fedi-index의 GLM 4.6V
분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.
fedi-index · 종합
C 1,347 ±6
백분위 47 · #157 · 잠정
사람의 선호 / 문제 해결
1,357 / —
사람 투표와 벤치마크, Elo-eq
가성비
-12
100만 토큰당 US$0.45, 제공업체 11곳 중앙값 · 제조사 US$0.45
내 하드웨어에서
- GPU 12 GB #20 · Q4_0 · ≈6 tok/s
- GPU 24 GB #20 · Q3_K_S · ≈10 tok/s
- Mac 64 GB #22 · UD-IQ2_M · 강한 압축 · ≈27 tok/s
- 통합 메모리 128 GB #29 · Q5_K_M · ≈11 tok/s
점수 구성
C 종합 1,347 [1,340–1,353] 백분위 47 · #157 · 구성 요소: 5 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/overall
|
1,377 ±5.68 | 1,377 ±6 | 31.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,368 ±7.59 | 1,366 ±7 | 30.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,351 ±11 | 1,366 ±10 | 12.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,358 ±11 | 1,361 ±10 | 6.1% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,360 ±13 | 1,362 ±12 | 5.6% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 코딩 1,349 [1,330–1,367] 백분위 44 · #156 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/coding
|
1,390 ±13 | 1,372 ±11 | 86.1% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 비전 1,341 [1,332–1,350] 백분위 26 · #84 · 구성 요소: 3 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1,164 ±6.99 | 1,352 ±6 | 65.1% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,171 ±8.30 | 1,347 ±8 | 14.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,183 ±12 | 1,359 ±11 | 12.8% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 글쓰기 1,353 [1,335–1,370] 백분위 49 · #137 · 구성 요소: 2 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,347 ±14 | 1,375 ±15 | 54.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,358 ±11 | 1,361 ±10 | 35.7% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
B 언어: English 1,368 [1,352–1,385] 백분위 53 · #128 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,395 ±8.64 | 1,383 ±9 | 92.1% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 언어: Русский 1,338 [1,314–1,362] 백분위 38 · #146 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,341 ±15 | 1,354 ±14 | 89.8% | 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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| 모델 | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 4.6V | 1,347 C |
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