상위 50 LLM
ToolRank 랭킹 — ToolPotion 독자적 트랙션 엔진
현재 1위GPT-5.5 AI 모델75강함- 측정됨
- 93
- 평균 신호 강도
- 35.6/100
- 합산 오디언스
- 62.8M
ToolRank
ToolRank는 ToolPotion이 자체 개발한 순위 엔진입니다.
실제 트래픽과 인기, 오디언스와 커뮤니티의 힘, 권위와 지속성, 도입과 참여 등 오픈 웹 전반의 수백 가지 신호를 지속적으로 평가하고, 수백만 개의 데이터 포인트를 처리해 모든 도구를 제자리에 배치합니다.
AI 유형마다 맞춤형 모델로 측정합니다. SaaS 앱의 성장세를 증명하는 기준은 오픈 소스 프레임워크나 크리에이터 채널에는 맞지 않기 때문입니다. 특정 플랫폼에 없다고 해서 불이익을 받는 일은 없습니다. ToolRank는 존재하는 근거만으로 판단합니다.
유료 순위는 없습니다. 자체 신고 수치도 쓰지 않습니다.
LLM 중에서는 DeepSeek가 큰 격차로 앞서는데, DeepSeek-R1 같은 오픈소스 모델과 OpenAI 및 Anthropic 형식을 모두 받는 API를 갖췄어요. 코드 전용 작업에는 Code Llama를, 코딩에 더해 지식 작업까지 원한다면 GPT-5.6을 고르세요. — 에디터 평가
빠른 추천
- # 1베스트 픽GPT-5.5 AI 모델GPT-5.5는 코딩, 연구 및 데이터 분석과 같은 복잡한 작업을 위해 설계된 OpenAI의 최신 모델입니다. 향상된 효율성과 지능을 제공하여 전문적이고 과학적인 작업에 적합합니다.75ToolRank강함
- # 22위
DeepSeekDeepSeek는 일반 인공지능 개발에 전념하는 AI 연구 회사입니다. DeepSeek-V4, DeepSeek-R1, DeepSeek-Coder와 같은 오픈 소스 최전선 LLM을 제공하여 사용자가 AI와 대화하거나 다양한 애플리케이션을 위해 API를 통해 통합할 수 있도록 합니다.72ToolRank강함
- # 33위
Hugging FaceHugging Face는 오픈 소스와 오픈 사이언스를 통해 인공지능을 발전시키고 민주화하는 데 전념하는 플랫폼입니다. 개발자와 연구자를 위한 다양한 AI 모델과 도구를 제공합니다.71ToolRank강함
- 4
Command R+ 모델Command R+는 대화형 상호작용 및 긴 맥락 작업에 최적화된 Cohere의 대형 언어 모델입니다. 복잡한 RAG 워크플로우와 다단계 도구 사용에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 생산 환경에 적합합니다.55ToolRank견고 - 5
Kimi K3.1 ProKimi K3.1 Pro는 2.8조 개의 매개변수를 가진 개방형 가중치, 본래 다중 모달 에이전틱 모델로, 고급 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 특징으로 하며, 코딩, 3D 생성, 금융 연구 및 사실 정확성에서 상당한 개선을 제공합니다. 이 모델은 K3.1 시리즈의 첫 번째 모델로, 다양한 도메인에서 대규모 공동 강화 학습을 통해 후속 훈련되었습니다.54ToolRank견고 - 6
Mistral Large 4Mistral Large 4는 1조 개의 매개변수를 가진 강력한 네이티브 다중 모달 혼합 전문가 모델로, 복잡한 AI 작업을 위해 설계되었습니다. 이 모델은 지침 따르기, 추론, 코딩 및 에이전트 워크플로우에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 사이버 보안, 금융 및 법률 분야에서 강력한 성능을 제공합니다. 이 모델은 160개 이상의 언어를 지원하며 1M의 컨텍스트 길이를 특징으로 하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.53ToolRank견고 - 7
Codestral AI PlatformCodestral은 코드 생성 작업을 위해 설계된 오픈 웨이트 생성 AI 모델입니다. 80개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하여 개발자가 효율적으로 코드를 작성하고 상호작용할 수 있도록 돕습니다. 22B 매개변수 모델로, 고급 코드 완성과 오류 감소 기능을 제공합니다.48ToolRank견고 - 8
DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 DeepSeek 모델의 업데이트된 버전으로, 추론, 코딩 및 시각적 벤치마크를 향상시킵니다. 작업 실행 시간을 줄이고 출력 길이를 단축하여 사용자에게 더 빠르고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.48ToolRank견고 - 9
