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fedi-index의 grok-4.1-thinking

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

B 1,400 ±2

백분위 68 · #95 · 잠정

사람의 선호 / 문제 해결

1,411 / —

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

-12

100만 토큰당 US$4, 제공업체 1곳 중앙값

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

B 종합 1,400 [1,398–1,401] 백분위 68 · #95 · 구성 요소: 6 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/overall 1,437 ±1.61 1,437 ±2 25.6% 2026-10-02 thinking
LMArena text/hard_prompts 1,435 ±2.02 1,427 ±2 25.6% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,400 ±2.57 1,413 ±2 12.6% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,417 ±4.45 1,409 ±4 12.2% 2026-10-02 thinking
LMArena text/longer_query 1,416 ±2.54 1,415 ±2 6.3% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,438 ±3.15 1,433 ±3 6.3% 2026-10-02 —

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

B 코딩 1,380 [1,377–1,382] 백분위 57 · #120 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,241 ±5.65 1,376 ±2 45.6% 2026-10-01 fast-reasoning
LMArena text/coding 1,445 ±2.80 1,422 ±2 44.8% 2026-10-02 thinking

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

B 수학 1,389 [1,381–1,397] 백분위 62 · #98 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,422 ±4.91 1,414 ±5 87.9% 2026-10-02 thinking

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

C 비전 1,371 [1,367–1,376] 백분위 38 · #70 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,201 ±3.54 1,385 ±3 63.3% 2026-10-02 fast-reasoning
LMArena vision/ocr 1,195 ±3.78 1,370 ±4 15.6% 2026-10-02 fast-reasoning
LMArena vision/diagram 1,210 ±5.59 1,384 ±5 14.9% 2026-10-02 fast-reasoning

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

B 글쓰기 1,418 [1,413–1,422] 백분위 73 · #72 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,411 ±3.37 1,440 ±3 62.0% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,416 ±2.54 1,415 ±2 31.8% 2026-10-02 —

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

B 언어: 繁體中文 1,411 [1,405–1,418] 백분위 67 · #74 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,464 ±4.42 1,425 ±4 93.8% 2026-10-02 —

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

B 언어: Deutsch 1,425 [1,411–1,439] 백분위 74 · #38 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,446 ±9.00 1,442 ±8 92.7% 2026-10-02 —

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

B 언어: English 1,423 [1,419–1,427] 백분위 75 · #69 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,447 ±2.24 1,437 ±2 94.0% 2026-10-02 —

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

B 언어: Español 1,418 [1,406–1,430] 백분위 64 · #55 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,438 ±7.27 1,434 ±7 93.0% 2026-10-02 thinking

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

B 언어: Français 1,414 [1,401–1,427] 백분위 55 · #61 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,448 ±7.97 1,430 ±7 92.8% 2026-10-02 thinking

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

B 언어: 日本語 1,407 [1,391–1,422] 백분위 58 · #54 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,396 ±11 1,424 ±8 92.4% 2026-10-02 —

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

B 언어: 한국어 1,423 [1,410–1,436] 백분위 72 · #39 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,407 ±9.39 1,440 ±7 92.9% 2026-10-02 —

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

A 언어: Polski 1,437 [1,426–1,448] 백분위 82 · #25 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,455 ±7.00 1,454 ±6 93.3% 2026-10-02 thinking

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

B 언어: Русский 1,423 [1,417–1,429] 백분위 75 · #60 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,434 ±3.63 1,437 ±3 93.9% 2026-10-02 thinking

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

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