종합 레이팅1194 · 54위레이팅 벤치 77개
컨텍스트 창1.1M최대 출력 128K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.200 / $1.20혼합 $0.450
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수79개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성저비용·대용량 컨텍스트와 코딩·에이전트 활용이 돋보이는 상용 모델
포지션
종합 레이팅은 955(44위), 가중 비교는 15.9다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다. 유사 레이팅 모델로 Qwen3.5-27B 955(43위), Muse-Glimmer-30B 954(45위)가 있다.
강점과 분야
분야 레이팅은 코딩 1048(26위), 에이전트 933(15위), 과학·보안 882(4위)다. 추론·지식은 825(51위), 멀티모달은 885다. 실제 업무 적합성은 개별 벤치와 함께 판단해야 한다.
주요 평가 결과
SWE-bench Pro는 Public 731 프로필에서 62.7%(14/63)다. OpenAI 공개 평가에서는 Terminal-Bench 2.1 84.7%(5/8), Agents' Last Exam 50.3%(3/7), BenchCAD 63.1%(2/7)를 기록했다.
운영 사양
컨텍스트 1.1M, 최대 출력 128K를 지원한다. 1M 토큰당 가격은 입력 $0.200, 출력 $1.20이며 commercial API로 제공된다. 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 | 38 | 14 | |
| 에이전트 | 55 | 16 | |
| 추론·지식 | 79 | 24 | |
| 멀티모달 | 52 | 6 | |
| 과학·보안 | 85 | 17 |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
79개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | Artificial Analysis | 80.9% | 19 / 97 | 81 | 확인됨 ↗ |
| SciCode | Artificial Analysis | 53.6% | 28 / 84 | 67 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | Public 731 | 62.7% | 14 / 63 | 79 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 62.7% | 14 / 55 | 76 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | LLM Stats 집계 | 84.7% | 14 / 43 | 69 | 자기보고 ↗ |
| DeepSWE 1.1 | LLM Stats 집계 | 67% | 17 / 39 | 59 | 인용 ↗ |
| FrontierCode 1.1 | LLM Stats 집계 | 39.8% | 16 / 22 | 29 | 인용 ↗ |
| Terminal-Bench 4.0 | LLM Stats 집계 | 17.3% | 18 / 21 | 15 | 인용 ↗ |
| DeepSWE | LLM Stats 집계 | 67.2% | 4 / 13 | 75 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | OpenAI 공개 평가 | 84.7% | 5 / 8 | 43 | 확인됨 ↗ |
| DeepSWE v1.1 | OpenAI 공개 평가 | 67.2% | 4 / 7 | 50 | 확인됨 ↗ |
| KernelGen 1P | LLM Stats 집계 | 22.4% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| NanoGPT | LLM Stats 집계 | 1.7% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| PostTrainBench Lite | LLM Stats 집계 | 29.6% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 48.2% | 24 / 104 | 78 | 확인됨 ↗ |
| BrowseComp | LLM Stats 집계 | 83.3% | 19 / 47 | 61 | 자기보고 ↗ |
| Toolathlon | LLM Stats 집계 | 53.4% | 18 / 38 | 54 | 자기보고 ↗ |
| AutomationBench | LLM Stats 집계 | 14.9% | 23 / 24 | 4 | 자기보고 ↗ |
| APEX Agents | Artificial Analysis | 35.8% | 5 / 22 | 81 | 확인됨 ↗ |
| Agents' Last Exam | LLM Stats 집계 | 50.3% | 9 / 21 | 60 | 자기보고 ↗ |
| OSWorld 2.0 | LLM Stats 집계 | 45.6% | 12 / 14 | 15 | 자기보고 ↗ |
| Toolathlon | OpenAI 공개 평가 | 53.4% | 7 / 9 | 25 | 확인됨 ↗ |
| BrowseComp | OpenAI 공개 평가 | 83.3% | 8 / 8 | 0 | 확인됨 ↗ |
| GDPval-AA v2 | OpenAI 공개 평가 | 1,592 | 5 / 8 | 43 | 확인됨 ↗ |
| Agents' Last Exam | OpenAI 공개 평가 | 50.3% | 3 / 7 | 67 | 확인됨 ↗ |
| BenchCAD | LLM Stats 집계 | 63.1% | 5 / 7 | 33 | 자기보고 ↗ |
| BenchCAD | OpenAI 공개 평가 | 63.1% | 2 / 7 | 83 | 확인됨 ↗ |
| BenchCAD (with Python tool) | LLM Stats 집계 | 73.9% | 7 / 7 | 0 | 자기보고 ↗ |
| OSWorld 2.0 | OpenAI 공개 평가 | 45.6% | 5 / 5 | 0 | 확인됨 ↗ |
| Management Consulting Tasks (Internal) | LLM Stats 집계 | 35.4% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 39.5% | 37 / 141 | 74 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 37.3 | 33 / 141 | 77 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 83.7% | 8 / 139 | 95 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 20.6% | 18 / 139 | 88 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 91.1% | 29 / 130 | 78 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | LLM Stats 집계 | 92.3% | 15 / 90 | 84 | 자기보고 ↗ |
| MRCR v2 (8-needle) | LLM Stats 집계 | 41.3% | 13 / 22 | 43 | 자기보고 ↗ |