Mistral Medium 3.5Mistral Medium 3.5는 에이전틱 및 코딩 사용 사례에 최적화된 최첨단 다중 모달 모델입니다. 수정된 MIT 라이센스 하에 오픈 가중치로 출시되어 다양한 응용 프로그램을 위한 고급 기능을 제공합니다.47ToolRank견고 - 10
DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Pro-0813은 에이전트 능력과 생산 환경에서의 성능을 향상시키기 위해 설계된 고급 언어 모델입니다. 이는 DeepSeek-V4-Pro (Preview) 모델을 기반으로 하여 디코딩 및 추론 기능이 개선되어 주요 상용 모델과 경쟁력을 갖추고 있습니다.47ToolRank견고 - 11
Nemotron 3 Nano OmniNemotron 3 Nano Omni는 이미지를 처리하고, 비디오, 음성 및 텍스트를 처리하는 NVIDIA의 다중 모드 추론 모델입니다. 다양한 응용 프로그램을 위한 다재다능한 AI 기능을 제공합니다.47ToolRank견고
- 12
NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74BNVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B는 사용자 맞춤화 및 후속 훈련을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.46ToolRank견고 - 13
Qwen3-Coder-NextQwen3-Coder-Next는 코딩 에이전트 및 로컬 개발을 위해 맞춤 설계된 오픈 웨이트 언어 모델입니다. 에이전틱 훈련에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 낮은 추론 비용으로 강력한 코딩 기능을 제공합니다.45ToolRank견고 - 14
North Mini CodeNorth Mini Code는 코드 생성 및 에이전트 소프트웨어 공학을 위해 설계된 30B-A3B 매개변수 모델입니다. Cohere Labs에서 개발하였으며, 도구 사용 기능을 지원하고 향상된 코딩 작업을 위한 효율적인 주의 구현을 제공합니다.45ToolRank견고 - 15
Qwen3.8-2.4T-A95BQwen3.8-2.4T-A95B는 복잡한 작업을 위해 설계된 인과 언어 모델로, 향상된 코딩, 전문 작업 및 연구 기능을 제공합니다. 광범위한 컨텍스트 길이를 지원하며 효율적인 추론을 위해 인기 있는 프레임워크와 통합됩니다.44ToolRank견고 - 16
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 텍스트, 이미지 및 비디오 처리를 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. Mamba-2–Transformer 하이브리드 아키텍처를 특징으로 하며, 사용자 맞춤화, 도메인 적응 및 전체 정밀도 평가에 가장 적합합니다.43ToolRank견고 - 17
Granite Switch 4.1 8BGranite Switch 4.1 8B는 기본 모델, 여러 어댑터 및 인코더를 통합하여 단일 엔드포인트에서 자연어 응답, 의사 결정 및 음성 인식 기능을 제공하는 모듈형 LLM입니다.43ToolRank견고 - 18
Kimi K2.7 코드Kimi K2.7 코드는 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우를 향상시키는 코딩 중심의 에이전틱 모델입니다. 이전 버전인 Kimi K2.6에 비해 토큰 효율성과 작업 완료를 개선하여 상당한 발전을 제공합니다.34ToolRank성장 - 19
Solar Open 2Solar Open 2는 Upstage에서 개발한 대형 언어 모델로, 사무 생산성 및 코딩과 같은 에이전트 사용 사례를 위해 설계되었습니다. 하이브리드 주의 혼합 전문가 아키텍처를 특징으로 하여 효율적인 추론과 다국어 지원을 제공합니다.33ToolRank성장 - 20
Kolibri 1Kolibri 1은 Aleph Alpha가 개발한 다국어 대형 언어 모델입니다. 이 모델은 다단계 추론, 검색 보강 생성 및 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 독일어와 영어를 지원합니다. 이 모델은 큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 복잡한 작업을 위해 설계되었으며 Apache 2.0 라이센스 하에 제공됩니다.33ToolRank성장 - 21
DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Flash-0731은 에이전트 기능을 향상시키는 고급 언어 모델입니다. 이전 버전을 능가하며, 최고의 독점 모델과 경쟁력을 갖추고 있으며, 다양한 벤치마크에서 개선된 성능을 제공합니다.31ToolRank성장 - 22
