오늘의 트렌드로 돌아가기: 애플 새 최고경영자 “AI를 위한 AI는 내놓지 않겠다”
Poly 랭킹 · 오늘의 트렌드에서

2026년 에이전트용 최고의 AI 모델: 테스트, 투표, 사용량 기준 상위 10개

딥시크 V4.1 Flash는 10월 30일까지 한 주 동안 오픈라우터에서 45.5조 토큰을 처리했습니다. 이는 블라인드 투표에서 에이전트 작업 1위로 꼽힌 Claude Opus 5.5의 약 6배입니다.

  • 1위: Claude Opus 5.5
  • 10개 순위

01최종 목록

선도 AI들이 각자 독립적으로 열 개짜리 목록을 만들었습니다. 확인하기 쉬운 하나의 결과입니다. 모든 순위에는 이유, 출처, 그 항목을 넣은 AI 목록이 있습니다.

순서: AI의 동의가 많은 항목부터 적은 항목 순입니다.

밝은 배지는 해당 AI가 이 항목을 자기 목록에 넣었다는 뜻이고, 흐린 배지는 넣지 않았다는 뜻입니다.

  1. 1

    Claude Opus 5.5

    LMArena 블라인드 에이전트 순위(20.9)와 WebDev에서 1위입니다. SWE-bench Pro 89.9%는 개발사가 발표한 수치이며, 공통 시험 환경에서 나온 것이 아닙니다. 오픈라우터 토큰 순위는 6위(7.31조)입니다.

    포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. 포함하지 않음: Gemini, Wenxin.

    각 AI 목록에서의 순위: Claude: 2 · ChatGPT: 1 · Meta: 1 · Grok: 2 · Kimi: 1 · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    각 AI가 짚은 점 7
    • Claude2위

      2026년 10월 17일 기준 LMArena WebDev 보드 1위이므로, 실제로 코딩에 고를 만한 모델입니다.

      출처 ↗
    • ChatGPT1위

      30일 동안 오픈라우터 토큰 26.6조: 저렴한 대안이 있는데도 실제 수요가 큰 프리미엄 모델입니다.

      출처 ↗
    • Meta1위

      SWE-bench Pro 89.9% – Sonnet 5.5보다 8.6점 높음 – 그런데 오픈라우터 토큰은 6.91조로 딥시크의 47.8조에 못 미칩니다 – 프런티어급 품질, 입력 $4/출력 $20

    • Grok2위

      블라인드 투표자들은 에이전트 작업에서 Opus 5.5를 20.9점으로 1위에 놓았고, 긴 코딩 세션 비용은 여전히 약 $1.39입니다.

      출처 ↗
    • Kimi1위

      예전 플래그십 가격의 절반으로 얻는 에이전트 3관왕: SWE-bench Pro 89.9%, Arena WebDev 1위(1807), Agent Arena 1위(검증된 성공률 21.4%) — 그리고 $10/$50 대신 $4/$20인 첫 앤트로픽 플래그십입니다.

    • DeepSeek1위

      Claude Opus 5.5는 공급사 집계 SWE-bench Pro 보드에서 89.9%, Hermes 에이전트 벤치에서 76.7%로 1위입니다. 2026년 10월 ‘작업 수행’ 에이전트 모델 가운데 가장 완성도가 높으며, 성공한 작업당 $4.19~$5.98입니다.

      출처 ↗
    • Qwen1위

      SWE-bench Pro 89.9%로 시장을 이끌며, 실제 GitHub 이슈를 가장 많이 해결한다는 것을 보여 줍니다.

      출처 ↗
    AI 7개가 이 순위로 선택
  2. 2

    딥시크 V4.1 Flash

    에이전트가 실제로 돌리는 모델입니다. 한 주 45.5조 오픈라우터 토큰, Hermes Agent의 최다 사용 모델이며, 긴 코딩 세션 한 번이 약 $0.05입니다. 다만 어려운 시험에서는 선두 모델에 뒤집니다.

    포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. 포함하지 않음: Gemini, Wenxin.

