Meta의 816B Muse Spark Open은 Artificial Analysis에서 39점, 180B Qwen3.8-Flash-Next는 40점 기록. 오픈 웨이트 모델 11종의 크기 대비 성능 비교
Meta's 816B Muse Spark Open scores 39 on Artificial Analysis, the 180B Qwen3.8-Flash-Next scores 40. Score vs size for 11 open-weight models
핵심 요약
최신 오픈 웨이트 모델들의 성능 지표를 비교한 결과, Qwen3.8-Flash-Next가 훨씬 작은 크기로도 대형 모델인 Muse Spark Open을 앞서는 성능을 보였습니다.
- 성능 지표 비교 — Artificial Analysis의 지표를 바탕으로 모델별 크기 대비 성능을 시각화함
- Qwen의 효율성 — 180B 모델인 Qwen3.8-Flash-Next가 816B인 Muse Spark Open보다 높은 점수를 기록함
- 하드웨어 요구사항 — Muse Spark Open은 로컬 구동을 위해 고사양의 Mac Studio 2대 구성을 권장함
- 모델별 특성 — MiMo-V2.6-Pro가 1T 파라미터로 차트에서 가장 높은 46점을 기록함
지난주 Muse Spark Open이랑 Beam 점수 나오고 나서 Artificial Analysis 모델 페이지 보고 직접 만들어 봤다. X축은 AA에 올라온 총 파라미터 수고, 로그 스케일임. 주황색은 2026년 10월에 나온 모델들.
- Muse Spark Open(816B, 활성 파라미터 42B)은 39점 찍음. Qwen3.8-Flash-Next(180B, 활성 파라미터 6B)는 40점.
- Unsloth UD-Q4_K_XL GGUF 파일 용량은 Muse Spark Open이 506GB, Qwen3.8-Flash-Next가 111GB 정도 됨.
- 메타에서 권장하는 Muse Spark Open 로컬 구동 환경은 M5 Ultra Mac Studio 두 대(각 512GB)임.
- Qwen3.8 27B는 34점인데, Beam(501B) 30점이나 Nemotron 3.5 Bolt(74B) 21점보다 높음. Unsloth 기준 4비트 양자화 모델 메모리 점유율은 16~19GB 정도.
- 차트에서 제일 높은 건 MiMo-V2.6-Pro(1T)로 46점이고, 그다음이 DeepSeek V4.1 Flash 1017(552B)이랑 GLM-5.3(753B)으로 45점임.
이 지수는 AA 자체 평가에서 나온 종합 점수 하나일 뿐임. 속도, 긴 문맥 처리, 비전 능력, 아니면 네가 직접 돌리는 작업에서 모델이 어떻게 작동할지는 전혀 말해주지 않음. 활성 파라미터, 라이선스, 링크 정리한 표는 댓글에 달아놨음.
