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  1. 2026 OCT 15 21:30LLM · 오픈소스지켜보기Jais 3 공개 — 아랍어 특화 오픈소스 LLM 6종, 0.9B부터 375B MoE까지
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Jais 3 공개 — 아랍어 특화 오픈소스 LLM 6종, 0.9B부터 375B MoE까지

MBZUAI 산하 IFM(Institute of Foundation Models)이 아랍어·영어 이중 언어 모델 Jais 3을 Apache 2.0으로 공개했어요. 0.9B부터 375B MoE(활성 23B)까지 6개 크기이고, 플래그십은 Arabic MMLU에서 Qwen3.5-397B를 근소하게 앞섰어요.

핵심 3줄
  • Jais 3은 0.9B·3.7B·7B·32B·MoVA-36B-A4B·375B-A23B 여섯 크기로 나왔어요. 플래그십 375B-A23B는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조로 토큰당 23B 파라미터만 활성화해요.
  • 375B-A23B 기준 Arabic MMLU 89.3%(Qwen3.5-397B 89.1%), Belebele 95.6%(94.8%), IslamicQA 90.2%(88.0%), 방언 식별(QADI) 71.1%(62.3%)로 앞섰어요. 다만 Arabic GSM8K(86.8% vs 93.6%)와 AraSTEM(95.5% vs 96.6%)에서는 뒤졌어요.
  • 모든 모델이 512K 컨텍스트를 지원하고, Apache 2.0 라이선스예요. GGUF(llama.cpp)·MLX(Apple Silicon)·FP8 양자화 버전도 함께 올라왔어요.
🧪 CONTENTSLAB 평지켜보세요★★★★★실전 활용도 3/5
개발자

아랍어 사용자를 대상으로 하는 서비스를 만들 때, 512K 컨텍스트 + Apache 2.0이라 자체 서버에 올려 쓸 수 있어요. MoVA-36B(활성 4B)는 GPU 2장이면 돌아가요.

AI 크리에이터·마케터

아랍어권 콘텐츠 번역·현지화가 필요할 때, 아랍어 방언까지 구분하는 모델이라 지역별 톤을 맞추는 초안에 써 볼 수 있어요.

1인 사업자·기획자

아랍어권 시장 진출을 검토한다면, 무료 오픈소스 모델로 아랍어 FAQ·고객 응대 초안을 먼저 테스트해 볼 수 있어요.

CONTENTSLAB
CONTENTSLAB 생각 · 이렇게 써 볼 수 있을 것 같아요

아랍어권 콘텐츠를 다루는 작업이 있다면, 0.9B 모델부터 로컬에서 가볍게 돌려 보면 좋을 것 같아요. 같이 나온 Uno 어댑터를 얹으면 답은 같고 속도만 빨라져요.

MBZUAI 산하 IFM(Institute of Foundation Models)이 Inception42·Cerebras Systems와 함께 아랍어·영어 이중 언어 대규모 언어 모델 Jais 3을 공개했어요. 0.9B부터 375B까지 여섯 크기로, 모두 Apache 2.0 라이선스이고 HuggingFace에서 받을 수 있어요.

모델 구성

  • Jais-3-0.9B / 3.7B / 7B / 32B: Dense(밀집) 구조. 각각 Uno 어댑터도 함께 나왔어요. Uno는 기본 모델 위에 얹는 작은 LoRA 어댑터로, 출력은 그대로 두고 글 생성 속도를 높여요(0.9B 기준 평균 1.51배).
  • Jais-3-MoVA-36B-A4B: MoE + MoVA(Mixture-of-Values Attention) 구조. 전체 36B 중 토큰당 4B만 활성화해서 GPU 2장(H100)이면 서빙할 수 있어요.
  • Jais-3-375B-A23B: 플래그십 MoE 모델. 전체 375B, 활성 23B. H100 16장(2노드) 또는 H200 8장(1노드)이 필요해요.

모든 모델이 512K 토큰 컨텍스트를 지원하고, 추론(reasoning) 모드와 도구 호출(tool calling)을 쓸 수 있어요.

벤치마크 — 375B-A23B vs Qwen3.5-397B-A17B

HuggingFace 모델 카드에 실린 비교표 기준이에요.

  • Arabic MMLU: 89.3% vs 89.1% — Jais가 0.2%p 앞섰어요.
  • Belebele(읽기 이해): 95.6% vs 94.8%
  • IslamicQA: 90.2% vs 88.0%
  • 방언 식별(QADI): 71.1% vs 62.3% — 가장 큰 차이(+8.8%p)예요.
  • Terminal Bench 2.1(에이전트): 73.8% vs 51.3%

반면 수학·과학에서는 뒤졌어요.

  • Arabic GSM8K(수학): 86.8% vs 93.6%
  • AraSTEM: 95.5% vs 96.6%

아랍어 문화·언어 이해에서 강하고, 수학·과학 추론은 Qwen이 앞서는 구도예요.

배포 형식

GGUF(llama.cpp, 375B 제외)·MLX(Apple Silicon, 4비트·8비트·BF16)·FP8 양자화 버전이 함께 올라왔어요. Jais Speech(음성 인식) 컬렉션도 6개 모델이 별도로 공개됐어요.

HuggingFace IFM 컬렉션 — Jais 3 모델 목록. 기본 모델 6종 + Quantization·GGUF·MLX·Speech 하위 컬렉션.
원문 화면 · HuggingFace IFM 컬렉션 — Jais 3 모델 목록. 기본 모델 6종 + Quantization·GGUF·MLX·Speech 하위 컬렉션.
Jais-3-375B-A23B 모델 카드 상단. MoE 375B, 활성 23B, 512K 컨텍스트, Apache 2.0.
원문 화면 · Jais-3-375B-A23B 모델 카드 상단. MoE 375B, 활성 23B, 512K 컨텍스트, Apache 2.0.
375B-A23B 벤치마크 비교표 — Arabic MMLU 89.3%, Belebele 95.6% 등.
원문 화면 · 375B-A23B 벤치마크 비교표 — Arabic MMLU 89.3%, Belebele 95.6% 등.

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