    각 AI 목록에서의 순위: Claude: 5 · ChatGPT: 5 · Meta: 4 · Grok: 1 · Kimi: 7 · DeepSeek: 5 · Qwen: 5

    각 AI가 짚은 점 7
    • Claude5위

      2026년 10월 20일자 보고서에서 오픈라우터 1위였고 32.8조 토큰을 기록했습니다. 다만 사용량은 20% 줄었습니다.

    • ChatGPT5위

      30일 동안 116조 토큰. 공개된 추론 가격은 백만 토큰당 입력 $0.13, 출력 $0.52부터 시작합니다.

      출처 ↗
    • Meta4위

      최근 7일 47.8조 토큰 – 상위 20개의 29.4% – 1017 스냅샷만으로 – 상위 20개의 43.6%가 딥시크 모델, $0.30 입력 $1.2 출력

    • Grok1위

      Hermes Agent는 이번 달 DeepSeek V4.1 Flash로 11.8조 토큰을 처리했고, 긴 코딩 세션 한 번은 약 $0.047입니다.

      출처 ↗
    • Kimi7위

      토큰 경제의 왕: 딥시크는 실시간 에이전트 토큰 점유율 39.1%로 1위 공급사이며, 앤트로픽과 구글을 합친 것보다 많습니다. 이 모델은 비수요 시간대에 $0.15/$0.60에 나옵니다.

      출처 ↗
    • DeepSeek5위

      DeepSeek V4 Flash는 실제 에이전트 물량의 왕입니다. 오픈라우터 주간 11.4조 토큰, 성공 작업당 $0.028 — Claude Fable 5.1보다 약 180배 저렴하지만, 어려운 코딩 벤치마크에서는 프런티어에 뒤집니다.

      출처 ↗
    • Qwen5위

      오픈라우터에서 토큰 53.1조를 처리해, 에이전트 트래픽을 라우팅하는 개발자에게 실제 작업량의 왕입니다.

      출처 ↗
    AI 7개가 이 순위로 선택
  3. 3

    Gemini 4 Argon

    테스트와 투표 순위 모두 상위권입니다. SWE-Bench Pro V2에서 99.22%, LMArena 텍스트 약 1520점입니다. 그런데 한 주 오픈라우터 토큰은 1.09조에 그쳐 28위입니다.

    포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. 포함하지 않음: Gemini, Wenxin.

    각 AI 목록에서의 순위: Claude: 3 · ChatGPT: 8 · Meta: 8 · Grok: 8 · Kimi: 5 · DeepSeek: 2 · Qwen: 6

    각 AI가 짚은 점 7
    • Claude3위

      LMArena Text에서 사람 투표로 1위지만, 1524±9점은 아직 잠정 점수입니다.

      출처 ↗
    • ChatGPT8위

      지능 지수 50.4로 구글의 최상위 모델이 경쟁력을 유지하지만, 전반 능력만으로는 에이전트의 신뢰성을 가릴 수 없습니다.

      출처 ↗
    • Meta8위

      LMArena 1524 Elo로 2위 – Carbon과 4점 차 – High 추론 등급, 출력 백만 토큰당 $10, 11월 30일까지 $2/$10 도입 가격

      출처 ↗
    • Grok8위

      Gemini 4 Argon은 공개 Pro V2 보드에서 99.22%로, Opus 5보다 0.18점 뒤집니다. Scale은 이 시험이 거의 천장에 가깝다고 말합니다.

      출처 ↗
    • Kimi5위

      사람에게는 인기지만 연구소 테스트에서는 지는 모델: LMArena 텍스트 1위(1517.2)와 측정된 가장 낮은 환각률(4%)을 가졌지만, Intelligence Index v5에서는 50.4점으로 쓸 만한 모델 중 6위입니다.

      출처 ↗
    • DeepSeek2위

      Gemini 4 Argon은 사람들이 고른 모델입니다 — LMArena 텍스트 1위(1517), 멀티턴 1위(1544) — 그리고 성공한 작업당 $1.80으로, Claude Opus 5.5 비용의 약 4분의 1입니다.

      출처 ↗
    • Qwen6위

      SWE-bench Pro V2에서 99.2%를 기록해, 구글의 최상위 모델이 장기 엔지니어링에서 앤트로픽을 따라잡고 있음을 보여 줍니다.

