AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성오픈 웨이트 모델로, 에이전트·추론·지식 레이팅이 코딩보다 높다
종합 평가
종합 레이팅은 812(53위), 가중 비교는 6.8이다. 비슷한 레이팅의 모델은 872(51위), 867(52위), 781(54위), 765(55위)다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
업무별 적합성
에이전트 레이팅은 928, 추론·지식은 922(41위), 코딩은 795(59위)다. 멀티모달과 과학·보안은 자료 없음이므로 해당 업무의 성능을 판단하기 어렵다.
벤치 결과
모든 점수는 HF 리더보드 프로필이다. GPQA Diamond 79.2%, MMLU-Pro 83.7%, SWE-bench Verified 60.5%, Terminal-Bench 2.0 31%, SWE-bench Multilingual 45.8%, Humanity's Last Exam 18.3%다.
도입 전 확인
AIME 2026 90%, Claw-Eval 6.8%, HMMT February 2026 84.9%는 미검증이다. 컨텍스트, 최대 출력, 입력·출력 가격은 자료 없음이며 라이선스는 other로 표시돼 있어 실제 조건 확인이 필요하다.
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 | 187 | 3 | |
| 에이전트 | — | 1 | |
| 추론·지식 | 133 | 5 | |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | — | — | — |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
9개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | HF 리더보드 | 60.5% | 49 / 53 | 7 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | HF 리더보드 | 31% | 26 / 32 | 18 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | HF 리더보드 | 45.8% | 24 / 26 | 8 | 확인됨 ↗ |
에이전트
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | HF 리더보드 | 79.2% | 49 / 70 | 30 | 확인됨 ↗ |
| MMLU-Pro | HF 리더보드 | 83.7% | 21 / 53 | 61 | 확인됨 ↗ |
| Humanity's Last Exam | HF 리더보드 | 18.3% | 39 / 48 | 18 | 확인됨 ↗ |
| AIME 2026 | HF 리더보드 | 90% | 21 / 24 | 13 | 인용 ↗ |
| HMMT February 2026 | HF 리더보드 | 84.9% | 10 / 19 | 50 | 인용 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
Hugging Face 다운로드 추이
30일 변화 -257.2K (-20.1%)Hugging Face가 제공하는 최근 30일 다운로드 집계를 매일 기록한 값입니다(누적 다운로드가 아님).
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