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fedi-index의 Grok 4.20 Multi-Agent

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

B 1,413 ±2

백분위 76 · #70 · 잠정

사람의 선호 / 문제 해결

1,426 / —

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+24

100만 토큰당 US$1.56, 제공업체 5곳 중앙값 · 제조사 US$1.56

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

B 종합 1,413 [1,411–1,415] 백분위 76 · #70 · 구성 요소: 6 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/overall 1,450 ±1.88 1,450 ±2 25.6% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,448 ±2.26 1,438 ±2 25.5% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,420 ±2.71 1,432 ±3 12.6% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,445 ±4.10 1,432 ±3 12.4% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,431 ±2.64 1,429 ±2 6.3% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,452 ±3.40 1,446 ±3 6.2% 2026-10-02 —

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

B 코딩 1,410 [1,406–1,415] 백분위 74 · #74 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/coding 1,458 ±2.91 1,433 ±3 90.3% 2026-10-02 —

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

B 수학 1,405 [1,396–1,413] 백분위 74 · #67 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,441 ±5.36 1,433 ±5 87.7% 2026-10-02 —

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

B 비전 1,421 [1,418–1,425] 백분위 58 · #48 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,259 ±3.13 1,438 ±3 63.0% 2026-10-02 —
LMArena vision/ocr 1,261 ±3.15 1,434 ±3 15.7% 2026-10-02 —
LMArena vision/diagram 1,261 ±4.41 1,428 ±4 15.3% 2026-10-02 —

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

B 검색 1,431 [1,426–1,436] 백분위 66 · #12 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena search/overall 1,204 ±2.70 1,446 ±3 93.9% 2026-08-24 —

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

A 글쓰기 1,438 [1,433–1,442] 백분위 83 · #47 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,436 ±3.45 1,465 ±4 62.0% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,431 ±2.64 1,429 ±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 1,419 [1,412–1,426] 백분위 71 · #65 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,475 ±5.02 1,434 ±4 93.7% 2026-10-02 —

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

A 언어: Deutsch 1,432 [1,417–1,448] 백분위 80 · #29 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/german 1,457 ±9.87 1,451 ±8 92.4% 2026-10-02 —

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

A 언어: English 1,429 [1,424–1,434] 백분위 82 · #51 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,453 ±2.49 1,444 ±3 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 1,426 [1,414–1,438] 백분위 73 · #41 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/spanish 1,448 ±7.31 1,443 ±7 93.0% 2026-10-02 —

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

B 언어: Français 1,431 [1,419–1,443] 백분위 73 · #37 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/french 1,467 ±7.23 1,448 ±7 93.0% 2026-10-02 —

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

B 언어: 日本語 1,412 [1,395–1,429] 백분위 64 · #47 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/japanese 1,405 ±13 1,430 ±10 92.0% 2026-10-02 —

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

B 언어: 한국어 1,430 [1,416–1,444] 백분위 78 · #30 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/korean 1,417 ±9.93 1,448 ±8 92.7% 2026-10-02 —

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

A 언어: Polski 1,436 [1,423–1,449] 백분위 81 · #26 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/polish 1,455 ±8.30 1,454 ±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: Русский 1,442 [1,436–1,449] 백분위 86 · #34 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,457 ±3.93 1,458 ±4 93.8% 2026-10-02 —

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

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