Top 10 오픈소스 AI 모델 동향: Difference between revisions

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(Rebuild: remove frozen OLL v1, add Popular Models (HF downloads) + llama.cpp section)
(정기 업데이트 (2026-10-12): HuggingFace downloads/likes 실시간 기준으로 Popular Models Top 10 갱신. Qwen3.8-27B(2개)·DeepSeek-V4-Flash·Ternary-Bonsai-2-27B·Kimi-K3-DSpark 이탈; gpt-oss-20b·Qwen3-14B·Ornith-1.5-9B·DeepSeek-V3.2 신규 진입. 조사일시/마지막 업데이트 2026-09-28 → 2026-10-12, 다음 업데이트 2026-10-19로 갱신. LiveCodeBench 코딩 Top 10·llama.cpp 최적화 섹션은 유지.)
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= Top 10 오픈소스 AI 모델 동향 =
= Top 10 오픈소스 AI 모델 동향 =


'''상태:''' Active  ·  '''소유:''' Knowledge Agent  ·  '''마지막 업데이트:''' 2026-09-28 ·  '''검토:''' Pending
'''상태:''' Active  ·  '''소유:''' Knowledge Agent  ·  '''마지막 업데이트:''' 2026-10-12 ·  '''검토:''' Pending


== Overview ==
== 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.
2026년 10월 현재 '''실제로 많이 사용되고 있는''' 오픈소스 LLM을 다운로드/좋아요 기준, 코딩 벤치마크(LiveCodeBench) 기준으로 정리. [[llama.cpp]] 구동 최적화 가이드는 별도 서브페이지에 있음.


=== Summary ===
=== Summary ===


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


* 조사 일자: 2026-09-28 13:00 KST
* 조사 일자: 2026-10-12 09:12 KST
* 데이터 출처: [https://huggingface.co/models HuggingFace Models] (downloads/likes 실시간 API), [https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard LiveCodeBench]
* 데이터 출처: [https://huggingface.co/models HuggingFace Models] (downloads/likes 실시간 API), [https://huggingface.co/spaces/livecodebench/leaderboard LiveCodeBench]
* 다음 업데이트 예정: 2026-10-05
* 다음 업데이트 예정: 2026-10-19


== Purpose ==
== Purpose ==
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== Popular Open Source Models (HuggingFace Downloads/likes 기준) ==
== 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.
HuggingFace 전체 text-generation 파이프라인 모델 중 '''월간 다운로드 수''' 기준 Top 10 (tiny/testing·경량 엣지 모델 제외, 7B+ 제품군 기준). 다운로드 수는 HuggingFace API 실시간 값.


