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fedi-index의 Muse Spark 1.2

분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.

fedi-index · 종합

A 1,457 ±7

백분위 92 · #23

사람의 선호 / 문제 해결

1,459 / 1,455

사람 투표와 벤치마크, Elo-eq

가성비

+62

100만 토큰당 US$2, 제공업체 13곳 중앙값 · 제조사 US$0.125

내 하드웨어에서

비공개 가중치: 클라우드 전용.

점수 구성

A 종합 1,457 [1,450–1,464] 백분위 92 · #23 · 구성 요소: 8
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
Epoch AI eci 155 ±1.17 1,476 ±9 37.5% 2026-08-05 —
LMArena text/overall 1,483 ±4.65 1,483 ±5 15.7% 2026-10-02 xhigh
LMArena text/hard_prompts 1,489 ±5.71 1,475 ±5 15.4% 2026-10-02 xhigh
LMArena text/instruction_following 1,467 ±7.56 1,476 ±7 7.0% 2026-10-02 xhigh
LMArena text/expert 1,485 ±13 1,464 ±11 5.6% 2026-10-02 xhigh
Epoch AI simpleqa_verified 감쇠 ×0.61 0.60 ±0.02 1,487 ±5 4.7% 2026-08-27 xhigh
LMArena text/longer_query 1,478 ±6.87 1,474 ±6 3.6% 2026-10-02 xhigh
LMArena text/multi_turn 1,509 ±12 1,497 ±11 2.9% 2026-10-02 xhigh

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

A 코딩 1,434 [1,428–1,441] 백분위 86 · #41 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena webdev/overall 1,532 ±6.93 1,459 ±2 49.6% 2026-10-01 xhigh
LMArena text/coding 1,494 ±8.71 1,465 ±8 39.8% 2026-10-02 xhigh

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

C 에이전트 1,417 [1,414–1,420] 백분위 35 · #38 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena agent/overall -0.03 ±0.00 1,440 ±2 90.5% 2026-10-02 xhigh

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

A 비전 1,459 [1,450–1,469] 백분위 88 · #15 · 구성 요소: 3 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena vision/overall 1,305 ±7.27 1,479 ±7 65.6% 2026-10-02 xhigh
LMArena vision/ocr 1,313 ±8.56 1,484 ±8 15.0% 2026-10-02 xhigh
LMArena vision/diagram 1,317 ±13 1,478 ±12 12.1% 2026-10-02 xhigh

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

A 글쓰기 1,455 [1,443–1,468] 백분위 89 · #30 · 구성 요소: 2 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/creative_writing 1,450 ±11 1,480 ±11 56.0% 2026-10-02 xhigh
LMArena text/longer_query 1,478 ±6.87 1,474 ±6 36.0% 2026-10-02 xhigh

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

A 언어: 繁體中文 1,445 [1,423–1,467] 백분위 87 · #30 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/chinese 1,522 ±16 1,471 ±12 90.5% 2026-10-02 xhigh

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

A 언어: English 1,462 [1,448–1,475] 백분위 96 · #12 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/english 1,489 ±6.97 1,482 ±7 92.8% 2026-10-02 xhigh

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

A 언어: Русский 1,456 [1,435–1,477] 백분위 91 · #21 · 구성 요소: 1 잠정
소스 구성 요소 값 Elo-eq 가중치 측정일 변형
LMArena text/russian 1,483 ±13 1,482 ±12 90.8% 2026-10-02 xhigh

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

추이

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Muse Spark 1.2 1,457 A

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