fedi-index의 Claude Opus 4.5
분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.
fedi-index · 종합
A 1,436 ±6
백분위 85 · #46
사람의 선호 / 문제 해결
1,448 / 1,417
사람 투표와 벤치마크, Elo-eq
가성비
+2
100만 토큰당 US$10, 제공업체 34곳 중앙값 · 제조사 US$10
내 하드웨어에서
비공개 가중치: 클라우드 전용.
점수 구성
A 종합 1,436 [1,430–1,442] 백분위 85 · #46 · 구성 요소: 9
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
150 ±1.21 | 1,438 ±10 | 30.9% | 2025-11-24 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,451 ±1.59 | 1,451 ±2 | 16.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,476 ±2.01 | 1,463 ±2 | 16.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,477 ±3.38 | 1,486 ±3 | 7.9% | 2026-10-02 | high-32k |
| LMArena |
text/expert
|
1,487 ±4.22 | 1,466 ±4 | 7.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,480 ±2.51 | 1,475 ±2 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,466 ±3.06 | 1,459 ±3 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
감쇠 ×0.61 |
0.46 ±0.02 | 1,441 ±5 | 4.0% | 2026-08-27 | 32k |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
감쇠 ×0.26 |
0.86 ±0.02 | 1,440 ±10 | 1.4% | 2025-11-24 | 32k |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
A 코딩 1,440 [1,436–1,443] 백분위 90 · #28 · 구성 요소: 3
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,493 ±4.21 | 1,448 ±1 | 39.7% | 2026-10-01 | high-32k |
| LMArena |
text/coding
|
1,503 ±3.66 | 1,473 ±3 | 38.2% | 2026-10-02 | high-32k |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
감쇠 ×0.37 |
0.77 ±0.02 | 1,466 ±10 | 13.8% | 2026-02-05 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
D 에이전트 1,404 [1,392–1,415] 백분위 21 · #46 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
감쇠 ×0.76 |
0.25 ±0.04 | 1,455 ±7 | 79.7% | 2026-05-05 | high |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 수학 1,411 [1,404–1,418] 백분위 78 · #58 · 구성 요소: 3
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,462 ±6.18 | 1,453 ±6 | 49.8% | 2026-10-02 | high-32k |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
감쇠 ×0.86 |
0.34 ±0.03 | 1,396 ±6 | 28.4% | 2026-06-11 | 32k |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
감쇠 ×0.86 |
0.05 ±0.03 | 1,400 ±5 | 14.6% | 2026-06-11 | 32k |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
A 글쓰기 1,458 [1,452–1,463] 백분위 91 · #25 · 구성 요소: 2 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,445 ±4.21 | 1,474 ±4 | 61.4% | 2026-10-02 | high-32k |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,480 ±2.51 | 1,475 ±2 | 32.4% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: 繁體中文 1,416 [1,409–1,422] 백분위 70 · #68 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,470 ±4.35 | 1,430 ±4 | 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 1,427 [1,412–1,441] 백분위 76 · #35 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/german
|
1,449 ±9.29 | 1,445 ±8 | 92.6% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
A 언어: English 1,437 [1,433–1,441] 백분위 87 · #37 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,461 ±2.22 | 1,452 ±2 | 94.0% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: Español 1,432 [1,417–1,448] 백분위 78 · #33 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1,457 ±9.07 | 1,451 ±8 | 92.4% | 2026-10-02 | high-32k |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: Français 1,434 [1,422–1,446] 백분위 76 · #33 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1,471 ±7.47 | 1,452 ±7 | 93.0% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: 日本語 1,416 [1,394–1,437] 백분위 67 · #43 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1,415 ±16 | 1,438 ±12 | 90.6% | 2026-10-02 | high-32k |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
A 언어: 한국어 1,436 [1,423–1,449] 백분위 82 · #25 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/korean
|
1,425 ±9.31 | 1,454 ±7 | 92.9% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: Polski 1,425 [1,414–1,435] 백분위 71 · #39 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1,439 ±6.93 | 1,441 ±6 | 93.3% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
A 언어: Русский 1,435 [1,429–1,440] 백분위 82 · #44 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,448 ±3.44 | 1,450 ±3 | 93.9% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
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| 모델 | 2026-10 |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | 1,436 A |
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