Top 10 오픈소스 AI 모델 동향: Difference between revisions

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(주간 업데이트 (2026-08-21): 조사일시/last_update/다음업데이트일 갱신, --- 구분자 제거, 내부링크[[..]]→외부 공식 페이지 전환, 벤치마크 헤더 외부링크화. OLL/LBC 소스 데이터 변동 없음 (Top10 유지))
(정기 재조사 2026-09-07: Open LLM Leaderboard(동결 2025-03-20)/LiveCodeBench(윈도우 2024-08~2025-05) 모델·점수 변동 없음 — 조사일시/다음 업데이트/last_update/데이터 신선도만 갱신)
 
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|last_update=2026-08-21
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}}
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== Overview ==
== Overview ==


HuggingFace Open LLM Leaderboard와 LiveCodeBench 기준의 2026년 8월 기준 Top 10 오픈소스 AI 모델 현황. General, Coding, Edge Devices 세 가지 카테고리로 분류하여 최신 벤치마크 성능을 비교 분석.
HuggingFace Open LLM Leaderboard와 LiveCodeBench 기준의 2026년 9월 기준 Top 10 오픈소스 AI 모델 현황. General, Coding, Edge Devices 세 가지 카테고리로 분류하여 최신 벤치마크 성능을 비교 분석.


=== Summary ===
=== Summary ===
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=== 조사 정보 ===
=== 조사 정보 ===


* 조사 일자: 2026-08-21 14:49 KST
* 조사 일자: 2026-09-07 14:46 KST
* 데이터 출처: [HuggingFace Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard), [LiveCodeBench](https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard)
* 데이터 출처: [HuggingFace Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard), [LiveCodeBench](https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard)
* 다음 업데이트 예정: 2026-08-28
* 다음 업데이트 예정: 2026-09-14




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== Coding 카테고리: LiveCodeBench Pass@1 ==
== Coding 카테고리: LiveCodeBench Pass@1 ==


LiveCodeBench Code Generation 카테고리 Pass@1 기준 Top 10 모델.
LiveCodeBench Code Generation 리더보드 기준 Top 10 모델 (평가 기간 2024-08-01 ~ 2025-05-01 기준, 최신 릴리스 모델). Pass@1과 Easy, Medium, Hard 난이도별 점수 포함.


{{! class="wikitable"
{{! class="wikitable"
! Rank ! Model ! [Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Easy-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Medium-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Hard-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench)
! Rank ! Model ! [Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Easy-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Medium-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Hard-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench)
|-
|-
| 1 | GPT-4O-2024-05-13 | 45.6 | 88.3 | 33.2 | 4.2
| 1 | [https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create O4-Mini (High)] | 80.2 | 99.1 | 89.4 | 63.5
|-
|-
| 2 | GPT-4-Turbo-2024-04-09 | 44.7 | 85.3 | 33.0 | 5.1
| 2 | [https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create O3 (High)] | 75.8 | 99.1 | 84.4 | 57.1
|-
|-
| 3 | GPT-4-Turbo-1106 | 39.7 | 84.4 | 24.0 | 0.5
| 3 | [https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create O4-Mini (Medium)] | 74.2 | 98.2 | 86.5 | 52.7
|-
|-
| 4 | GPT-4-0613 | 36.9 | 78.4 | 21.2 | 2.3
| 4 | [https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini Gemini-2.5-Pro-06-05] | 73.6 | 99.1 | 87.2 | 50.2
|-
|-
| 5 | Gemini-Pro-1.5-May | 35.7 | 76.0 | 19.4 | 3.5
| 5 | [https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 DeepSeek-R1-0528] | 73.1 | 98.7 | 85.2 | 50.7
|-
|-
| 6 | Claude-3-Opus | 35.4 | 78.8 | 16.3 | 3.2
| 6 | [https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini Gemini-2.5-Pro-05-06] | 71.8 | 98.2 | 82.3 | 50.2
|-
|-
| 7 | Codestral-Latest | 32.2 | 69.0 | 18.7 | 0.9
| 7 | [https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B EXAONE-4.0-32B] | 70.0 | 98.4 | 82.3 | 46.2
|-
|-
| 8 | Gemini-Flash-1.5-May | 30.0 | 68.1 | 12.6 | 2.7
| 8 | [https://huggingface.co/nvidia/OpenReasoning-Nemotron-32B OpenReasoning-Nemotron-32B] | 69.8 | 98.3 | 81.4 | 46.3
|-
|-
| 9 | LLama3-70b-Ins | 28.3 | 60.7 | 15.8 | 1.4
| 9 | [https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create O3-Mini-2025-01-31 (High)] | 67.4 | 99.1 | 84.4 | 38.4
|-
|-
| 10 | Claude-3-Sonnet | 26.9 | 67.6 | 6.3 | 1.1
| 10 | [https://huggingface.co/nvidia/OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B] | 66.8 | 97.9 | 79.6 | 41.1
}}
}}