| Graphwalks BFS >128k | LLM Stats 집계 | 81.3% | 4 / 12 | 73 | 자기보고 ↗ |
| GPQA Diamond | OpenAI 공개 평가 | 92.3% | 8 / 9 | 13 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis | LLM Stats 집계 | 51% | 6 / 7 | 17 | 인용 ↗ |
| FrontierMath | LLM Stats 집계 | 78.6% | 3 / 7 | 67 | 자기보고 ↗ |
| FrontierMath Tier 1-3 v2 | OpenAI 공개 평가 | 78.6% | 6 / 7 | 17 | 확인됨 ↗ |
| ARC-AGI-3 | OpenAI 공개 평가 | 0.2% | 6 / 6 | 0 | 확인됨 ↗ |
| ARC-AGI-3 | LLM Stats 집계 | 0.2% | 5 / 5 | 0 | 자기보고 ↗ |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | LLM Stats 집계 | 58.5% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
| MRCR v2 · 512K–1M | OpenAI 공개 평가 | 41.3% | 4 / 4 | 0 | 확인됨 ↗ |
| MRCR v2 (8-needle, 512K-1M) | LLM Stats 집계 | 41.3% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Big Finance Bench | LLM Stats 집계 | 36% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Capture-the-Flag Challenges (Internal) | LLM Stats 집계 | 85.2% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Connectors | LLM Stats 집계 | 99.9% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Graphwalks BFS 1M | LLM Stats 집계 | 51.2% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Internal Research Debugging Evaluation | LLM Stats 집계 | 50.8% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| RSI Index | LLM Stats 집계 | 41.9% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Search and Function-Calling | LLM Stats 집계 | 89.7% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | Artificial Analysis | 78.6% | 24 / 69 | 65 | 확인됨 ↗ |
| MMMU-Pro | LLM Stats 집계 | 78.4% | 19 / 61 | 70 | 자기보고 ↗ |
| gdp.pdf | LLM Stats 집계 | 22.7% | 7 / 8 | 14 | 자기보고 ↗ |
| gdp.pdf | OpenAI 공개 평가 | 22.7% | 5 / 7 | 33 | 확인됨 ↗ |
| MMMU-Pro · no tools | OpenAI 공개 평가 | 78.4% | 5 / 5 | 0 | 확인됨 ↗ |
| MMMU-Pro (with tools) | LLM Stats 집계 | 79.5% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 42.7% | 34 / 139 | 76 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | -10.3 | 68 / 139 | 51 | 확인됨 ↗ |
| HealthBench Professional | LLM Stats 집계 | 55.7% | 12 / 14 | 15 | 자기보고 ↗ |
| HealthBench | LLM Stats 집계 | 55.8% | 8 / 10 | 22 | 자기보고 ↗ |
| ExploitBench | LLM Stats 집계 | 33.2% | 7 / 8 | 14 | 자기보고 ↗ |
| ExploitGym | LLM Stats 집계 | 12.4% | 7 / 8 | 14 | 자기보고 ↗ |
| ExploitBench | OpenAI 공개 평가 | 33.2% | 7 / 7 | 0 | 확인됨 ↗ |
| SEC-Bench Pro | LLM Stats 집계 | 48.9% | 6 / 7 | 17 | 자기보고 ↗ |
| GeneBench Pro | OpenAI 공개 평가 | 10.8% | 5 / 7 | 33 | 확인됨 ↗ |
| HealthBench Professional | OpenAI 공개 평가 | 55.7% | 4 / 6 | 40 | 확인됨 ↗ |
| HealthBench Hard | LLM Stats 집계 | 32% | 4 / 6 | 40 | 자기보고 ↗ |
| LifeSciBench | OpenAI 공개 평가 | 51.2% | 4 / 5 | 25 | 확인됨 ↗ |
| SEC-Bench Pro | OpenAI 공개 평가 | 48.9% | 3 / 4 | 33 | 확인됨 ↗ |
| LifeSciBench | LLM Stats 집계 | 51.2% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
| GeneBench-Pro | LLM Stats 집계 | 10.8% | 4 / 4 | 0 | 자기보고 ↗ |
| HealthBench Consensus | LLM Stats 집계 | 95.1% | 2 / 4 | 50 | 자기보고 ↗ |
| MedChemBench (Internal) | LLM Stats 집계 | 30.4% | 3 / 3 | 0 | 자기보고 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 113 tok/s | 40 / 108 | 64 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 109.93초 | 95 / 108 | 12 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
- Gemini 3.6 Flash 51위 · 1208 비교
- GLM-5.2 52위 · 1199 비교
- Gemini 3.1 Pro 53위 · 1198 비교
- Qwen3.8-27B 55위 · 1192 비교
- GPT-5.2 56위 · 1192 비교
- MiMo-V2.6-Flash 57위 · 1191 비교
OpenAI의 다른 모델
공급사 →- GPT-6.1 Sol 2026-09-29 · 1445
- GPT-6 Luna 2026-09-22 · 1275
- GPT-6 Sol 2026-09-22 · 1449
- GPT-6 Astra 2026-09-03 · 1681
- GPT-5.6 Sol 2026-07-09 · 1590
- GPT-5.6 Terra 2026-07-09 · 1387
- GPT-5.5 Instant 2026-05-05 · 978
- GPT-5.5 2026-04-23 · 1312