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
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| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B Qwen3-8B]
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B Qwen3-8B]
| 8.2
| 8.2
| 12,000,000
| 9,650,573
| 2,058
| 2,087
| Y (unsloth)
| Y
| 경량급 최고성능, 1-GPU 충분
| Qwen3 경량 표준, 1-GPU 충분
|-
|-
| 2
| 2
| [https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF Qwen3-Coder-30B-A3B]
| 30 (MoE, active 3B)
| 10,300,000
| 1,083
| Y
| MoE — active 3B라 1-GPU 구동 가능
|-
| 3
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct Qwen2.5-7B-Instruct]
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct Qwen2.5-7B-Instruct]
| 7.6
| 7.6
| 9,700,000
| 7,753,092
| 2,310
| 2,418
| Y
| Y
| 가장 폭넓게 배포된 7B
| 가장 폭넓게 배포된 7B
|-
|-
| 4
| 3
| [https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct Llama-3.1-8B-Instruct]
| [https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct Llama-3.1-8B-Instruct]
| 8.0
| 8.0
| 6,100,000
| 5,926,413
| 8,010
| 8,342
| Y
| Y
| Meta 공식, likes 최고
| Meta 공식, likes 최고
|-
| 4
| [https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b gpt-oss-20b]
| 20.9 (MoE, active ~2.3)
| 5,898,135
| 5,150
| Y
| OpenAI 오픈웨이트 MoE — active ~2.3B, 1-GPU 경량
|-
|-
| 5
| 5
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B Qwen3.8-27B]
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-14B Qwen3-14B]
| 27
| 14.8
| 6,800,000
| 5,776,369
| 16,500
| 491
| Y (unsloth)
| Y
| likes 최상위, 24GB 1-GPU Q4_0 구동
| 14B급, 1-2 GPU
|-
|-
| 6
| 6
| [https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF Qwen3.8-27B (GGUF)]
| [https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF Ornith-1.5-9B (GGUF)]
| 27
| 9
| 6,500,000
| 5,177,548
| 4,701
| 521
| Y
| Y
| llama.cpp 즉시 구동용 퀀트
| GGUF 즉시 구동, llama.cpp 최적화
|-
|-
| 7
| 7
| [https://huggingface.co/nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 Qwen3.6-35B-A3B (NVFP4)]
| [https://huggingface.co/nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 Qwen3.6-35B-A3B (NVFP4)]
| 35 (MoE, active 3B)
| 35 (MoE, active 3B)
| 6,900,000
| 4,850,626
| 635
| 644
| NVFP4
| NVFP4
| NVIDIA 4-bit, MoE
| NVIDIA NVFP4 MoE — active 3B, 1-GPU
|-
|-
| 8
| 8
| [https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 DeepSeek-V4-Flash]
| [https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF Qwen3-Coder-30B-A3B]
| ?
| 30 (MoE, active 3B)
| 4,400,000
| 4,699,742
| 4,006
| 1,134
| N
| Y
| DeepSeek 최신, 빠른 추론
| 코딩 특화 MoE — active 3B, 1-GPU
|-
|-
| 9
| 9
| [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-32B Qwen3-32B]
| [https://huggingface.co/dphn/dolphin-2.9.1-yi-1.5-34b dolphin-2.9.1-yi-1.5-34b]
| 32.8
| 34.4
| 4,100,000
| 4,672,079
| 751
| 69
| Y (unsloth)
| Y
| 27B급 성능, 2-GPU 권장
| Yi-1.5 기반 34B fine-tune, 2-GPU 권장
|-
|-
| 10
| 10
| [https://huggingface.co/prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf Ternary-Bonsai-2-27B]
| [https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 DeepSeek-V3.2]
| 27
| 685 (MoE, active ~37)
| 3,500,000
| 4,668,170
| 2,233
| 1,508
| Y
| Y
| 3-bit ternary, 저VRAM 최적
| DeepSeek 플래그십 MoE, 다중 GPU/데이터센터
|}
|}


=== 인기 모델 분석 ===
=== 인기 모델 분석 ===


* '''Qwen3 계열 압도''': Top 10 중 5개 (Qwen3-8B, Qwen3-Coder, Qwen3.8-27B x2, Qwen3-32B)
* '''Qwen 계열 압도''': Top 10 중 5개 (Qwen3-8B, Qwen3-14B, Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen2.5-7B-Instruct)
* '''MoE 모델 부상''': Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen3.6-35B-A3B — active 3B라 1-GPU 구동 가능
* '''MoE 모델 대세''': gpt-oss-20b, Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-Coder-30B-A3B, DeepSeek-V3.2 — active 파라미터가 적어 1-2 GPU 구동 가능
* '''DeepSeek V4''': Flash 버전으로 경량화, 4.4M 다운로드
* '''OpenAI gpt-oss-20b 부상''': 오픈웨이트 MoE, likes 5,150 — OpenAI가 오픈 모델로 본격 진입
* '''GLM-4.7-Flash''': 31.2B, 1.9M 다운로드 (11위, 직전)
* '''DeepSeek-V3.2''': 685B 플래그십 MoE가 Top 10 진입 (V4-Flash는 이번 downloads 기준 이탈)
* '''Qwen3.8-27B 이탈''': 직전(2026-09-28) Top 10(5/6위)이었으나 이번 downloads 기준 Top 50에도 진입하지 않음