      출처 ↗
    AI 7개가 이 순위로 선택
  4. 4

    Kimi K3 (K3.1 Pro)

    Kimi K3는 비공개 SWE-Bench Pro V2 과제 272개 중 214개를 풀어 Opus 5보다 2개 적습니다. K3.1 Pro는 독립 Terminal-Bench 4.0 실행에서 67.2%로 선두입니다. 한 주 토큰 사용량은 2조 미만입니다.

    포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini, Wenxin, Qwen.

    각 AI 목록에서의 순위: Claude: 9 · ChatGPT: 9 · Meta: 9 · Grok: 7 · Kimi: 4 · DeepSeek: 10

    각 AI가 짚은 점 6
    • Claude9위

      자료들은 이 모델을 2026년 에이전트 작업에서 가장 강한 오픈 웨이트 선택지로 꼽지만, 점수는 확인하지 못했습니다.

      출처 ↗
    • ChatGPT9위

      IT 중심 아레나에서 인간 선호 점수 1529로, Kimi는 Claude Fable 5의 1540에 가깝습니다. 시장에서의 위치는 매우 다르지만 말입니다.

      출처 ↗
    • Meta9위

      최고의 오픈 웨이트는 LMArena 1488로 18위 – K3.1 Pro $3/$15 – 1.97조 토큰, Turiloop 예산 선택 기준 풀스택 아레나 1위 1664점

      출처 ↗
    • Grok7위

      비공개 SWE-Bench Pro V2 집계에서 Kimi K3는 272개 중 214개를 풀어, Opus 5보다 2개 뒤집니다.

      출처 ↗
    • Kimi4위

      거대 기업들이 제 방식으로 낸 에이전트 테스트를 이기는 오픈 웨이트 깜짝 모델입니다. 독립 Terminal-Bench 4.0 실행(10월 23일 67.2%)에서 사이버 기능이 잠긴 Gemini 4 Carbon을 빼면 모든 비공개 모델보다 앞섭니다 — $2/$10.

      출처 ↗
    • DeepSeek10위

      Kimi K3는 조율을 위해 만들어졌습니다. 하위 에이전트 300개와 조율 단계 4,000개까지 확장되어, 에이전트의 일이 모든 줄을 직접 쓰는 것이 아니라 다른 에이전트를 관리하는 것일 때 맞는 전문 선택입니다.

      출처 ↗
    AI 6개가 이 순위로 선택
  5. 5

    Claude Sonnet 5.5

    오픈라우터의 항공권 예약 에이전트 테스트에서 Opus 5.5를 78.7% 대 75.5%로 이겼고, 가격은 절반 수준입니다. 개발사 발표 SWE-bench Pro 순위에서는 81.3%입니다.

    포함함: Meta, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Gemini, Wenxin.

    각 AI 목록에서의 순위: Meta: 2 · Grok: 9 · Kimi: 2 · DeepSeek: 6 · Qwen: 2

    각 AI가 짚은 점 5
    • Meta2위

      SWE-bench Pro 81.3% – Opus 5.5보다 8.6점 뒤지지만 절반 가격인 $2/$10 – 2.61조 토큰, 일상 에이전트에 가장 균형 잡힌 선택

    • Grok9위

      오픈라우터 자체 항공권 예매 에이전트 테스트에서 Sonnet 5.5는 78.7%로 Opus 5.5의 75.5%보다 높았고, 토큰 가격은 절반입니다.

      출처 ↗
    • Kimi2위

      개발자가 실제로 토큰을 가장 많이 쓰는 모델: Terminal-Bench 4.0(70.6%)과 LiveBench Coding(91.4)에서 최고이며 Opus 가격의 절반입니다. 최상위 등급에서 달러당 에이전트 점수가 가장 높습니다.

      출처 ↗
    • DeepSeek6위

      Claude Sonnet 5.5는 Claude Opus 5.5 SWE-bench Pro 점수의 81.3%를 작업당 비용의 약 84%로 줄 수 있습니다. 프로덕션 에이전트 루프를 위한 클로드 가족 안의 가성비 선택입니다.