Inkling-SmallInkling-Small은 텍스트, 이미지 및 오디오 입력을 처리하여 텍스트 출력을 생성하는 다목적 다중 모달 모델입니다. 개발자가 챗봇 및 코딩 도우미와 같은 AI 애플리케이션을 생성하는 데 지원하며, 연구 및 통합을 위한 공개 가중치를 제공합니다.31ToolRank성장 - 23
Mellum2.1 ThinkingMellum2.1 Thinking은 코딩, 수학 및 추론에서 복잡한 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 광범위한 강화 학습 덕분에 저장소 작업 및 도구 사용과 같은 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.31ToolRank성장 - 24
코드 라마코드 라마는 메타의 코드 전문 대형 언어 모델 패밀리로, 코드 중심 데이터로 Llama 2를 추가 훈련하여 구축되었습니다. 코드와 관련된 자연어를 생성하고, 코드를 완성 및 보완하며, 채팅 형식으로 코딩 지침을 따릅니다. 일반 코드, 파이썬 및 지침 따르기를 위한 전용 변종이 있습니다.30ToolRank성장 - 25
Hy3Hy3는 Tencent Hy 팀이 개발한 295B 매개변수 혼합 전문가 모델입니다. 추론, 에이전트 및 긴 맥락 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 다양한 생산성 시나리오에서 신뢰할 수 있는 성능을 제공합니다.30ToolRank성장 - 26
LiquidAI LFM2.5-2.6BLiquidAI LFM2.5-2.6B는 효율적인 추론과 에이전트 기능을 제공하는 온디바이스 배포를 위해 설계된 하이브리드 모델입니다. 여러 언어를 지원하며 다양한 플랫폼에 최적화되어 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.30ToolRank성장 - 27
Nemotron-Labs-Audex-2BNemotron-Labs-Audex-2B는 이해, 인식 및 번역과 같은 오디오 작업을 위해 설계된 통합 오디오-텍스트 대형 언어 모델입니다. 사고 및 지시 모드를 모두 지원하며, 다양한 오디오 및 텍스트 응용 프로그램을 위한 컴팩트하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.30ToolRank성장 - 28
AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseAliceAI-Foundation-80B-A3B-Base는 하이브리드 아키텍처와 MoE 레이어를 갖춘 기초 언어 모델로, 800억 개의 매개변수를 특징으로 합니다. 사실적 지식 작업에서 특히 러시아어에 강점을 보이며, 최대 262,144 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다.30ToolRank성장 - 29
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B는 효율성과 접근성을 위해 설계된 컴팩트한 범용 언어 모델입니다. 200개 이상의 언어를 지원하며 대화, 글쓰기, 코딩과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최대 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.29ToolRank성장 - 30
NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16는 일반적인 추론을 위해 설계된 루프형 대형 언어 모델입니다. 슬라이딩 윈도우 주의를 특징으로 하는 정규화된-GPT 아키텍처를 갖추고 있어 효율적인 토큰 처리와 메모리 관리를 제공합니다.29ToolRank성장 - 31
Nanbeige4.2-3BNanbeige4.2-3B는 강력한 추론 및 정렬 기능을 위해 설계된 컴팩트한 에이전트 모델입니다. 일반 에이전트 및 코드 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 작은 매개변수 크기를 유지하면서도 더 큰 모델을 초월합니다.29ToolRank성장 - 32
Laguna S 2.1Laguna S 2.1은 에이전틱 코딩 및 장기 작업을 위해 설계된 Mixture-of-Experts 모델입니다. 1180억 개의 매개변수를 특징으로 하며, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 응용 프로그램에 적합한 고급 추론 기능을 제공합니다.29ToolRank성장 - 33
Agents-A1Agents-A1은 여러 도메인에서 에이전트 능력을 확장하도록 설계된 35B 혼합 전문가 모델입니다. 이 모델은 장기 탐색, 공학, 과학 연구 및 지침 준수에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최첨단 시스템에 대해 강력한 성능을 제공합니다.29ToolRank성장 - 34