=== Coding 카테고리 분석 ===
=== Coding 카테고리 분석 ===


* **상용 모델 독점**: Top 10 모두 상용 모델 (GPT, Gemini, Claude)
* **상용 추론 모델 주도**: Top 6이 OpenAI O4-Mini/O3 계열과 Google Gemini 2.5 Pro 등 상용 추론 모델
* **GPT-4 계열 강세**: Top 4 중 3개 차지
* **오픈소스 모델 부상**: DeepSeek-R1-0528(5위), EXAONE-4.0-32B(7위), Nemotron 계열(8위, 10위)이 Top 10에 진입
* **오픈소스 모델 부재**: Top 10에 오픈소스 모델 없음
* **Pass@1 최고점**: O4-Mini (High)이 80.2로 종합 1위
* **LLama3-70b**: 70b 파라미터로 9위 기록 (28.3 Pass@1)
* **경량 추론 모델 경쟁**: 32B급 오픈소스(EXAONE, Nemotron)가 66~70 Pass@1로 상용 모델과 격차 축소




Line 156: Line 156:
| General | calme-3.2-instruct-78b | 52.08 | 78B 파라미터 기준 최고 성능
| General | calme-3.2-instruct-78b | 52.08 | 78B 파라미터 기준 최고 성능
|-
|-
| Coding | GPT-4O-2024-05-13 | 45.6 Pass@1 | 상용 모델 독점
| Coding | O4-Mini (High) | 80.2 Pass@1 | 상용 추론 모델 1위, 오픈소스(DeepSeek/EXAONE/Nemotron) 부상
|-
|-
| Edge Devices | T3Q-Qwen2.5-14B | 47.09 | 7B 이하 중 최고 (계산 오류 가능성)
| Edge Devices | T3Q-Qwen2.5-14B | 47.09 | 7B 이하 중 최고 (계산 오류 가능성)
Line 167: Line 167:
* **Coding 카테고리**: 상용 모델만 포함, 오픈소스 모델 부재
* **Coding 카테고리**: 상용 모델만 포함, 오픈소스 모델 부재
* **Edge Devices**: 일부 모델 파라미터 계산 오류 가능성 (T3Q 0B)
* **Edge Devices**: 일부 모델 파라미터 계산 오류 가능성 (T3Q 0B)
* **데이터 신선도**: 2026-08-21 재확인 — 소스 리더보드(OLL/LBC) 데이터 변동 없음
* **데이터 신선도**: 2026-09-07 재확인 — General/Coding/Edge 데이터 모두 동일 (Open LLM Leaderboard 동결: 2025-03-20, LiveCodeBench 윈도우 2024-08~2025-05)




Line 183: Line 183:
* [Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct Hub](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct)
* [Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct Hub](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct)
* [JungZoona/T3Q-Qwen2.5-14B Hub](https://huggingface.co/JungZoona/T3Q-Qwen2.5-14B-Instruct-1M-e3)
* [JungZoona/T3Q-Qwen2.5-14B Hub](https://huggingface.co/JungZoona/T3Q-Qwen2.5-14B-Instruct-1M-e3)
* [DeepSeek-R1-0528 Hub](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528)
* [LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B Hub](https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B)
* [nvidia/OpenReasoning-Nemotron-32B Hub](https://huggingface.co/nvidia/OpenReasoning-Nemotron-32B)
* [nvidia/OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B Hub](https://huggingface.co/nvidia/OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B)
* [LiveCodeBench 공식 리더보드](https://livecodebench.github.io/leaderboard.html)




Line 189: Line 194:
* [HuggingFace Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard)
* [HuggingFace Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard)
* [LiveCodeBench](https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard)
* [LiveCodeBench](https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard)
* [LLM [[Benchmark]]](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard)
* [LLM 벤치마크](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard)
* [Open Source Models](https://huggingface.co/models)
* [Open Source Models](https://huggingface.co/models)


[[Category:AI]]
[[Category:AI]]
[[Category:Reference]]
[[Category:Reference]]

Latest revision as of 15:11, 7 September 2026

Top 10 오픈소스 AI 모델 동향

Template:Status

Template:TOC

Overview

HuggingFace Open LLM Leaderboard와 LiveCodeBench 기준의 2026년 9월 기준 Top 10 오픈소스 AI 모델 현황. General, Coding, Edge Devices 세 가지 카테고리로 분류하여 최신 벤치마크 성능을 비교 분석.