      출처 ↗
    • Qwen2위

      Hermes Agent에 가장 좋은 올라운드 모델이며, 긴 작업에서 Terminal-Bench 4.0 70.6%로 올라갑니다.

    AI 5개가 이 순위로 선택
  6. 6

    GLM 5.3 (GLM 5.3 Flash 포함)

    GLM 5.3 Flash는 주간 오픈라우터 토큰 2위(16.1조)입니다. 전체 버전인 GLM-5.3은 비공개 SWE-Bench Pro V2 과제 272개 중 211개를 풀었고, 긴 세션 기준 $0.36입니다.

    포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi. 포함하지 않음: Gemini, DeepSeek, Wenxin, Qwen.

    각 AI 목록에서의 순위: Claude: 8 · ChatGPT: 6 · Meta: 6 · Grok: 3 · Kimi: 9

    각 AI가 짚은 점 5
    • Claude8위

      딥시크 사용량이 줄어드는 동안 오픈라우터에서 12.2조 토큰으로 제자리를 지켰습니다. 에이전트를 만드는 개발자들이 고르는 저가 모델입니다.

    • ChatGPT6위

      월 55.3조 토큰으로, GLM의 저렴한 Flash 등급은 더 유명한 최상위 모델들보다 API 사용량이 많습니다.

      출처 ↗
    • Meta6위

      오픈라우터 2위, 15.7조 토큰 – 출력 백만 토큰당 $0.5 – 상위 50개 토큰에서 오픈 웨이트 비중이 전년 대비 27%에서 72%로 급증

    • Grok3위

      플래시 판은 이번 주 트래픽 2위로 16.1조 토큰을 기록했고, 전체판 GLM-5.3은 비공개 SWE-Bench Pro V2 과제 272개 중 211개를 해결했습니다.

      출처 ↗
    • Kimi9위

      직접 호스팅할 수 있는 든든한 모델: 보관된 SWE-bench Verified 보드에서 95.4%로 Kimi K3(93.4%)보다 높으며, 평범한 MIT 라이선스이고, 호스팅 시 $1.19/$6입니다.

    AI 5개가 이 순위로 선택
  7. 7

    Claude Fable 5.1

    LiveBench 종합 88.0점으로 1위이며, 개발사 발표 SWE-bench Pro에서는 81.2%입니다. 과제당 비용은 여기서 가장 비쌉니다. LiveBench에서 $5.10, 최대 노력 설정에서는 $7.63입니다.

    포함함: ChatGPT, Meta, DeepSeek, Qwen. 포함하지 않음: Claude, Grok, Gemini, Kimi, Wenxin.

    각 AI 목록에서의 순위: ChatGPT: 3 · Meta: 7 · DeepSeek: 3 · Qwen: 4

    각 AI가 짚은 점 4
    • ChatGPT3위

      SWE-rebench에서 문제당 $4.40로 64.5% 해결률을 기록했습니다. 완성도는 강하지만 비용 부담이 큽니다.

    • Meta7위

      SWE-bench Pro 81.2% – Sonnet 5.5보다 0.1점만 뒤짐 – SWE-bench Verified 95.0%로 1위, 그러나 작업당 $7.63인데 Astra는 $3.26

    • DeepSeek3위

      Claude Fable 5.1은 LiveBench 종합 1위(88.0)이며 브라우저 사용에서 만점 100점을 받아 최고의 ‘컴퓨터 사용’ 에이전트 모델입니다. 하지만 성공한 작업당 $5.10으로 이 상위 그룹에서 가장 비쌉니다.

    • Qwen4위

      SWE-bench Pro 81.2%를 기록해 Sonnet 5.5와 근접하지만, 완료 작업당 비용은 더 낮습니다.

      출처 ↗
    AI 4개가 이 순위로 선택
  8. 8

    GPT-6 Astra

    Frontend Code Arena에서 1위(1793)이고, LiveBench 에이전트 과제에서 82.4점입니다. 하지만 가격은 $10/$50이며, OpenAI는 추적되는 실시간 토큰의 7.8%만 차지합니다.

