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fedi-index의 DeepSeek V4.1 Flash

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

A 1,448 ±10

백분위 90 · #31

사람의 선호 / 문제 해결

1,452 / 1,441

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+92◆

100만 토큰당 US$0.42, 제공업체 47곳 중앙값 · 제조사 US$0.2625

내 하드웨어에서

기준 환경에 적재되지 않습니다.

점수 구성

A 종합 1,448 [1,438–1,459] 백분위 90 · #31 · 구성 요소: 7
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 155 ±2.26 1,476 ±18 28.8% 2026-09-09 —
LMArena text/overall 1,462 ±3.52 1,462 ±4 18.8% 2026-10-02 max
LMArena text/hard_prompts 1,483 ±4.17 1,470 ±4 18.6% 2026-10-02 max
LMArena text/instruction_following 1,476 ±5.51 1,486 ±5 8.8% 2026-10-02 max
LMArena text/expert 1,504 ±9.41 1,479 ±8 7.8% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,474 ±5.03 1,470 ±5 4.5% 2026-10-02 max
LMArena text/multi_turn 1,453 ±8.54 1,447 ±8 3.9% 2026-10-02 max

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

A 코딩 1,452 [1,448–1,457] 백분위 94 · #18 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,620 ±5.33 1,484 ±2 47.6% 2026-10-01 max
LMArena text/coding 1,507 ±6.10 1,476 ±5 42.4% 2026-10-02 max

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

B 에이전트 1,449 [1,447–1,451] 백분위 72 · #17 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena agent/overall 0.04 ±0.00 1,475 ±1 90.5% 2026-10-02 max

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

A 수학 1,426 [1,405–1,448] 백분위 84 · #42 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,486 ±14 1,476 ±13 81.9% 2026-10-02 max

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

A 글쓰기 1,448 [1,439–1,458] 백분위 85 · #41 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,436 ±7.47 1,465 ±8 59.1% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,474 ±5.03 1,470 ±5 33.9% 2026-10-02 max

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

A 언어: 繁體中文 1,435 [1,419–1,452] 백분위 81 · #43 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,502 ±11 1,455 ±9 92.1% 2026-10-02 max

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

A 언어: English 1,451 [1,440–1,461] 백분위 90 · #28 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,476 ±5.31 1,468 ±6 93.4% 2026-10-02 max

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

A 언어: Русский 1,450 [1,436–1,465] 백분위 88 · #29 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,470 ±8.76 1,470 ±8 92.6% 2026-10-02 max

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

추이

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DeepSeek V4.1 Flash 1,448 A

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