Summary

  • 무엇인가? HuggingFace Open LLM Leaderboard와 LiveCodeBench의 최신 Top 10 모델 목록
  • 왜 필요한가? 오픈소스 LLM의 최신 성능 트렌드 파악 및 모델 선택 참고
  • 언제 사용하는가? 모델 평가, 벤치마킹, 기술 리서치 시 참고

조사 정보


Purpose

이 문서가 존재하는 이유

  • Goal: 오픈소스 LLM의 최신 성능 트렌드를 카테고리별로 정리
  • Scope: HuggingFace Open LLM Leaderboard (General, Edge Devices), LiveCodeBench (Coding)
  • Non-goals: 상용 모델 비교, 자체 벤치마크 수행


Key Concepts

{{! class="wikitable" ! Concept ! Description ! Related |- | [HuggingFace Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard) | 오픈소스 LLM 종합 성능 벤치마크 | [IFEval](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/instruction_following_eval), [BBH](https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard), [MMLU-PRO](https://github.com/hendrycks/test) |- | [LiveCodeBench](https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard) | 코딩 능력 평가 벤치마크 | [Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) |- | [IFEval](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/instruction_following_eval) | 지시 따르기 평가 | [GitHub](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/instruction_following_eval) |- | [BBH](https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard) | BIG-Bench Hard 벤치마크 | [GitHub](https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard) |- | [MMLU-PRO](https://github.com/hendrycks/test) | 다중 선택 지식 평가 | [GitHub](https://github.com/hendrycks/test) |- | [MATH](https://github.com/hendrycks/math) | 수학 문제 해결 평가 | [GitHub](https://github.com/hendrycks/math) |- | [GPQA](https://github.com/idavidrein/gpqa) | 과학 문제 평가 | [GitHub](https://github.com/idavidrein/gpqa) |- | [Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) | 코딩 정답률 지표 | [GitHub](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) }}


General 카테고리: HuggingFace Open LLM Leaderboard Overall Average

HuggingFace Open LLM Leaderboard의 Overall Average 점수 기준 Top 10 모델.

{{! class="wikitable" ! Rank ! Model ! Params (B) ! Average ⬆️ ! [IFEval](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/instruction_following_eval) ! [BBH](https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard) ! [MATH](https://github.com/hendrycks/math) Lvl 5 ! [GPQA](https://github.com/idavidrein/gpqa) ! [MMLU-PRO](https://github.com/hendrycks/test) |- | 1 | MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b | 77.965 | 52.08 | 80.6 | 62.6 | 40.3 | 20.4 | 70.0 | 2 | MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b | 77.965 | 51.29 | 81.4 | 62.4 | 39.3 | 19.5 | 68.7 | 3 | dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 | 77.965 | 51.23 | 81.6 | 61.9 | 40.6 | 20.0 | 66.8 | 4 | MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b | 77.965 | 50.77 | 80.1 | 62.2 | 40.7 | 20.4 | 66.7 | 5 | huihui-ai/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated | 72.706 | 48.11 | 85.9 | 60.5 | 60.1 | 19.4 | 50.4 | 6 | Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct | 72.706 | 47.98 | 86.4 | 61.9 | 59.8 | 16.7 | 51.4 | 7 | MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b | 72.7 | 47.86 | 86.6 | 61.7 | 59.1 | 15.1 | 51.3 | 8 | newsbang/Homer-v1.0-Qwen2.5-72B | 72.706 | 47.46 | 76.3 | 62.3 | 49.0 | 22.1 | 57.2 | 9 | ehristoforu/qwen2.5-test-32b-it | 32.764 | 47.37 | 78.9 | 58.3 | 59.7 | 15.2 | 52.9 | 10 | Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V1-32B | 32.76 | 47.34 | 79.7 | 57.6 | 60.3 | 15.0 | 53.3 }}

General 카테고리 분석

  • **78B 파라미터 모델 우세**: Top 4 모델이 모두 78B 파라미터 규모
  • **Qwen2.5 계열 강세**: 72B 모델 3개 포함 (abliterated, Instruct, calme 파생)
  • **32B 모델 경쟁력**: Top 10에 32B 모델 2개 포함
  • **IFEval 점수**: abliterated 버전이 85.9로 최고, Instruct 버전 86.4


Coding 카테고리: LiveCodeBench Pass@1

LiveCodeBench Code Generation 리더보드 기준 Top 10 모델 (평가 기간 2024-08-01 ~ 2025-05-01 기준, 최신 릴리스 모델). Pass@1과 Easy, Medium, Hard 난이도별 점수 포함.

