Top 10 오픈소스 AI 모델 동향
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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.
Summary
- 무엇인가? 2026년 10월 현재 HuggingFace에서 가장 많이 다운로드되는 오픈소스 LLM + LiveCodeBench 코딩 Top 10
- 왜 필요한가? "지금 실제로 뭐를 쓰는가" 파악 → 모델 선택, 로컬 추론 구동 최적화
- 언제 사용하는가? 신규 서버 구축 시 모델 선택, 성능 비교, R&D 방향 참고
조사 정보
- 조사 일자: 2026-10-12 17:50 KST
- 데이터 출처: HuggingFace Models (downloads/likes 실시간 API), LiveCodeBench
- 다음 업데이트 예정: 2026-10-19
Purpose
- Goal: "현재 실제로 쓰이는" 오픈소스 모델 동향을 제공
- Scope: HuggingFace 다운로드/좋아요 기반 인기 모델, LiveCodeBench 코딩 Top 10, 로컬 추론 최적화 참고
- 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(최근 창 롤링, 주간 변동 가능).
| Rank | Model | Params (B) | Monthly Downloads | Likes | GGUF | Notes |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | 8.2 | 9,647,139 | 2,090 | Y | Qwen3 경량 표준, 1-GPU 충분 |
| 2 | Qwen2.5-7B-Instruct | 7.6 | 7,631,037 | 2,422 | Y | 가장 폭넓게 배포된 7B |
| 3 | Qwen3-14B | 14.8 | 6,164,691 | 493 | Y | 14B급, 1-2 GPU |
| 4 | gpt-oss-20b | 20.9 (MoE, active ~2.3) | 5,896,789 | 5,152 | Y | OpenAI 오픈웨이트 MoE — active ~2.3B, 1-GPU 경량 |
| 5 | Llama-3.1-8B-Instruct | 8.0 | 5,858,450 | 8,359 | Y | Meta 공식, likes 최고 |
| 6 | Ornith-1.5-9B (GGUF) | 9 | 5,177,548 | 522 | Y | GGUF 즉시 구동, 로컬 추론 최적화 |
| 7 | Qwen3.6-35B-A3B (NVFP4) | 35 (MoE, active 3B) | 4,850,626 | 647 | NVFP4 | NVIDIA NVFP4 MoE — active 3B, 1-GPU |
| 8 | DeepSeek-V3.2 | 685 (MoE, active ~37) | 4,719,079 | 1,510 | Y | DeepSeek 플래그십 MoE, 다중 GPU/데이터센터 |
| 9 | dolphin-2.9.1-yi-1.5-34b | 34.4 | 4,671,912 | 69 | Y | Yi-1.5 기반 34B fine-tune, 2-GPU 권장 |
| 10 | Ternary-Bonsai-2-27B (GGUF) | 27 | 4,549,911 | 2,642 | Y | Qwen3.8-27B 기반 3-bit 테르나리 GGUF, 이번 신규 진입 |
인기 모델 분석
- Qwen 계열 강세: Top 10 중 4개 (Qwen3-8B, Qwen3-14B, Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen3.6-35B-A3B)
- MoE 모델 대세: gpt-oss-20b, Qwen3.6-35B-A3B, DeepSeek-V3.2 — active 파라미터가 적어 1-2 GPU 구동 가능
- OpenAI gpt-oss-20b: 오픈웨이트 MoE, likes 5,152 — OpenAI가 오픈 모델로 본격 진입
- Ternary-Bonsai-2-27B 신규 진입: Qwen3.8-27B 기반 3-bit 테르나리 GGUF, likes 2,642로 높은 관심
- Qwen3-Coder-30B-A3B 이탈: 직전(2026-10-12 09:12) Top 10이었으나 이번 다운로드 기준 10위권 밖으로 하락
- Qwen3-14B 3위 상승 / Llama-3.1-8B 5위: 월간 다운로드 롤링 창 변동에 따른 순위 재배치
Coding: LiveCodeBench Pass@1
LiveCodeBench Code Generation 기준 Top 10 (평가 윈도우 2024-08 ~ 2025-05, 오염된 모델 제외). 상용·오픈소스 통합 랭킹.
| Rank | Model | Pass@1 | Easy | Medium | Hard | Type |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | O4-Mini (High) | 80.2 | 99.1 | 89.4 | 63.5 | Commercial |
| 2 | O3 (High) | 75.8 | 99.1 | 84.4 | 57.1 | Commercial |
| 3 | O4-Mini (Medium) | 74.2 | 98.2 | 86.5 | 52.7 | Commercial |
| 4 | Gemini-2.5-Pro-06-05 | 73.6 | 99.1 | 87.2 | 50.2 | Commercial |
| 5 | DeepSeek-R1-0528 | 73.1 | 98.7 | 85.2 | 50.7 | Open Source |
| 6 | Gemini-2.5-Pro-05-06 | 71.8 | 98.2 | 82.3 | 50.2 | Commercial |
| 7 | EXAONE-4.0-32B | 70.0 | 98.4 | 82.3 | 46.2 | Open Source |
| 8 | OpenReasoning-Nemotron-32B | 69.8 | 98.3 | 81.4 | 46.3 | Open Source |
| 9 | O3-Mini-2025-01-31 (High) | 67.4 | 99.1 | 84.4 | 38.4 | Commercial |
| 10 | OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B | 66.8 | 97.9 | 79.6 | 41.1 | Open Source |
코딩 모델 분석
- 상용 모델 상위: OpenAI O4-Mini/O3-Mini·O3, Google Gemini-2.5-Pro가 1~4위·6위·9위
- 오픈소스 4개: DeepSeek-R1-0528(5위), EXAONE-4.0-32B(7위), OpenReasoning-Nemotron-32B(8위), OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-32B(10위)
- DeepSeek·NVIDIA·LG AI: 오픈소스 코딩 모델은 DeepSeek(5위)이 가장 앞, NVIDIA Nemotron 2종 + LG EXAONE이 그 뒤를 이음
- 라이브보드는 상용·오픈소스 통합 랭킹이며, 이번 주 데이터(윈도우 2024-08~2025-05)는 직전 주와 동일(새 dataset 미반영)
로컬 추론 최적화 참고
- llama.cpp — 오픈소스 로컬 추론 엔진(모델별/하드웨어별 최적화 설정 참고)
- Qwen3.8-27B Q4_0 + MTP draft-2: 1-GPU(24GB) ~38 tok/s
- MoE 모델(A3B 계열): 1-GPU 구동 가능, active 파라미터만 메모리 차지
- unsloth GGUF — 고품질 GGUF 양자화 저장소
Limitations
- 인기 모델 표: HuggingFace API 실시간 다운로드(최근 창 롤링) 기준 — 주간 변동 가능
- LiveCodeBench: 평가 윈도우 2024-08~2025-05로 고정(새 dataset 미반영), 상용·오픈소스 통합 랭킹
- Open LLM Leaderboard v1: 중단 → 이 페이지에서 미사용
- "active" 파라미터: MoE 토큰당 활성 파라미터 추정치 (HF API는 총 파라미터만 제공)
- Edge Devices: OLL v1(동결) 카테고리에서 제거 — 경량 모델은 인기 표의 7B+ 경량 항목으로 대체