벤치마크 · 코딩
SWE Atlas - Codebase QnA
SWE Atlas - Codebase QnA 과제로 모델의 상대적인 문제 해결 성능을 비교합니다. 점수 하나로 전체 능력을 단정하지 말고 평가 조건을 함께 확인하세요.
측정 모델 5개 · 프로필 1개 · 데이터 기준 2026년 10월 9일
LLM Stats 집계
원문 출처 ↗LLM Stats 공개 리더보드의 독립 프로필입니다. 검증·자기보고 여부를 보존합니다. 높을수록 좋습니다.
현재 최고점: 상용 Muse Spark 1.3 59.4% · 오픈 Laguna-S-2.1 46.2% → 상용이 13.2%p 앞섭니다.
출시일별 점수와 최고점 흐름
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상위 20
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| 출처 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Mistral Large 4Mistral AI · 상용 API | API | 59.4% | 88 | 2026-10-06 | 자기보고 ↗ |
| 2 | Muse Spark 1.3Meta · 상용 API | API | 59.4% | 88 | 2026-09-02 | 자기보고 ↗ |
| 3 | Ling 3.1 FlashinclusionAI (Ant) · 상용 API | API | 55.9% | 50 | 2026-09-30 | 자기보고 ↗ |
| 4 | Laguna-S-2.1Poolside · 오픈 웨이트 | 오픈 | 46.2% | 25 | 2026-07-13 | 자기보고 ↗ |
| 5 | MiniMax-M3MiniMax · 오픈 웨이트 | 오픈 | 37.9% | 0 | 2026-06-02 | 자기보고 ↗ |
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마커: 원 = 오픈 웨이트, 사각 = 상용 API, 빈 마커 = 검증되지 않은 값. 점을 누르면 모델 상세로 이동합니다. 백분위는 이 프로필 안에서의 상대 위치입니다.