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. Claude Opus 4.7 (Anthropic) - ELO 1907 / Context 1000000
- 5. Claude Sonnet 4.6 (Anthropic) - ELO 1885 / Context 1000000
- 6. GPT-5.3-Codex (OpenAI) - ELO 1810 / Context 128000
Hugging Face Rising
오픈 모델 커뮤니티는 특정 작업에 최적화된 모델을 빠르게 밀어 올립니다. 좋아요 증가와 최근 업데이트는 실험 후보를 고르는 초기 신호가 됩니다.
- 1. deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - text-generation / Likes 3929
- 2. SulphurAI/Sulphur-2-base - text-to-video / Likes 852
- 3. openbmb/MiniCPM-V-4.6 - image-text-to-text / Likes 500
- 4. Zyphra/ZAYA1-8B - General / Likes 476
- 5. SeeSee21/Z-Anime - text-to-image / Likes 351
- 6. HiDream-ai/HiDream-O1-Image - image-text-to-image / Likes 309
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.