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fedi-index의 Claude Opus 4.1

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

B 1,400 ±6

백분위 69 · #92

사람의 선호 / 문제 해결

1,418 / 1,375

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

-61

100만 토큰당 US$30, 제공업체 20곳 중앙값

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

B 종합 1,400 [1,394–1,407] 백분위 69 · #92 · 구성 요소: 8
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 144 ±1.11 1,391 ±9 36.5% 2025-08-05 —
LMArena text/overall 1,419 ±1.77 1,419 ±2 16.1% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/hard_prompts 1,443 ±2.32 1,433 ±2 16.0% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/instruction_following 1,436 ±2.93 1,447 ±3 7.9% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/expert 1,439 ±6.05 1,426 ±5 7.4% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/longer_query 1,455 ±3.10 1,452 ±3 3.9% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/multi_turn 1,444 ±3.49 1,439 ±3 3.9% 2026-10-02 thinking-16k
Epoch AI gpqa_diamond 감쇠 ×0.26 0.77 ±0.03 1,399 ±14 1.2% 2025-08-05 16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 코딩 1,417 [1,414–1,421] 백분위 76 · #67 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,389 ±5.46 1,418 ±2 39.6% 2026-10-01 —
LMArena text/coding 1,479 ±3.29 1,452 ±3 38.6% 2026-10-02 thinking-16k
Epoch AI swe_bench_verified 감쇠 ×0.37 0.73 ±0.02 1,449 ±10 13.4% 2026-02-11 —

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 수학 1,382 [1,376–1,388] 백분위 58 · #107 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,431 ±5.37 1,422 ±5 49.1% 2026-10-02 thinking-16k
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.13 ±0.02 1,348 ±4 29.2% 2026-06-11 32k
Epoch AI frontiermath_t4 감쇠 ×0.86 0.02 ±0.02 1,396 ±4 14.8% 2026-06-11 32k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 글쓰기 1,430 [1,424–1,435] 백분위 79 · #57 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,412 ±3.91 1,441 ±4 61.9% 2026-10-02 thinking-16k
LMArena text/longer_query 1,455 ±3.10 1,452 ±3 31.9% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: 繁體中文 1,384 [1,378–1,390] 백분위 50 · #112 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,427 ±4.14 1,395 ±3 93.8% 2026-10-02 —

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: Deutsch 1,397 [1,382–1,412] 백분위 55 · #65 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,413 ±9.57 1,413 ±8 92.5% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: English 1,409 [1,404–1,414] 백분위 67 · #90 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,433 ±2.44 1,422 ±3 94.0% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: Español 1,427 [1,415–1,438] 백분위 74 · #40 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,448 ±6.82 1,443 ±6 93.2% 2026-10-02 —

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

C 언어: Français 1,398 [1,380–1,416] 백분위 46 · #73 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,432 ±11 1,416 ±10 91.8% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

C 언어: 日本語 1,394 [1,378–1,410] 백분위 47 · #68 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,378 ±12 1,410 ±9 92.3% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: 한국어 1,405 [1,392–1,418] 백분위 56 · #60 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,381 ±9.54 1,421 ±7 92.8% 2026-10-02 thinking-16k

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

C 언어: Polski 1,405 [1,396–1,413] 백분위 47 · #70 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,413 ±5.21 1,418 ±4 93.6% 2026-10-02 —

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

B 언어: Русский 1,412 [1,406–1,418] 백분위 68 · #75 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,421 ±3.64 1,426 ±3 93.8% 2026-10-02 —

가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론

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Claude Opus 4.1 1,400 B

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