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fedi-index의 GLM 5.2

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

A 1,442 ±5

백분위 88 · #37

사람의 선호 / 문제 해결

1,453 / 1,427

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+45

100만 토큰당 US$2.15, 제공업체 73곳 중앙값 · 제조사 US$2.15

내 하드웨어에서

기준 환경에 적재되지 않습니다.

점수 구성

A 종합 1,442 [1,437–1,447] 백분위 88 · #37 · 구성 요소: 9
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 152 ±1.02 1,452 ±8 32.9% 2026-06-16 —
LMArena text/overall 1,470 ±2.18 1,470 ±2 15.8% 2026-10-02 max
LMArena text/hard_prompts 1,480 ±2.49 1,467 ±2 15.8% 2026-10-02 max
LMArena text/instruction_following 1,465 ±2.97 1,475 ±3 7.8% 2026-10-02 max
LMArena text/expert 1,486 ±4.61 1,465 ±4 7.6% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,480 ±2.82 1,475 ±3 3.9% 2026-10-02 max
Epoch AI simpleqa_verified 감쇠 ×0.61 0.34 ±0.02 1,405 ±5 3.9% 2026-08-27 max
LMArena text/multi_turn 1,468 ±3.91 1,461 ±4 3.8% 2026-10-02 max
Epoch AI gpqa_diamond 감쇠 ×0.26 0.92 ±0.02 1,467 ±8 1.5% 2026-06-24 max

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

A 코딩 1,448 [1,444–1,451] 백분위 92 · #23 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,605 ±3.24 1,480 ±1 39.5% 2026-10-01 max
LMArena text/coding 1,484 ±3.24 1,456 ±3 38.3% 2026-10-02 max
Epoch AI swe_bench_verified 감쇠 ×0.37 0.79 ±0.02 1,477 ±10 13.9% 2026-06-25 max

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

B 에이전트 1,454 [1,449–1,459] 백분위 77 · #14 · 구성 요소: 2
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena agent/overall 0.03 ±0.00 1,472 ±2 66.6% 2026-10-02 max
τ²-bench (Sierra) tau2/banking_knowledge 감쇠 ×0.76 0.37 ±0.05 1,476 ±8 26.4% 2026-07-24 xhigh

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

A 수학 1,442 [1,434–1,450] 백분위 89 · #29 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,484 ±6.76 1,474 ±6 51.5% 2026-10-02 max
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.59 ±0.03 1,449 ±6 29.8% 2026-06-19 max
Epoch AI frontiermath_t4 감쇠 ×0.86 0.29 ±0.07 1,439 ±12 11.1% 2026-06-19 max

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

A 글쓰기 1,470 [1,465–1,475] 백분위 95 · #15 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,464 ±3.73 1,494 ±4 61.9% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,480 ±2.82 1,475 ±3 32.0% 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 1,452 [1,444–1,460] 백분위 90 · #22 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,520 ±5.54 1,469 ±4 93.6% 2026-10-02 max

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

A 언어: Deutsch 1,438 [1,422–1,456] 백분위 85 · #22 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,466 ±11 1,459 ±9 92.0% 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 [1,445–1,456] 백분위 90 · #29 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,474 ±2.78 1,467 ±3 93.9% 2026-10-02 max

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

A 언어: Español 1,450 [1,435–1,464] 백분위 93 · #11 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,477 ±8.74 1,470 ±8 92.5% 2026-10-02 max

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

A 언어: Français 1,440 [1,426–1,454] 백분위 82 · #25 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,478 ±8.33 1,458 ±8 92.7% 2026-10-02 max

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

A 언어: 日本語 1,444 [1,427–1,460] 백분위 86 · #19 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,450 ±12 1,464 ±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: 한국어 1,451 [1,436–1,466] 백분위 90 · #14 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,447 ±11 1,471 ±8 92.5% 2026-10-02 max

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

B 언어: Polski 1,432 [1,415–1,449] 백분위 78 · #29 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,453 ±11 1,452 ±9 92.0% 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 [1,443–1,458] 백분위 88 · #28 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,467 ±4.45 1,467 ±4 93.7% 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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