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fedi-index의 hunyuan-standard-256k

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

D 1,215 ±7

백분위 24 · #223 · 잠정

사람의 선호 / 문제 해결

1,216 / —

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

—

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

D 종합 1,215 [1,208–1,222] 백분위 24 · #223 · 구성 요소: 5 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/overall 1,202 ±5.90 1,202 ±6 32.6% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,218 ±10 1,231 ±9 27.2% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,202 ±8.55 1,225 ±8 14.6% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,175 ±13 1,194 ±12 5.9% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,225 ±13 1,236 ±12 5.6% 2026-10-02 —

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

D 코딩 1,227 [1,208–1,245] 백분위 25 · #209 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/coding 1,231 ±12 1,230 ±11 86.2% 2026-10-02 —

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

C 수학 1,228 [1,206–1,251] 백분위 28 · #185 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/math 1,235 ±15 1,234 ±14 81.1% 2026-10-02 —

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

D 글쓰기 1,206 [1,188–1,224] 백분위 24 · #204 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,165 ±15 1,188 ±15 56.4% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,225 ±13 1,236 ±12 33.1% 2026-10-02 —

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

D 언어: 繁體中文 1,243 [1,219–1,267] 백분위 22 · #173 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,241 ±17 1,248 ±14 89.7% 2026-10-02 —

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

C 언어: English 1,193 [1,178–1,209] 백분위 25 · #205 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,215 ±8.20 1,192 ±9 92.3% 2026-10-02 —

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

D 언어: Русский 1,191 [1,170–1,212] 백분위 13 · #203 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,159 ±13 1,190 ±12 90.7% 2026-10-02 —

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

추이

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