    포함함: ChatGPT, Kimi, DeepSeek. 포함하지 않음: Claude, Meta, Grok, Gemini, Wenxin, Qwen.

    각 AI 목록에서의 순위: ChatGPT: 4 · Kimi: 3 · DeepSeek: 4

    각 AI가 짚은 점 3
    • ChatGPT4위

      지능 지수 56.9로 GPT-6.1 Sol의 54.5를 넘지만, 전반 점수가 높다고 에이전트 실행이 더 싸다는 뜻은 아닙니다.

      출처 ↗
    • Kimi3위

      사람 투표의 인기 모델, 토큰 청구서의 악당: Frontend Code Arena 1위(1793), WebDev 2위(1774)지만, $10/$50로 Opus 5.5 가격의 2.5배입니다. 게다가 OpenAI의 실시간 에이전트 토큰 점유율은 7.8%뿐입니다.

    • DeepSeek4위

      GPT-6 Astra는 균형 잡힌 프런티어 에이전트입니다. LiveBench 종합 86.1, 에이전트 82.4, 성공 작업당 $3.81 — 에이전트 작업에서는 Gemini 4 Argon보다 강하고 Claude Fable 5.1보다 쌉니다.

    AI 3개가 이 순위로 선택
  9. 9

    Muse Spark 1.1 (메타)

    스케일 AI의 표준 SWE-bench Pro 순위에서 61.5% ± 3.1로 1위입니다. 하나의 공통 환경에서 나온 점수입니다. 주간 토큰 상위 10위 안에 Muse 모델은 없습니다.

    포함함: Meta, Grok, DeepSeek. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen.

    각 AI 목록에서의 순위: Meta: 10 · Grok: 10 · DeepSeek: 7

    각 AI가 짚은 점 3
    • Meta10위

      Scale 공식 공개 리더보드 61.5% ±3.1 – 표준화 점수 최고 – 상위 20개 중 토큰 최저가 백만 토큰당 $0.2, Contributor 등급

      출처 ↗
    • Grok10위

      Muse Spark 1.1은 Scale의 이전 비공개 SWE-Bench Pro 보드에서 61.5%로 1위이며, 이번 주 토큰 상위 10위에는 들지 않습니다.

      출처 ↗
    • DeepSeek7위

      Muse Spark 1.1은 Scale 공개 세트에서 SWE-bench Pro 61.5%로 유일한 표준화 최고 점수를 가졌지만, 상업 세트 51.5%는 스캐폴딩과 데이터 분할이 수치를 얼마나 바꿀 수 있는지 보여 줍니다.

    AI 3개가 이 순위로 선택
  10. 10

    GPT-6 Luna

    오픈라우터 비교에서 가장 저렴한 긴 코딩 세션($0.024)이며, 주간 토큰 10.9조로 4위이고 62% 늘었습니다. SWE-bench Pro 기록은 아직 공개되지 않았습니다.

    포함함: Meta, Grok. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Gemini, Kimi, DeepSeek, Wenxin, Qwen.

    각 AI 목록에서의 순위: Meta: 5 · Grok: 4

    각 AI가 짚은 점 2
    • Meta5위

      오픈라우터 4위, 10.3조 토큰 – 가장 저렴한 프런티어급, 백만 토큰당 출력 $0.5 – OSWorld에서 작업당 $0.07, Fable 5.1은 $14.19

      출처 ↗
    • Grok4위

      GPT-6 Luna에서 긴 코딩 세션은 약 $0.024로 오픈라우터 비교에서 가장 저렴하며, 일주일 동안 10.9조 토큰을 기록했습니다.

      출처 ↗
    AI 2개가 이 순위로 선택

상위 3위 더 알아보기 ↓

02상위 3위 더 알아보기

순위는 위에 있습니다. 여기서는 상위 세 곳이 무엇인지, 왜 여기 있는지, 알아 둘 만한 것을 소개합니다.

순위는 여러 시험, 투표, 실제 사용량을 섞어서 매긴 것입니다. 점수는 서로 다른 순위표에서 가져왔고, 일부는 회사가 직접 발표한 것이라 그대로 비교할 수는 없습니다.

