최고의 LLM 모델

2

Claude Fable 5

Anthropic의 2026년 6월 Mythos급 플래그십: SWE-bench Pro 80.3%, 다른 모든 프런티어 모델을 11점 차로 앞섬

$50/1M out63%(4)

방문

이유: SWE-bench Pro 80.3%로 Opus 4.8(69.2%), GPT-5.5(58.6%), Gemini 3.1 Pro(54.2%)를 제치고 차순위 프런티어 모델을 약 11점 앞섭니다

3

Claude Opus 4.7

Anthropic의 2026년 4월 Opus: SWE-bench Verified 87.6%, 1M 컨텍스트, 고해상도 비전, 현재는 Opus 4.8에 뒤처짐

$25/1M out57%(3)

방문

이유: 출시 시점 SWE-bench Verified 87.6%(Opus 4.6의 80.8%에서 상승), SWE-bench Pro 64.3%로 GPT-5.4(57.7%)와 Gemini 3.1 Pro(54.2%)를 앞섰습니다

4

Claude Sonnet 5

Anthropic의 가장 에이전트다운 Sonnet: 코딩과 에이전트에서 Opus 4.8에 근접한 품질을 $3/$15와 1M 컨텍스트로 제공

$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)

방문

이유: Sonnet 4.6 대비 큰 에이전트 성능 향상: Terminal-Bench 2.1 80.4% vs 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% vs 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% vs…

5

Gemini 3 Pro

Google의 2025년 11월 프런티어 모델: 1M 컨텍스트, LMArena 1500 Elo 최초 돌파, Gemini 3.1 Pro로 대체됨.

$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)

방문

이유: 출시 시점 LMArena 1위(기록적인 1501 Elo)와 GPQA Diamond 91.9%로 당시 최고 기록

6

DeepSeek-V4

1M 토큰 컨텍스트와 프런티어급에 근접한 에이전트 코딩을 출력 1M 토큰당 $0.87에 제공하는 오픈 웨이트 1.6T MoE

$0.87/1M out57%(3)

방문

이유: 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(V3.2의 128K 대비 8배)와 최대 384K 출력 토큰을 공식 API에서 기본 제공합니다

7

Claude Opus 4.8

장기 에이전트 코딩을 위한 Anthropic의 플래그십 Opus급 모델. 1M 컨텍스트를 1M 토큰당 $5/$25에 제공.

$25/1M out57%(3)

방문

이유: SWE-Bench Pro 69.2%(Opus 4.7은 64.3%)에 모든 effort 레벨에서 CursorBench 기준 이전 Opus 모델들을 능가하며, 대규모 리팩터링과 다중 파일 버그 추적에서 실사용 평가가…

8

GPT-5.5

OpenAI의 에이전트 플래그십: 1M 컨텍스트, ARC-AGI-2와 Terminal-Bench 2.0 SOTA, 1M 토큰당 $5/$30.

$30/1M out57%(3)

방문

이유: 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(1,050,000)와 128K 최대 출력, none부터 xhigh까지 조절 가능한 추론 effort