Hy4 PreviewHy4 Preview는 Tencent Hy 팀이 개발한 차세대 전문가 혼합 모델입니다. 7700억 개의 매개변수를 특징으로 하며, 소프트웨어 엔지니어링, 게임 개발 및 과학 연구를 포함한 다양한 분야에서 생산성을 위해 설계되었습니다.29ToolRank성장 - 35
Mage-VLMage-VL은 효율적인 이미지 및 비디오 이해를 위해 설계된 코덱 네이티브, 능동 스트리밍 다중 모달 기초 모델입니다. 이 모델은 독특한 시각 인코더와 인과 디코더를 활용하여 실시간 스트리밍 인식을 향상시키면서 계산 요구 사항을 줄입니다.28ToolRank성장 - 36
GPT-5.6GPT-5.6은 다양한 작업에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위해 설계된 OpenAI의 최신 AI 모델입니다. 비용 대비 성능이 개선되어 사용자가 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 달성할 수 있도록 하여 코딩, 지식 작업 및 사이버 보안과 같은 까다로운 작업 흐름에 적합합니다.28ToolRank성장 - 37
DeepSeek-V3DeepSeek-V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합 언어 모델로, 효율적인 추론과 비용 효율적인 훈련을 위해 설계되었습니다. 자연어 처리 작업에서 강력한 성능을 보여주는 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 발휘합니다.27ToolRank성장 - 38
Laguna M.1Laguna M.1은 에이전틱 코딩 및 장기 작업을 위해 설계된 225B 매개변수 혼합 전문가 모델입니다. 높은 용량의 전문가 라우팅 및 글로벌 주의 아키텍처를 특징으로 하여 다양한 벤치마크에서 강력한 성능을 제공합니다.27ToolRank성장 - 39
Ling-3.0-flash-FinLing-3.0-flash-Fin은 Ant Group이 개발한 금융 전문성을 통합한 효율적인 추론을 제공하는 금융 강화 모델로, 장기 워크플로우에 적합합니다. 이 모델은 출처 기반의 금융 검색과 다문서 추론 기능을 제공합니다.27ToolRank성장 - 40
Nex-N2.5-miniNex-N2.5-mini는 Nex-AGI의 차세대 에이전틱 모델 가족의 일원입니다. 이는 실제 환경에서의 장기 과제를 위해 설계되었으며, 컴퓨터 사용, 웹 브라우징 및 시각적으로 기반한 에이전틱 작업의 능력을 향상시킵니다.26ToolRank성장 - 41
Ling-3.1-flashLing-3.1-flash는 복잡한 실제 작업을 위해 설계된 고급 하이브리드 추론 모델입니다. 총 5600억 개의 매개변수와 100만 토큰의 컨텍스트 창을 특징으로 하여 의료, 금융 및 소프트웨어 엔지니어링을 포함한 다양한 분야에서 성능을 향상시킵니다.26ToolRank성장 - 42
LiquidAI LFM2.5-24B-A2BLiquidAI LFM2.5-24B-A2B는 빠르고 개인적인 온디바이스 에이전트를 위해 최적화된 24B 매개변수 추론 모델입니다. 효율적인 추론 기능을 갖추고 있으며 여러 언어를 지원하여 에이전틱 워크플로우와 도구 사용에 적합합니다.25ToolRank성장 - 43
ALoDLM-8BALoDLM-8B는 텍스트와 코드를 생성하기 위해 설계된 아마존의 확산 언어 모델입니다. 이 모델은 적응형 계산을 사용하여 잠재 상태를 정제하고, 언어 작업에서 효율성과 정확성을 향상시킵니다. ALoDLM-8B는 언어 모델링 및 코드 생성에 대한 비상업적 연구를 지원하는 ALoDLM 패밀리의 일원입니다.25ToolRank성장 - 44
InternLMIntern Large Models(InternLM)는 상하이 인공지능 연구소에서 개발한 오픈소스 LLM 및 MLLM 제품군으로, InternVL 및 InternLM-XComposer와 같은 모델과 함께 XTuner를 사용한 파인튜닝 및 LMDeploy를 사용한 배포를 위한 개발 및 애플리케이션 도구 체인을 제공합니다.21ToolRank성장 - 45
BloombergGPTBloombergGPT는 500억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델로, 금융 관련 작업을 위해 특별히 조정되었습니다. 이는 금융 데이터 처리 및 분석을 향상시켜 금융 산업의 전문가들에게 통찰력과 예측을 제공합니다.21ToolRank성장 - 46
Kimi-K2-Instruct 모델Kimi-K2-Instruct는 고급 AI 작업을 위해 설계된 최첨단 전문가 혼합 언어 모델입니다. 이 모델은 추론, 코딩 및 도구 사용에서 뛰어난 성능을 제공하며, 320억 개의 활성화된 매개변수를 갖추고 있습니다.20ToolRank성장 - 47
