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fedi-index의 Gemini 2.5 Flash Lite

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

C 1,351 ±2

백분위 47 · #155 · 잠정

사람의 선호 / 문제 해결

1,360 / —

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+16

100만 토큰당 US$0.175, 제공업체 20곳 중앙값 · 제조사 US$0.175

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

C 종합 1,351 [1,349–1,354] 백분위 47 · #155 · 구성 요소: 6 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/overall 1,369 ±2.29 1,369 ±2 26.0% 2026-10-02 thinking
LMArena text/hard_prompts 1,373 ±2.95 1,371 ±3 25.8% 2026-10-02 thinking
LMArena text/instruction_following 1,366 ±3.56 1,381 ±3 12.7% 2026-10-02 thinking
LMArena text/expert 1,365 ±7.49 1,366 ±6 11.4% 2026-10-02 thinking
LMArena text/longer_query 1,372 ±3.98 1,375 ±4 6.3% 2026-10-02 thinking
LMArena text/multi_turn 1,360 ±4.25 1,362 ±4 6.2% 2026-10-02 thinking

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

C 코딩 1,342 [1,335–1,348] 백분위 41 · #165 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/coding 1,373 ±4.05 1,357 ±4 90.1% 2026-10-02 thinking

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

C 수학 1,337 [1,327–1,348] 백분위 42 · #147 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,362 ±6.38 1,357 ±6 87.3% 2026-10-02 thinking

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

C 비전 1,359 [1,354–1,364] 백분위 32 · #77 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,187 ±3.78 1,373 ±3 63.9% 2026-10-02 thinking
LMArena vision/ocr 1,188 ±4.69 1,363 ±4 15.4% 2026-10-02 thinking
LMArena vision/diagram 1,186 ±6.84 1,362 ±6 14.4% 2026-10-02 thinking

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

B 글쓰기 1,376 [1,369–1,382] 백분위 56 · #119 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,366 ±4.76 1,394 ±5 61.6% 2026-10-02 thinking
LMArena text/longer_query 1,372 ±3.98 1,375 ±4 32.1% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: 繁體中文 1,364 [1,354–1,373] 백분위 43 · #128 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,401 ±6.42 1,375 ±5 93.5% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: Deutsch 1,365 [1,348–1,381] 백분위 38 · #90 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,372 ±11 1,378 ±9 92.1% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: English 1,349 [1,344–1,355] 백분위 45 · #150 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,372 ±2.96 1,359 ±3 93.9% 2026-10-02 thinking

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

D 언어: Español 1,351 [1,333–1,369] 백분위 23 · #115 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,363 ±11 1,364 ±10 91.7% 2026-10-02 thinking

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

D 언어: Français 1,356 [1,332–1,380] 백분위 25 · #102 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,385 ±15 1,373 ±14 89.8% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: 日本語 1,374 [1,359–1,388] 백분위 39 · #78 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,348 ±11 1,388 ±8 92.5% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: 한국어 1,389 [1,373–1,404] 백분위 46 · #74 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,359 ±12 1,404 ±9 92.3% 2026-10-02 thinking

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

D 언어: Polski 1,364 [1,355–1,373] 백분위 23 · #101 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,362 ±5.91 1,375 ±5 93.5% 2026-10-02 thinking

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

C 언어: Русский 1,362 [1,352–1,373] 백분위 43 · #133 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,363 ±6.13 1,374 ±6 93.4% 2026-10-02 thinking

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

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