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fedi-index의 GPT-6 Astra

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

A 1,463 ±8

백분위 95 · #16

사람의 선호 / 문제 해결

1,437 / 1,514

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+12

100만 토큰당 US$20, 제공업체 24곳 중앙값 · 제조사 US$20

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

A 종합 1,463 [1,455–1,471] 백분위 95 · #16 · 구성 요소: 9
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 166 ±2.07 1,568 ±16 23.7% 2026-09-03 —
LMArena text/overall 1,442 ±3.49 1,442 ±4 18.7% 2026-10-02 max
LMArena text/hard_prompts 1,463 ±4.23 1,452 ±4 18.5% 2026-10-02 max
LMArena text/instruction_following 1,455 ±5.69 1,465 ±5 8.7% 2026-10-02 max
LMArena text/expert 1,492 ±10 1,470 ±8 7.6% 2026-10-02 max
Epoch AI simpleqa_verified 감쇠 ×0.61 0.76 ±0.01 1,535 ±4 4.9% 2026-08-30 max
LMArena text/longer_query 1,458 ±5.12 1,455 ±5 4.5% 2026-10-02 max
LMArena text/multi_turn 1,452 ±8.60 1,446 ±8 3.9% 2026-10-02 max
Epoch AI gpqa_diamond 이상치 감쇠 ×0.26 0.96 ±0.01 1,485 ±6 1.0% 2026-08-30 max

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

A 코딩 1,471 [1,467–1,474] 백분위 98 · #6 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,788 ±5.25 1,532 ±2 60.7% 2026-10-01 max
LMArena text/coding 이상치 1,489 ±6.62 1,460 ±6 26.5% 2026-10-02 max

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

A 에이전트 1,481 [1,472–1,491] 백분위 96 · #3 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena agent/overall 0.12 ±0.01 1,514 ±5 89.5% 2026-10-02 max

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

S 수학 1,478 [1,468–1,488] 백분위 98 · #6 · 구성 요소: 3
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,469 ±14 1,459 ±13 37.4% 2026-10-02 max
Epoch AI frontiermath_t1_3 감쇠 ×0.86 0.94 ±0.01 1,524 ±3 36.4% 2026-08-30 max
Epoch AI frontiermath_t4 감쇠 ×0.86 0.98 ±0.02 1,548 ±4 17.8% 2026-08-30 high

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

B 비전 1,441 [1,434–1,448] 백분위 75 · #29 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,280 ±5.74 1,456 ±5 65.1% 2026-10-02 max
LMArena vision/ocr 1,292 ±6.70 1,464 ±6 15.4% 2026-10-02 max
LMArena vision/diagram 1,299 ±11 1,463 ±10 12.7% 2026-10-02 max

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

A 글쓰기 1,434 [1,424–1,443] 백분위 80 · #54 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,419 ±7.11 1,448 ±7 59.7% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,458 ±5.12 1,455 ±5 33.4% 2026-10-02 max

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

B 언어: 繁體中文 1,424 [1,408–1,440] 백분위 75 · #56 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,487 ±11 1,443 ±9 92.2% 2026-10-02 max

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

B 언어: English 1,424 [1,414–1,434] 백분위 76 · #66 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,448 ±5.10 1,439 ±5 93.4% 2026-10-02 max

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

B 언어: Русский 1,425 [1,410–1,439] 백분위 77 · #55 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,440 ±8.83 1,443 ±8 92.6% 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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모델 2026-10
GPT-6 Astra 1,463 A

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