SmolLM3 언어 모델SmolLM3는 소형 모델의 한계를 확장하기 위해 설계된 30억 매개변수 언어 모델입니다. 이 모델은 이중 모드 추론, 6개 언어 지원 및 긴 컨텍스트 처리를 지원하며, 30억에서 40억 규모에서 강력한 성능을 제공합니다.20ToolRank성장 - 48
MiniMax M3 - 코딩 및 에이전틱 프론티어MiniMax M3는 코딩 및 에이전틱 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하는 고급 AI 모델입니다. 1M 컨텍스트 윈도우와 네이티브 멀티모달 이해 기능을 갖추고 있으며, MSA 아키텍처에 의해 구동됩니다. 이 모델은 오픈 웨이트 기능을 제공하여 개발자와 연구자에게 다재다능한 도구가 됩니다.19ToolRank초기
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BERT 다국어 모델BERT는 100개 이상의 언어를 지원하는 두 가지 다국어 모델(Cased 및 Uncased)을 제공합니다. Cased 모델은 라틴 문자 이외의 알파벳과 일반적인 용도에 권장되며, Uncased 모델은 이전 버전입니다. 이 모델들은 자연어 이해 작업을 위해 설계되었으며 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다.19ToolRank초기 - 50
WeVisOne-VLWeVisOne-VL은 Tencent Inc.의 WeChat Vision에서 개발한 통합 비전-언어 모델입니다. 객체 감지 및 이미지 매팅과 같은 작업을 위한 객체 수준 및 픽셀 수준 인식을 통합하여 연구 목적으로 설계되었습니다.19ToolRank초기
빠른 추천
에디터 총평
이 보드는 프런티어 출시작부터 직접 실행할 수 있는 소형 오픈 모델까지 대규모 언어 모델을 다룹니다. DeepSeek가 ToolRank 70점으로 큰 격차로 1위예요. DeepSeek-V4와 DeepSeek-R1, DeepSeek-Coder 같은 오픈소스 모델을 제공하고, API는 OpenAI와 Anthropic 형식을 모두 받아요. Code Llama가 28점으로 2위이며, Llama 2를 기반으로 한 Meta의 코드 중심 계열이에요. GPT-5.6이 26점으로 3위를 차지하며, 코딩과 지식 작업, 사이버보안을 위한 OpenAI의 모델이에요.
오픈 웨이트 옵션이 중간을 채워요. DeepSeek-V3는 370억 개의 활성 파라미터와 12만8,000 토큰 맥락을 가진 6,710억 파라미터의 전문가 혼합 모델이에요. Kimi-K2-Instruct Model은 총 1조 파라미터까지 확장되고 코딩과 도구 사용을 겨냥해요. Shanghai AI Laboratory의 InternLM은 멀티모달과 수학 추론 모델을 더해줘요. GLM-5.2는 MIT 라이선스 아래 100만 토큰 맥락까지 확장돼요.
일부 항목은 니치를 채워요. BloombergGPT는 금융에 맞춰 튜닝된 500억 파라미터 모델이에요. BERT Multilingual Models는 분류와 감성 작업을 위해 100개 이상의 언어를 다뤄요. SmolLM3 Language Model은 30억 파라미터와 6개 언어를 갖춘 소형 선택지예요. Mistral-7B-Instruct-v0.3과 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 둘 다 함수 호출을 지원해요.
모델이 어디서 실행될지를 기준으로 고르세요. DeepSeek 같은 API는 가장 빠르게 실제로 쓸 수 있게 해주고, 오픈 웨이트 모델은 호스팅에 대한 통제권을 줘요.
LLM 선택 방법
API인가 셀프 호스팅인가
DeepSeek와 GPT-5.6은 API를 제공해서 빠르게 시작할 수 있어요. SmolLM3과 GLM-5.2 같은 오픈 웨이트 모델은 여러분 자신의 하드웨어에서 모델을 호스팅할 수 있게 해줘요.
맥락 창을 확인하세요
긴 문서에는 긴 맥락이 필요해요. GLM-5.2는 100만 토큰을 처리하고, DeepSeek-V3와 Kimi-K2-Instruct는 12만8,000까지 도달하며, Falcon3-10B-Instruct는 3만2,000에서 멈춰요.
크기를 하드웨어에 맞추세요
크다고 항상 실용적인 건 아니에요. SmolLM3은 30억 파라미터인 반면 DeepSeek-V3는 총 6,710억 파라미터이니, 여러분의 서버가 실제로 서비스할 수 있는 크기를 고르세요.
함수 호출을 찾아보세요
에이전트에는 외부 함수를 호출할 수 있는 모델이 필요해요. Mistral-7B-Instruct-v0.3과 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 둘 다 함수 호출 지원을 명시해요.