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fedi-index의 GPT-5.4 Nano

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

B 1,373 ±6

백분위 54 · #135

사람의 선호 / 문제 해결

1,367 / 1,383

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+14

100만 토큰당 US$0.4625, 제공업체 28곳 중앙값 · 제조사 US$0.4625

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

B 종합 1,373 [1,368–1,379] 백분위 54 · #135 · 구성 요소: 9
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 146 ±1.06 1,405 ±8 33.1% 2026-03-17 —
LMArena text/overall 1,372 ±1.92 1,372 ±2 16.3% 2026-10-02 high
LMArena text/hard_prompts 1,381 ±2.31 1,377 ±2 16.2% 2026-10-02 high
LMArena text/instruction_following 1,362 ±2.81 1,377 ±3 8.0% 2026-10-02 high
LMArena text/expert 1,396 ±4.29 1,391 ±4 7.8% 2026-10-02 high
LMArena text/longer_query 1,366 ±2.72 1,368 ±2 4.0% 2026-10-02 high
LMArena text/multi_turn 1,382 ±3.45 1,383 ±3 4.0% 2026-10-02 high
Epoch AI simpleqa_verified 이상치 감쇠 ×0.61 0.12 ±0.01 1,334 ±3 2.1% 2026-08-27 high
Epoch AI gpqa_diamond 감쇠 ×0.26 0.78 ±0.02 1,405 ±11 1.2% 2026-04-14 high

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

B 코딩 1,368 [1,363–1,372] 백분위 52 · #134 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/coding 1,405 ±3.01 1,385 ±3 90.3% 2026-10-02 high

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

B 수학 1,392 [1,385–1,399] 백분위 64 · #93 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,406 ±5.54 1,399 ±5 51.6% 2026-10-02 high
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.45 ±0.03 1,418 ±6 28.3% 2026-06-12 high
Epoch AI frontiermath_t4 감쇠 ×0.86 0.12 ±0.05 1,412 ±8 12.8% 2026-06-12 high

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

C 비전 1,370 [1,366–1,374] 백분위 37 · #72 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,196 ±3.23 1,381 ±3 63.0% 2026-10-02 high
LMArena vision/ocr 1,204 ±3.24 1,379 ±3 15.7% 2026-10-02 high
LMArena vision/diagram 1,211 ±4.55 1,384 ±4 15.2% 2026-10-02 high

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

C 글쓰기 1,341 [1,336–1,346] 백분위 47 · #143 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,314 ±3.67 1,340 ±4 61.9% 2026-10-02 high
LMArena text/longer_query 1,366 ±2.72 1,368 ±2 32.0% 2026-10-02 high

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

C 언어: 繁體中文 1,356 [1,349–1,364] 백분위 40 · #133 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,391 ±5.33 1,367 ±4 93.7% 2026-10-02 high

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

C 언어: Deutsch 1,361 [1,345–1,378] 백분위 37 · #91 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,368 ±11 1,375 ±9 92.1% 2026-10-02 high

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

C 언어: English 1,358 [1,353–1,363] 백분위 49 · #139 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,381 ±2.54 1,368 ±3 93.9% 2026-10-02 high

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

C 언어: Español 1,359 [1,346–1,372] 백분위 25 · #112 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,370 ±7.68 1,370 ±7 92.9% 2026-10-02 high

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

C 언어: Français 1,370 [1,358–1,383] 백분위 30 · #95 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,396 ±7.63 1,383 ±7 92.9% 2026-10-02 high

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

C 언어: 日本語 1,368 [1,350–1,386] 백분위 37 · #81 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,341 ±13 1,383 ±10 91.8% 2026-10-02 high

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

C 언어: 한국어 1,363 [1,349–1,377] 백분위 33 · #91 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,322 ±10 1,376 ±8 92.7% 2026-10-02 high

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

D 언어: Polski 1,365 [1,351–1,379] 백분위 24 · #100 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,365 ±9.31 1,378 ±8 92.6% 2026-10-02 high

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

C 언어: Русский 1,362 [1,356–1,369] 백분위 44 · #132 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,362 ±4.07 1,373 ±4 93.8% 2026-10-02 high

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

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