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fedi-index의 DeepSeek V4 Pro 0423

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

A 1,427 ±5

백분위 82 · #54

사람의 선호 / 문제 해결

1,437 / 1,415

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+33

100만 토큰당 US$1.91, 제공업체 49곳 중앙값

내 하드웨어에서

기준 환경에 적재되지 않습니다.

점수 구성

A 종합 1,427 [1,422–1,432] 백분위 82 · #54 · 구성 요소: 9
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 149 ±0.87 1,431 ±7 34.5% 2026-04-24 —
LMArena text/overall 1,451 ±1.98 1,451 ±2 15.6% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,461 ±2.33 1,450 ±2 15.6% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,463 ±4.29 1,446 ±4 7.5% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,447 ±5.25 1,458 ±5 7.2% 2026-10-02 high
Epoch AI simpleqa_verified 감쇠 ×0.61 0.47 ±0.02 1,445 ±5 3.8% 2026-08-27 max
LMArena text/multi_turn 1,467 ±3.57 1,460 ±3 3.8% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,458 ±4.71 1,454 ±4 3.7% 2026-10-02 high
Epoch AI gpqa_diamond 감쇠 ×0.26 0.91 ±0.02 1,463 ±10 1.3% 2026-08-06 high

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

A 코딩 1,439 [1,434–1,444] 백분위 90 · #30 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,583 ±4.76 1,473 ±1 40.6% 2026-10-01 high
LMArena text/coding 1,469 ±5.79 1,443 ±5 36.6% 2026-10-02 high
Epoch AI swe_bench_verified 감쇠 ×0.37 0.78 ±0.02 1,472 ±10 14.2% 2026-06-18 max

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

B 에이전트 1,435 [1,428–1,442] 백분위 54 · #27 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena agent/overall 0.01 ±0.01 1,461 ±4 90.0% 2026-10-02 high-0813

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

B 수학 1,413 [1,407–1,420] 백분위 79 · #54 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,455 ±6.01 1,446 ±6 49.7% 2026-10-02 high
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.45 ±0.03 1,419 ±6 27.8% 2026-06-17 max
Epoch AI frontiermath_t4 감쇠 ×0.86 0.02 ±0.02 1,396 ±4 15.4% 2026-06-17 max

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

A 글쓰기 1,452 [1,446–1,457] 백분위 87 · #36 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,446 ±3.69 1,475 ±4 62.9% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,458 ±4.71 1,454 ±4 30.8% 2026-10-02 high

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

B 언어: 繁體中文 1,427 [1,419–1,435] 백분위 76 · #54 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,486 ±5.57 1,442 ±4 93.6% 2026-10-02 high

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

B 언어: Deutsch 1,432 [1,417–1,447] 백분위 80 · #30 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,457 ±9.86 1,451 ±8 92.4% 2026-10-02 —

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

A 언어: English 1,436 [1,430–1,440] 백분위 86 · #39 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,459 ±2.60 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

B 언어: Español 1,434 [1,421–1,447] 백분위 80 · #31 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,458 ±7.78 1,452 ±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: Français 1,435 [1,422–1,447] 백분위 78 · #31 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,472 ±7.44 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

A 언어: 日本語 1,441 [1,425–1,458] 백분위 84 · #21 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,447 ±12 1,462 ±9 92.2% 2026-10-02 —

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

A 언어: Polski 1,441 [1,427–1,455] 백분위 84 · #22 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,462 ±9.13 1,459 ±8 92.7% 2026-10-02 —

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

A 언어: Русский 1,439 [1,432–1,446] 백분위 84 · #39 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,453 ±4.18 1,455 ±4 93.8% 2026-10-02 —

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

추이

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DeepSeek V4 Pro 0423 1,427 A

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