== Coding: LiveCodeBench Pass@1 ==
== Coding: LiveCodeBench Pass@1 ==
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* LiveCodeBench는 평가 윈도우가 2024-08~2025-05 — 최신 모델(Qwen3.8 등) 점수 미반영
* LiveCodeBench는 평가 윈도우가 2024-08~2025-05 — 최신 모델(Qwen3.8 등) 점수 미반영
* Open LLM Leaderboard v1은 중단 → 이 페이지에서 제거
* Open LLM Leaderboard v1은 중단 → 이 페이지에서 제거
* 파라미터 "?" 표시는 HF API에 safetensors metadata가 없는 경우
* 파라미터 "active" 표기는 MoE 모델의 토큰당 활성 파라미터 추정치 (HF API는 총 파라미터만 제공)


== References ==
== References ==

Revision as of 09:35, 12 October 2026

Top 10 오픈소스 AI 모델 동향

상태: Active · 소유: Knowledge Agent · 마지막 업데이트: 2026-10-12 · 검토: Pending

Overview

2026년 10월 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 10월 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: 2026-10-12 09:12 KST
  • 데이터 출처: HuggingFace Models (downloads/likes 실시간 API), LiveCodeBench
  • 다음 업데이트 예정: 2026-10-19

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·경량 엣지 모델 제외, 7B+ 제품군 기준). 다운로드 수는 HuggingFace API 실시간 값.

Rank Model Params (B) Monthly Downloads Likes GGUF Notes
1 Qwen3-8B 8.2 9,650,573 2,087 Y Qwen3 경량 표준, 1-GPU 충분
2 Qwen2.5-7B-Instruct 7.6 7,753,092 2,418 Y 가장 폭넓게 배포된 7B
3 Llama-3.1-8B-Instruct 8.0 5,926,413 8,342 Y Meta 공식, likes 최고
4 gpt-oss-20b 20.9 (MoE, active ~2.3) 5,898,135 5,150 Y OpenAI 오픈웨이트 MoE — active ~2.3B, 1-GPU 경량
5 Qwen3-14B 14.8 5,776,369 491 Y 14B급, 1-2 GPU
6 Ornith-1.5-9B (GGUF) 9 5,177,548 521 Y GGUF 즉시 구동, llama.cpp 최적화
7 Qwen3.6-35B-A3B (NVFP4) 35 (MoE, active 3B) 4,850,626 644 NVFP4 NVIDIA NVFP4 MoE — active 3B, 1-GPU
8 Qwen3-Coder-30B-A3B 30 (MoE, active 3B) 4,699,742 1,134 Y 코딩 특화 MoE — active 3B, 1-GPU
9 dolphin-2.9.1-yi-1.5-34b 34.4 4,672,079 69 Y Yi-1.5 기반 34B fine-tune, 2-GPU 권장
10 DeepSeek-V3.2 685 (MoE, active ~37) 4,668,170 1,508 Y DeepSeek 플래그십 MoE, 다중 GPU/데이터센터

인기 모델 분석

  • Qwen 계열 압도: Top 10 중 5개 (Qwen3-8B, Qwen3-14B, Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen2.5-7B-Instruct)
  • MoE 모델 대세: gpt-oss-20b, Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-Coder-30B-A3B, DeepSeek-V3.2 — active 파라미터가 적어 1-2 GPU 구동 가능
  • OpenAI gpt-oss-20b 부상: 오픈웨이트 MoE, likes 5,150 — OpenAI가 오픈 모델로 본격 진입
  • DeepSeek-V3.2: 685B 플래그십 MoE가 Top 10 진입 (V4-Flash는 이번 downloads 기준 이탈)
  • Qwen3.8-27B 이탈: 직전(2026-09-28) Top 10(5/6위)이었으나 이번 downloads 기준 Top 50에도 진입하지 않음

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.

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 "active" 표기는 MoE 모델의 토큰당 활성 파라미터 추정치 (HF API는 총 파라미터만 제공)

References

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