AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성코딩·멀티모달 레이팅이 강점이지만 벤치 점수는 모두 미검증
핵심 평가
종합 레이팅은 922(47위), 가중 비교는 6이다. 분야별로 멀티모달 978, 코딩 954, 추론·지식 948(37위), 과학·보안 928, 에이전트 882를 기록했다.
벤치 결과
SWE-bench Pro는 56.8%(33/63), OSWorld-Verified는 64.7%(16/21)다. GPQA Diamond는 91.5%(3/4), Humanity's Last Exam은 42.5%(3/4), MMMU-Pro는 78.5%(3/4)다. 모든 점수는 미검증이다.
비용과 처리 특성
컨텍스트 400K, 최대 출력 128K를 지원한다. 1M 토큰당 가격은 입력 $1.75, 출력 $14.0이다. 출력 속도는 127 tok/s(2/4), 첫 청크까지는 64.72초(2/4)이며 모두 미검증이다.
비교와 선택
종합 레이팅 기준으로 Qwen3.6-35B-A3B 935(46위)와 MiniMax-M2.1 914(48위) 사이에 있다. 상용 API 모델이며, 같은 공급사에는 GPT-6.1 Sol·GPT-6 Luna·GPT-6 Sol·GPT-6 Astra가 더 최근 모델로 제시됐다.
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 | 52 | 4 | |
| 에이전트 | — | 1 | |
| 추론·지식 | 46 | 8 | |
| 멀티모달 | — | 1 | |
| 과학·보안 | 19 | 2 |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
20개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | Artificial Analysis | 53.0% | 9 / 93 | 92 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | Public 731 | 56.8% | 33 / 63 | 48 | 인용 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 56.8% | 33 / 55 | 41 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | LLM Stats 집계 | 77.3% | 4 / 40 | 92 | 자기보고 ↗ |
| SWE-Lancer (IC-Diamond subset) | LLM Stats 집계 | 81.4% | 1 / 2 | 100 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| OSWorld-Verified | LLM Stats 집계 | 64.7% | 21 / 26 | 20 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 42.5% | 24 / 141 | 84 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 32.5 | 41 / 141 | 71 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 83.3% | 10 / 139 | 93 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 16.9% | 30 / 139 | 79 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 91.5% | 25 / 130 | 81 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | Artificial Analysis | 75.4% | 18 / 97 | 82 | 확인됨 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | Artificial Analysis | 86.0% | 41 / 96 | 57 | 확인됨 ↗ |
| LiveBench | LLM Stats 집계 | 72.8% | 15 / 23 | 36 | 인용 ↗ |
멀티모달
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 52.9% | 14 / 139 | 91 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 10.9 | 30 / 139 | 79 | 확인됨 ↗ |
| Cybersecurity CTFs | LLM Stats 집계 | 77.6% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 83 tok/s | 58 / 108 | 47 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 71.99초 | 90 / 108 | 17 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
- Seed 2.1 Pro 40위 · 1271 비교
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