1Claude Opus 5.5

1위 — Claude Opus 5.5. 9개 AI 중 7개의 목록에 포함; 그 안의 중간 순위: 1. 블라인드 투표에서 1위를 차지했고, 에이전트 작업과 코딩 순위표에서도 앞섭니다. 토큰 사용량은 딥시크보다 훨씬 적은데도 그렇습니다.

알고 계셨나요

  • Opus 5.5에서는 확장 사고 기능을 끌 수 없습니다. 또한 대부분의 사이버보안 작업은, 사용자가 앤트로픽의 사이버 검증 프로그램에 속해 있지 않다면, 이전 모델인 Opus 4.8로 보내집니다.

무엇인가
앤트로픽의 최상위 모델로, 입력 100만 토큰당 $4, 출력 100만 토큰당 $20입니다.
강점
에이전트 작업에 대한 블라인드 투표에서 1위로, 나머지 두 모델보다 앞섭니다.
누구에게 맞나
에이전트 품질이 최우선인 팀에 맞습니다. 예산이 빠듯한 팀에는 맞지 않습니다.
  • 오픈라우터 주간 토큰 사용량주당 7.31T 토큰
여기 있는 이유
  • 이 순위의 바탕이 된 모델 카드에는 코딩 시험인 SWE-bench Pro에서 Claude Opus 5.5가 89.9%를 기록했다고 나와 있습니다. 공동 시험 환경에서 나온 점수가 아니라 회사가 직접 발표한 점수입니다.

  • 명령줄에서 작업하는 능력을 보는 Terminal-Bench 4.0에서 Claude Opus 5.5는 66.4%를 받았습니다. 3위 모델인 Gemini 4 Argon은 57.4%였습니다. 즉 1위 모델은 어려운 에이전트 작업에서 3위 모델을 앞섭니다.

알고 계셨나요
  • 앤트로픽은 기본 설정에서 Opus 5.5의 운영 비용이 Opus 5보다 약 40% 적다고 밝혔습니다. 블라인드 투표 1위 모델이 더 비싸진 것이 아니라 더 싸진 것입니다. 2026년 9월 22일에 출시되었습니다.

유의할 점
  • Max effort 모드는 사용량을 "6x 이상" 소비한다는 경고가 붙어 있습니다. 레딧 이용자들은 4x, 5.5x, 6x라고 보고했고, 한 명은 Max가 과하게 생각하는 경향이 있다고 말했습니다. 일부 사용자는 출시 후 곧 성능이 떨어질 것으로 예상합니다.

  • 한 사용자는 기능 작업에서 Opus 5.5가 설계상 의문스러운 결정을 내렸다고 말했습니다. 다른 보고에 따르면 Fable 5.1이 일부 코딩 비교 시험에서는 여전히 더 낫습니다.

더 알아보기
  • 앤트로픽이 직접 올린 Claude Opus 5.5 발표문을 읽어 보세요. 먼저 성능 시험 부분을 보고, 그다음 점수에서 보이는 것보다 실제 사용에서 Fable 5.1과의 차이가 더 작다는 설명을 확인하세요.

상위 3위 비교 ↓

2딥시크 V4.1 Flash

2위 — 딥시크 V4.1 Flash. 9개 AI 중 7개의 목록에 포함; 그 안의 중간 순위: 5. 에이전트가 실제로 돌리는 모델입니다. 토큰 사용량이 단연 가장 많고 세션당 비용은 아주 적지만, 어려운 시험에서는 뒤처집니다.

알고 계셨나요

  • 이 저렴한 'Flash' 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지도 읽을 수 있습니다. 오픈라우터 기준 문맥 창은 1,048,576 토큰이고, 한 번의 답변에서 최대 384,000 토큰을 출력할 수 있습니다.

