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The Rise and Fall of UAE's Once-Prominent LLM, Falcon - 한때 주목받던 UAE의 LLM, 팰컨의 근황

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By DrFirst
7 min read
The Rise and Fall of UAE's Once-Prominent LLM, Falcon - 한때 주목받던 UAE의 LLM, 팰컨의 근황

(English) The Rise and Fall of UAE’s Once-Prominent LLM, Falcon

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Developed by the Technology Innovation Institute (TII) of the UAE, the Falcon series of large language models (LLMs) was one of the most spotlighted open-source AI projects in 2023.

  • Ranked #1 on Hugging Face’s Open LLM Leaderboard
  • Over 55 million downloads
  • The first global AI model from the Middle East

However, as of 2024, Falcon appears to be gradually falling behind in the competitive open-source LLM landscape.

⚡ Falcon’s Glory Days: Why It Was a Big Deal

  • Fully open-source license
  • Multilingual support (English, French, German, Spanish, and more)
  • Lightweight and efficient for edge devices
  • Collaborations with Microsoft, Qualcomm, Cerebras
  • Applied across industries like healthcare, finance, and energy

📉 Why Did Falcon Fall Behind?

  • The rapid emergence of mega-models like Meta’s LLaMA 2 and Google’s Gemini
  • TII focused more on developing successors than maintaining older models
  • Shift in strategy from technical competition to ecosystem-building

As a result, Falcon has now slipped below the top 500 on the Hugging Face leaderboard.

  • Most recently, as of January 2025, Falcon 3 ranks around 501st…

🧪 Falcon 3 Launch: Technically Strong, Market Response Weak

falcon3

In 2024, TII launched the next-generation Falcon 3 series with high hopes.

Falcon 3 Key Highlights

Official sites

  • Optimized for lightweight devices like laptops and Raspberry Pi
  • Model sizes: 1B, 3B, 7B, 10B (available as Base/Instruct variants)
  • Supports 32K context and 131K vocabulary tokens
  • Built with FlashAttention2 + Grouped Query Attention
  • Trained on 14 trillion tokens, up to 244 tokens/sec inference on H100

Benchmarks showed Falcon 3 surpassing Qwen, LLaMA, and Mistral in its size class…

So Why Didn’t It Catch On?

  • Lack of visibility on major LLM leaderboards post-release
  • Weak marketing and community engagement
  • Fewer real-world use cases and follow-up adoption than its predecessors
  • And perhaps most importantly… the overwhelming surge of Chinese open-source models!
    Everyone is talking about DeepSeek these days!!

Ultimately, Falcon 3 is a case where technical brilliance didn’t translate into market traction.

So What’s Next for Open-Source AI?

Falcon was a symbolic milestone in the democratization of open-source LLMs.
It was proudly released at a time when closed models from OpenAI and Anthropic dominated.
But with Meta and other global players now flooding the space, open-source LLMs are in fierce competition.

We may now be entering an era where fine-tuning open models is more valuable than building new ones from scratch.

Can Falcon 4, or a new strategy from TII, bring about a turnaround?
Will UAE retain its AI leadership on the global stage?

Let’s wait and see—
And we also hope to see strong contributions from Korea’s own players like NAVER!

(한국어) 한때 주목받던 UAE의 LLM, 팰컨의 근황

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UAE의 TII(Technology Innovation Institute)가 개발한 대형언어모델(LLM) 팰컨(Falcon) 시리즈는
2023년 오픈소스 LLM 시장에서 가장 주목받은 모델 중 하나였습니다.

  • 허깅페이스 리더보드 1위
  • 누적 다운로드 5,500만 회 돌파
  • 중동 최초의 글로벌 AI 모델

그러나 2024년 기준, 팰컨 시리즈는 오픈소스 LLM 경쟁에서 점점 밀려나고 있는 중입니다.

⚡ 전성기 시절의 팰컨: 왜 주목받았나?

  • 완전한 오픈소스 라이선스 제공
  • 다국어 지원 (영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 등)
  • 엣지 디바이스에서도 동작 가능한 경량성
  • 마이크로소프트, 퀄컴, 세레브라스 등과의 협력
  • 의료, 금융, 에너지 등 다양한 분야에 적용 가능

📉 리더보드 밖으로 밀려난 이유는?

  • Meta(Llama 2), Google(Gemini) 등 초거대 모델의 빠른 등장
  • 기존 모델 유지보수보다는 후속작 개발에 리소스 집중
  • 기술보다는 생태계 중심의 전략 전환

결과적으로, 허깅페이스 리더보드 기준 500위권 밖으로 밀려나며 사실상 경쟁에서 밀린 모습입니다.

  • 가장 최근, 2025년 1월, 공개된 Falcon3로 501위 수준입니다,.,

🧪 Falcon 3의 공개: 성능은 좋았지만 주목받지 못했다

falcon3

2024년 TII는 차세대 모델 Falcon 3 시리즈를 야심차게 공개했습니다.

Falcon 3의 특징 요약

Official sites

  • 경량 디바이스 최적화: 노트북, 라즈베리파이 같은 환경에서도 구동 가능
  • 모델 구성: 1B, 3B, 7B, 10B 모델 (Base/Instruct 버전 제공)
  • 최대 32K 컨텍스트와 131K 토큰 지원
  • FlashAttention2 + Grouped Query Attention 구조 채택
  • 14조 토큰으로 학습, 추론 속도 최대 244 tokens/s (H100 기준)

성능 기준으로는 Qwen, LLaMA, Mistral을 뛰어넘는 벤치마크 결과도 확보했지만…

왜 반응이 미적지근했을까?

  • 모델 공개 후 주요 리더보드에서의 존재감 부족
  • 마케팅 및 커뮤니티 전략 부재로 인한 저조한 인지도
  • 전례보다 줄어든 공개 이후의 피드백 및 적용 사례
  • 무엇보다 중요한건!@!! 중국발 오픈소스 AI의 대공세!!
    모두가 딥시크만 이야기해요!!

즉, Falcon 3는 기술적으로는 인상적이지만, 시장에서 실질적인 파급력을 만들지 못한 사례로 남아 있습니다.

앞으로의 오픈소스 AI 의 방향은?!

Falcon은 오픈소스 LLM의 민주화에 기여한 상징적인 프로젝트였습니다. OpenAI, Anthropic 등 기업 LLM 이 주를 이룰때 멋지게 오픈소스로 공개했지요!!
하지만 Meta에 이어 다양한 오픈소스 모델들로, 오픈소스 모델도 경쟁이 격화되고있습니다!

이젠 점점 모델 개발보다는 오픈소스를 도입해서 fine-tuning하는 방향으로!?

향후 Falcon 4나 새로운 전략이 어떤 반전을 보여줄 수 있을지,
UAE의 AI 리더십이 지속될 수 있을지 지켜보겠습니다!!

한국의 네이버도 멋진 모델로 나올수 있기를 바랍니다!!

AI, Experiment
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