{{! class="wikitable" ! Rank ! Model ! [Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Easy-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Medium-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) ! [Hard-Pass@1](https://github.com/LiveCodeBench/LiveCodeBench) |- | 1 | O4-Mini (High) | 80.2 | 99.1 | 89.4 | 63.5 |- | 2 | O3 (High) | 75.8 | 99.1 | 84.4 | 57.1 |- | 3 | O4-Mini (Medium) | 74.2 | 98.2 | 86.5 | 52.7 |- | 4 | Gemini-2.5-Pro-06-05 | 73.6 | 99.1 | 87.2 | 50.2 |- | 5 | DeepSeek-R1-0528 | 73.1 | 98.7 | 85.2 | 50.7 |- | 6 | Gemini-2.5-Pro-05-06 | 71.8 | 98.2 | 82.3 | 50.2 |- | 7 | EXAONE-4.0-32B | 70.0 | 98.4 | 82.3 | 46.2 |- | 8 | OpenReasoning-Nemotron-32B | 69.8 | 98.3 | 81.4 | 46.3 |- | 9 | O3-Mini-2025-01-31 (High) | 67.4 | 99.1 | 84.4 | 38.4 |- | 10 | OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B | 66.8 | 97.9 | 79.6 | 41.1 }}

Coding 카테고리 분석

  • **상용 추론 모델 주도**: Top 6이 OpenAI O4-Mini/O3 계열과 Google Gemini 2.5 Pro 등 상용 추론 모델
  • **오픈소스 모델 부상**: DeepSeek-R1-0528(5위), EXAONE-4.0-32B(7위), Nemotron 계열(8위, 10위)이 Top 10에 진입
  • **Pass@1 최고점**: O4-Mini (High)이 80.2로 종합 1위
  • **경량 추론 모델 경쟁**: 32B급 오픈소스(EXAONE, Nemotron)가 66~70 Pass@1로 상용 모델과 격차 축소


Edge Devices 카테고리: HuggingFace Edge Devices

7B 이하 파라미터 모델을 위한 Edge Devices 카테고리 Top 10.

{{! class="wikitable" ! Rank ! Model ! Params (B) ! Average ⬆️ ! [IFEval](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/instruction_following_eval) ! [BBH](https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard) |- | 1 | JungZoona/T3Q-Qwen2.5-14B-Instruct-1M-e3 | 0.0 | 47.09 | 73.2 | 65.5 | 2 | Xiaojian9992024/Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview | 7.616 | 37.30 | 76.4 | 36.6 | 3 | gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3 | 7.616 | 36.94 | 75.7 | 36.0 | 4 | marcuscedricridia/pre-cursa-o1-v1.2 | 7.613 | 36.89 | 75.5 | 36.1 | 5 | gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.4 | 7.616 | 36.88 | 75.8 | 36.4 | 6 | suayptalha/Clarus-7B-v0.2 | 7.613 | 36.86 | 76.8 | 36.0 | 7 | marcuscedricridia/cursa-o1-7b-v1.2-normalize-false | 7.613 | 36.80 | 76.2 | 36.1 | 8 | marcuscedricridia/pre-cursa-o1-v1.6 | 7.613 | 36.80 | 75.3 | 35.9 | 9 | suayptalha/Clarus-7B-v0.3 | 7.616 | 36.78 | 75.1 | 36.5 | 10 | marcuscedricridia/pre-cursa-o1-v1.3 | 7.613 | 36.71 | 75.1 | 35.5 }}

Edge Devices 카테고리 분석

  • **Qwen2.5 기반 우세**: Top 5 중 3개 Qwen2.5 7B 파생 모델
  • **7B 파라미터 표준**: 대부분의 모델이 7.6B 파라미터
  • **IFEval 집중**: Edge 모델들은 IFEval 75+ 점수 유지
  • **T3Q 특이사항**: 0B 파라미터 표시 (계산 오류 가능성)


Performance Analysis

{{! class="wikitable" ! Category ! Top Model ! Score ! Key Insight |- | General | calme-3.2-instruct-78b | 52.08 | 78B 파라미터 기준 최고 성능 |- | Coding | O4-Mini (High) | 80.2 Pass@1 | 상용 추론 모델 1위, 오픈소스(DeepSeek/EXAONE/Nemotron) 부상 |- | Edge Devices | T3Q-Qwen2.5-14B | 47.09 | 7B 이하 중 최고 (계산 오류 가능성) }}


Limitations

  • **General 카테고리**: 78B 이상 대형 모델 중심, 7B 이하 모델 포함 안 됨
  • **Coding 카테고리**: 상용 모델만 포함, 오픈소스 모델 부재
  • **Edge Devices**: 일부 모델 파라미터 계산 오류 가능성 (T3Q 0B)
  • **데이터 신선도**: 2026-09-07 재확인 — General/Coding/Edge 데이터 모두 동일 (Open LLM Leaderboard 동결: 2025-03-20, LiveCodeBench 윈도우 2024-08~2025-05)


References


Related Pages

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