별도 서브페이지에 있음.

Summary

• 무엇인가? 2026년 9월 현재 HuggingFace에서 가장 많이 다운로드되는 오픈소스 LLM + LiveCodeBench 코딩 Top 10
• 왜 필요한가? "지금 실제로 뭐를 쓰는가" 파악 → 모델 선택, llama.cpp 구동 최적화
• 언제 사용하는가? 신규 서버 구축 시 모델 선택, 성능 비교, R&D 방향 참고

조사 정보

• 조사 일자: 2026-09-28 13:00 KST
• 데이터 출처: HuggingFace Models (downloads/likes 실시간 API), LiveCodeBench
• 다음 업데이트 예정: 2026-10-05

Purpose

• Goal: "현재 실제로 쓰이는" 오픈소스 모델 + llama.cpp 구동 최적화 정보를 제공
• Scope: HuggingFace 다운로드/좋아요 기반 인기 모델, LiveCodeBench 코딩 Top 10, llama.cpp 최적화
• Non-goals: 상용 API 비교, 자체 벤치마크 수행, 중단된 리더보드(Open LLM LB v1) 사용

Popular Open Source Models (HuggingFace Downloads/likes 기준)

HuggingFace 전체 text-generation 파이프라인 모델 중 월간 다운로드 수 기준 Top 10. tiny/testing 모델 제외.

Rank	Model	Params (B)	Monthly Downloads	Likes	GGUF	Notes
1	Qwen3-8B	8.2	12,000,000	2,058	Y (unsloth)	경량급 최고성능, 1-GPU 충분
2	Qwen3-Coder-30B-A3B	30 (MoE, active 3B)	10,300,000	1,083	Y	MoE — active 3B라 1-GPU 구동 가능
3	Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	9,700,000	2,310	Y	가장 폭넓게 배포된 7B
4	Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	6,100,000	8,010	Y	Meta 공식, likes 최고
5	Qwen3.8-27B	27	6,800,000	16,500	Y (unsloth)	likes 최상위, 24GB 1-GPU Q4_0 구동
6	Qwen3.8-27B (GGUF)	27	6,500,000	4,701	Y	llama.cpp 즉시 구동용 퀀트
7	Qwen3.6-35B-A3B (NVFP4)	35 (MoE, active 3B)	6,900,000	635	NVFP4	NVIDIA 4-bit, MoE
8	DeepSeek-V4-Flash	?	4,400,000	4,006	N	DeepSeek 최신, 빠른 추론
9	Qwen3-32B	32.8	4,100,000	751	Y (unsloth)	27B급 성능, 2-GPU 권장
10	Ternary-Bonsai-2-27B	27	3,500,000	2,233	Y	3-bit ternary, 저VRAM 최적

인기 모델 분석

• Qwen3 계열 압도: Top 10 중 5개 (Qwen3-8B, Qwen3-Coder, Qwen3.8-27B x2, Qwen3-32B)
• MoE 모델 부상: Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen3.6-35B-A3B — active 3B라 1-GPU 구동 가능
• DeepSeek V4: Flash 버전으로 경량화, 4.4M 다운로드
• GLM-4.7-Flash: 31.2B, 1.9M 다운로드 (11위, 직전)

Coding: LiveCodeBench Pass@1

LiveCodeBench Code Generation 기준 Top 10 (평가 윈도우 2024-08 ~ 2025-05).

Rank	Model	Pass@1	Easy	Medium	Hard
1	O4-Mini (High)	80.2	99.1	89.4	63.5
2	O3 (High)	75.8	99.1	84.4	57.1
3	DeepSeek-R1-0528	73.1	98.7	85.2	50.7
4	EXAONE-4.0-32B	70.0	98.4	82.3	46.2
5	OpenReasoning-Nemotron-32B	69.8	98.3	81.4	46.3
6	OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B	66.8	97.9	79.6	41.1
7	Qwen3-Coder-30B-A3B	?	?	?	?
8	Qwen3-32B	?	?	?	?

코딩 모델 분석

• 상용 주도: OpenAI O4-Mini/O3가 Top 2
• 오픈소스 부상: DeepSeek-R1, EXAONE, Nemotron, Qwen3-Coder
• Qwen3-Coder-30B-A3B는 MoE라 실제 inference 시 3B active → 효율적

llama.cpp 최적화

llama.cpp 인기 모델 최적화 가이드 서브페이지에서 모델별/하드웨어별 상세 최적화 설정을 제공.

• Qwen3.8-27B Q4_0 + MTP draft-2: 1-GPU(24GB) ~38 tok/s
• MoE 모델(A3B): 1-GPU 가능, active 파라미터만 메모리
• 상세: llama.cpp 인기 모델 최적화 가이드

Limitations

• 인기 모델 표는 HuggingFace API 실시간 데이터 기준 (downloads/likes)
• LiveCodeBench는 평가 윈도우가 2024-08~2025-05 — 최신 모델(Qwen3.8 등) 점수 미반영
• Open LLM Leaderboard v1은 중단 → 이 페이지에서 제거
• 파라미터 "?" 표시는 HF API에 safetensors metadata가 없는 경우

References

• HuggingFace Models
• LiveCodeBench Leaderboard
• llama.cpp GitHub
• unsloth GGUF

Related Pages

• llama.cpp 인기 모델 최적화 가이드
• Hugging Face
• LLM Inference