리더보드 변화
프론티어 모델 추적은 점수 순위만으로 충분하지 않습니다. 실제 추론 속도, 컨텍스트 안정성, 에이전트 작업 적합성을 함께 봐야 합니다.
- 1. GPT-6.1 Sol (OpenAI) - ELO 1964 / Context 400000
- 2. GPT-5.3 Codex (OpenAI) - ELO 1961 / Context 400000
- 3. GPT-6 Astra (OpenAI) - ELO 1952 / Context 400000
- 4. GPT-6 Luna (OpenAI) - ELO 1952 / Context 400000
- 5. Claude Sonnet 5.5 (Anthropic) - ELO 1890 / Context 1000000
- 6. Claude Opus 5.5 (Anthropic) - ELO 1883 / 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. Lightricks/LTX-2.5 - image-to-video / Likes 8406
- 2. google/embeddinggemma-2 - feature-extraction / Likes 2674
- 3. jialinyyzz/humanizer - text-generation / Likes 1960
- 4. deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 - image-text-to-text / Likes 1461
- 5. openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B - image-text-to-text / Likes 1025
- 6. black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy - image-to-image / Likes 844
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.