종합 레이팅1049 · 91위레이팅 벤치 23개
컨텍스트 창1M
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.500 / $3.00혼합 $1.13
파라미터—
라이선스—
벤치 점수24개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성1M 컨텍스트와 멀티모달 강점이 돋보이는 상용 API 모델
포지션
종합 레이팅은 1024(75위), 가중 비교는 11.5다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다. 분야별로 멀티모달 1048(18위), 추론·지식 1062(57위), 코딩 976, 에이전트 895(53위)다.
벤치마크
LLM Stats 집계에서 AIME 2025는 99.7%(5/40), MMMU-Pro는 81.2%(8/61), SWE-bench Verified는 78%(20/58), VideoMMMU는 86.9%(2/23)다. 모두 미검증 결과다.
업무 적용 시 확인점
Terminal-Bench 2.0은 47.6%(32/40), Toolathlon은 49.4%(24/38), MCP Atlas · Public은 57.4%(34/36)다. Legal Agent Benchmark는 0%(12/14)이며, 과학·보안은 자료 없음이다.
비용과 사양
상용 API로 제공되며 컨텍스트는 1M이다. 가격은 1M 토큰당 입력 $0.500, 출력 $3.00이다. 최대 출력과 라이선스는 자료 없음이다.
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 | 99 | 3 | |
| 에이전트 | 95 | 4 | |
| 추론·지식 | 83 | 11 | |
| 멀티모달 | 34 | 5 | |
| 과학·보안 | — | — | — |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
24개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | LLM Stats 집계 | 78% | 20 / 58 | 65 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | LLM Stats 집계 | 47.6% | 32 / 40 | 21 | 자기보고 ↗ |
| LiveCodeBench Pro | LLM Stats 집계 | 2,316 | 3 / 5 | 50 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Toolathlon | LLM Stats 집계 | 49.4% | 24 / 38 | 38 | 자기보고 ↗ |
| MCP Atlas · Public | LLM Stats 집계 | 57.4% | 34 / 36 | 6 | 자기보고 ↗ |
| Finance Agent v2 | LLM Stats 집계 | 42.6% | 16 / 21 | 25 | 인용 ↗ |
| Legal Agent Benchmark | LLM Stats 집계 | 0% | 12 / 14 | 8 | 인용 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | LLM Stats 집계 | 90.4% | 24 / 90 | 73 | 자기보고 ↗ |
| Humanity's Last Exam | LLM Stats 집계 | 43.5% | 31 / 64 | 52 | 자기보고 ↗ |
| AIME 2025 | LLM Stats 집계 | 99.7% | 5 / 40 | 90 | 자기보고 ↗ |
| MMMLU | LLM Stats 집계 | 91.8% | 3 / 30 | 91 | 자기보고 ↗ |
| LiveBench | LLM Stats 집계 | 72.4% | 16 / 23 | 32 | 인용 ↗ |
| MRCR v2 (8-needle) | LLM Stats 집계 | 22.1% | 20 / 22 | 10 | 자기보고 ↗ |
| t2-bench | LLM Stats 집계 | 90.2% | 2 / 19 | 94 | 자기보고 ↗ |
| Global PIQA | LLM Stats 집계 | 92.8% | 2 / 15 | 93 | 자기보고 ↗ |
| ARC-AGI v2 | LLM Stats 집계 | 33.6% | 12 / 14 | 15 | 자기보고 ↗ |
| SimpleQA | LLM Stats 집계 | 68.7% | 2 / 12 | 91 | 자기보고 ↗ |
| Vending-Bench 2 | LLM Stats 집계 | 363,500% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
| FACTS Grounding | LLM Stats 집계 | 61.9% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | LLM Stats 집계 | 81.2% | 8 / 61 | 88 | 자기보고 ↗ |
| CharXiv-R | LLM Stats 집계 | 80.3% | 24 / 48 | 51 | 자기보고 ↗ |
| ScreenSpot-Pro | LLM Stats 집계 | 69.1% | 11 / 26 | 60 | 자기보고 ↗ |
| VideoMMMU | LLM Stats 집계 | 86.9% | 2 / 23 | 95 | 자기보고 ↗ |
| OmniDocBench 1.5 | LLM Stats 집계 | 12.1% | 17 / 20 | 16 | 자기보고 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
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