종합 레이팅1356 · 24위레이팅 벤치 31개
컨텍스트 창1M최대 출력 128K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.100 / $0.500혼합 $0.200
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수46개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성저렴한 상용 API와 1M 컨텍스트를 갖춘 코딩 중심 모델
비용과 사양
상용 API 모델로 입력/출력 가격은 1M 토큰당 $0.100/$0.500이다. 컨텍스트는 1M, 최대 출력은 128K이며 라이선스는 commercial API다.
레이팅 해석
종합 레이팅은 1221(32위), 가중 비교는 11.5다. 분야별로 코딩 1101(28위), 에이전트 1016(35위), 추론·지식 1026(66위), 멀티모달 968, 과학·보안 1031이다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
주요 벤치 결과
LLM Stats 집계에서 SWE-bench Pro 64.8%(8/55), SWE-bench Multilingual 83.7%(5/35), Program Bench 82%(2/13), HealthBench 61.6%(2/10)다. 모든 점수는 미검증이다.
업무 적용 판단
OfficeQA Pro는 60.3%(9/12), SWE-Bench Multimodal은 30.7%(6/7), Terminal-Bench-Science 0.1은 20.6%(5/5)다. BenchCAD는 67%(4/7), Python tool 사용 시 87%(4/7)다. 실제 하네스와 도구 조건을 맞춰 검증할 필요가 있다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 28 | 6 | |
| 에이전트 | 30 | 5 | |
| 추론·지식 | 39 | 14 | |
| 멀티모달 | — | 1 | |
| 과학·보안 | 22 | 5 |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
46개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SciCode | Artificial Analysis | 55.0% | 19 / 84 | 77 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 64.8% | 8 / 55 | 87 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | LLM Stats 집계 | 83.7% | 5 / 35 | 88 | 자기보고 ↗ |
| FrontierCode 1.1 | LLM Stats 집계 | 46.4% | 9 / 22 | 62 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 4.0 | LLM Stats 집계 | 39.2% | 9 / 21 | 60 | 자기보고 ↗ |
| FrontierSWE V2 | LLM Stats 집계 | 43.8% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| FrontierCode 1.1 (Extended) | LLM Stats 집계 | 58.4% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 55.9% | 12 / 104 | 89 | 확인됨 ↗ |
| BenchCAD | LLM Stats 집계 | 67% | 4 / 7 | 50 | 자기보고 ↗ |
| BenchCAD (with Python tool) | LLM Stats 집계 | 87% | 4 / 7 | 50 | 자기보고 ↗ |
| GDPval-AA 2.1 | LLM Stats 집계 | 1,620 | 5 / 6 | 20 | 자기보고 ↗ |
| AA-Briefcase v1.1 | LLM Stats 집계 | 1,578 | 3 / 4 | 33 | 자기보고 ↗ |
| OSWorld 2.1 (partial) | LLM Stats 집계 | 72.4% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| OSWorld 2.1 (strict) | LLM Stats 집계 | 37.1% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 44.4% | 19 / 141 | 87 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 43.4 | 15 / 141 | 90 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 82.7% | 19 / 139 | 86 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 18.9% | 22 / 139 | 85 | 확인됨 ↗ |
| Program Bench | LLM Stats 집계 | 82% | 2 / 13 | 92 | 자기보고 ↗ |
| OfficeQA Pro | LLM Stats 집계 | 60.3% | 9 / 12 | 27 | 자기보고 ↗ |
| Humanity's Last Exam (no tools, text-only) | LLM Stats 집계 | 45.9% | 4 / 11 | 70 | 자기보고 ↗ |
| Chartography | LLM Stats 집계 | 86.2% | 3 / 5 | 50 | 자기보고 ↗ |
| Global-MMLU | LLM Stats 집계 | 87.8% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Humanity's Last Exam (with tools) | LLM Stats 집계 | 57.4% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| LatchBio SingleCellBench | LLM Stats 집계 | 56.2% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| LatchBio SpatialBench Verified | LLM Stats 집계 | 67.7% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| MILU | LLM Stats 집계 | 87.6% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| OfficeQA | LLM Stats 집계 | 73.5% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Chartography (no tools) | LLM Stats 집계 | 46.4% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Medicinal Chemistry (ADME) | LLM Stats 집계 | 58% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Morphology-to-molecule matching | LLM Stats 집계 | 25.4% | 1 / 2 | 100 | 자기보고 ↗ |
| PhysicianBench | LLM Stats 집계 | 43% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Protein Design — Library Ranking | LLM Stats 집계 | 45.3% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Protocols Troubleshooting | LLM Stats 집계 | 58% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Protocols Understanding (V2) | LLM Stats 집계 | 64.1% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Multimodal | LLM Stats 집계 | 30.7% | 6 / 7 | 17 | 자기보고 ↗ |
| Biomedical image analysis | LLM Stats 집계 | 43.5% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 36.4% | 41 / 139 | 71 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 10.7 | 31 / 139 | 78 | 확인됨 ↗ |
| HealthBench Professional | LLM Stats 집계 | 64.8% | 5 / 14 | 69 | 자기보고 ↗ |
| HealthBench | LLM Stats 집계 | 61.6% | 2 / 10 | 89 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | LLM Stats 집계 | 20.6% | 5 / 5 | 0 | 자기보고 ↗ |
| HealthBench Professional (raw) | LLM Stats 집계 | 71% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Protein Design — Sequence Generation | LLM Stats 집계 | 33.1% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 240 tok/s | 8 / 108 | 93 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 323.26초 | 104 / 108 | 4 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
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Anthropic의 다른 모델
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- Claude Opus 5.5 2026-09-22 · 1766
- Claude Fable 5.1 2026-09-01 · 1637
- Claude Opus 5 2026-07-24 · 1550
- Claude Sonnet 5 2026-06-30 · 1283
- Claude Fable 5 2026-06-12 · 1522
- Claude Mythos 5 2026-06-12 · 1393
- Claude Mythos Preview 2026-05-28 · 1435