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fedi-index의 GPT-4.1 Mini

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

C 1,327 ±6

백분위 40 · #175

사람의 선호 / 문제 해결

1,337 / 1,311

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

-42

100만 토큰당 US$0.70, 제공업체 23곳 중앙값 · 제조사 US$0.70

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

C 종합 1,327 [1,321–1,334] 백분위 40 · #175 · 구성 요소: 9
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 135 ±1.37 1,320 ±11 29.6% 2025-04-14 —
LMArena text/overall 1,340 ±2.20 1,340 ±2 16.8% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,349 ±2.88 1,348 ±3 16.7% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,332 ±3.31 1,349 ±3 8.2% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,338 ±6.62 1,344 ±5 7.6% 2026-10-02 —
Epoch AI simpleqa_verified 감쇠 ×0.61 0.13 ±0.01 1,337 ±3 4.4% 2026-08-31 —
LMArena text/multi_turn 1,354 ±3.88 1,357 ±4 4.1% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,344 ±3.82 1,348 ±4 4.1% 2026-10-02 —
Epoch AI gpqa_diamond 감쇠 ×0.26 0.66 ±0.03 1,346 ±13 1.2% 2025-04-14 —

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

C 코딩 1,337 [1,331–1,343] 백분위 38 · #172 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/coding 1,367 ±3.83 1,352 ±3 90.1% 2026-10-02 —

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

C 수학 1,328 [1,322–1,334] 백분위 38 · #158 · 구성 요소: 2
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,343 ±5.67 1,338 ±5 48.2% 2026-10-02 —
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.07 ±0.01 1,336 ±3 45.0% 2026-08-27 —

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

C 비전 1,355 [1,350–1,360] 백분위 30 · #79 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,181 ±3.81 1,368 ±3 63.9% 2026-10-02 —
LMArena vision/ocr 1,188 ±4.81 1,363 ±5 15.4% 2026-10-02 —
LMArena vision/diagram 1,182 ±6.95 1,359 ±6 14.4% 2026-10-02 —

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

C 글쓰기 1,325 [1,319–1,331] 백분위 44 · #151 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,300 ±4.45 1,326 ±4 61.8% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,344 ±3.82 1,348 ±4 31.9% 2026-10-02 —

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

C 언어: 繁體中文 1,310 [1,301–1,319] 백분위 30 · #157 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,329 ±6.15 1,318 ±5 93.5% 2026-10-02 —

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

C 언어: Deutsch 1,347 [1,332–1,361] 백분위 32 · #98 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,349 ±9.36 1,358 ±8 92.5% 2026-10-02 —

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

C 언어: English 1,333 [1,327–1,338] 백분위 40 · #164 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,356 ±2.76 1,341 ±3 93.9% 2026-10-02 —

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

D 언어: Español 1,314 [1,296–1,332] 백분위 13 · #130 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,320 ±11 1,324 ±10 91.8% 2026-10-02 —

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

D 언어: Français 1,334 [1,313–1,355] 백분위 16 · #114 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,357 ±13 1,347 ±12 90.7% 2026-10-02 —

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

C 언어: 日本語 1,335 [1,321–1,348] 백분위 25 · #96 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,291 ±10 1,345 ±8 92.8% 2026-10-02 —

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

C 언어: 한국어 1,346 [1,331–1,361] 백분위 25 · #102 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,298 ±11 1,357 ±8 92.4% 2026-10-02 —

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

D 언어: Polski 1,335 [1,326–1,345] 백분위 14 · #113 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,326 ±6.22 1,345 ±5 93.4% 2026-10-02 —

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

C 언어: Русский 1,330 [1,321–1,338] 백분위 34 · #155 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,324 ±5.38 1,338 ±5 93.6% 2026-10-02 —

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

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