리더보드 변화
프론티어 모델 추적은 점수 순위만으로 충분하지 않습니다. 실제 추론 속도, 컨텍스트 안정성, 에이전트 작업 적합성을 함께 봐야 합니다.
- 1. GPT-5.5 (OpenAI) - ELO 1990 / Context 1000000
- 2. GPT-5.5 Pro (OpenAI) - ELO 1984 / Context 1000000
- 3. GPT-5.4 (OpenAI) - ELO 1978 / Context 400000
- 4. GPT-5.3 Codex (OpenAI) - ELO 1961 / Context 400000
- 5. Claude Fable 5 (Anthropic) - ELO 1875 / Context 1000000
- 6. Claude Opus 4.8 (Anthropic) - ELO 1868 / Context 1000000
Hugging Face Rising
오픈 모델 커뮤니티는 특정 작업에 최적화된 모델을 빠르게 밀어 올립니다. 좋아요 증가와 최근 업데이트는 실험 후보를 고르는 초기 신호가 됩니다.
- 1. zai-org/GLM-5.2 - text-generation / Likes 2703
- 2. yuxinlu1/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF - text-generation / Likes 2434
- 3. baidu/Unlimited-OCR - image-text-to-text / Likes 1160
- 4. yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF - text-generation / Likes 742
- 5. empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF - image-text-to-text / Likes 692
- 6. empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M - text-generation / Likes 503
운영 체크포인트
기술 도입은 벤치마크만으로 결정하지 말고 실제 워크플로의 실패율, 재시도 비용, 지연 시간을 함께 봐야 안정적입니다.
- 코딩, 문서, 요약 업무를 분리해 모델별 강점을 테스트하세요.
- 비용보다 먼저 실패율과 재시도율을 추적하면 운영 안정성이 보입니다.
- 모델 교체 전후 결과를 같은 프롬프트 세트로 비교 기록하세요.