무엇인가
딥시크의 저렴하고 빠른 'Flash' 모델로, 이미지와 텍스트를 함께 다룹니다.
강점
나머지 두 모델보다 훨씬 많은 실제 에이전트 요청을 처리하며, 비용도 훨씬 낮습니다.
누구에게 맞나
요청이 많고 예산이 적은 에이전트에 맞습니다. 가장 어려운 시험 수준의 정확도가 필요한 작업에는 맞지 않습니다.
  • 오픈라우터 주간 토큰 사용량주당 45.5T 토큰
여기 있는 이유
  • 같은 집계에서 비용을 보면 평균 코딩 세션은 $0.0477이고, 약 4.4M 토큰을 씁니다. 공개 가격은 입력 100만 토큰당 $0.04입니다. 에이전트들이 이 모델을 고르는 이유입니다.

역사
  • 딥시크는 2026년 8월에 가격을 네 배로 올렸다가 방향을 되돌렸습니다. 9월 10일에는 V4.1 Flash를 내놓고 가격을 내렸으며, 블룸버그 인텔리전스는 가격 인하 폭을 최대 32%로 추산했습니다. 9월 14일부터는 V4-Pro로 들어오던 모든 요청이 Flash로 넘어갔습니다.

유의할 점
  • 에이전트 성능 향상 수치는 딥시크 자체 자료이며, 자체 시험 환경에서 돌린 결과입니다. 리뷰어는 독립적인 시험이 여전히 필요하다고 말합니다. 도구와 회사 지원도 대형 연구소들보다 뒤처집니다.

  • 가격은 논란이 있습니다. 페이지에는 피크 시간대 2배 배율이 적혀 있습니다. 한 레딧 이용자는 코드 10줄을 고치는 데 할당량의 28%를 썼다고 말했지만, 그 글은 검증되지 않았습니다.

더 알아보기
  • 오픈라우터의 모델 페이지를 열고 백만 토큰당 가격을 확인하세요. 그다음 직접 해 보는 긴 코딩 작업과 비교해 보세요. 저렴하게 돌아가는 것이 에이전트들이 이 모델을 쓰는 이유이기 때문입니다.

Grok이(가) 1위로 꼽았습니다. 그들이 본 것
  • Grok: Hermes Agent는 이번 달 DeepSeek V4.1 Flash로 11.8조 토큰을 처리했고, 긴 코딩 세션 한 번은 약 $0.047입니다.

상위 3위 비교 ↓

3Gemini 4 Argon

3위 — Gemini 4 Argon. 9개 AI 중 7개의 목록에 포함; 그 안의 중간 순위: 6. 고득점 시험과 사람 투표에서는 상위권이지만, 아직 써 보는 사람이 적어 순위가 낮게 머물러 있습니다.

알고 계셨나요

  • Gemini 4 Argon에는 기간 한정 출시 가격이 있으며, 11월 30일에 끝납니다. 그 뒤에는 가격이 오를 수 있어, 개발자들이 얼마나 써 볼지가 달라질 수 있습니다.

무엇인가
구글의 에이전트 중심 모델로, 문맥 창은 최대 100만 토큰입니다.
강점
세 모델 중 사람 투표와 시험 점수가 가장 높지만, 실제 사용량은 가장 적습니다.
누구에게 맞나
구글 기반 에이전트를 원하는 사람에게 맞습니다. 지금 당장 열린 접근이 필요한 사람에게는 맞지 않습니다.
  • 오픈라우터 주간 토큰 사용량주당 1.09T 토큰
여기 있는 이유
  • 소프트웨어 수정 시험인 DeepSWE v1.1에서 Gemini 4 Argon은 77.9%를 받았습니다. Claude Opus 5.5는 74.2%였습니다. 이 시험에서는 Argon이 1위 모델을 앞서며, 높은 순위의 이유를 설명해 줍니다.

  • FrontierSWE v2 코딩 시험에서 Gemini 4 Argon은 54.96점을 받아 23개 모델 중 6위를 기록했습니다. 강한 성적이지만 1위는 아닙니다.

알고 계셨나요
  • 구글 개발자 페이지에 따르면 Argon은 여러 단계로 작업하는 자율 에이전트용으로 만들어졌고, 최대 100만 토큰의 문맥을 처리할 수 있습니다. 긴 책 몇 권을 한꺼번에 읽는 정도입니다.

역사
  • 구글은 2026년 6월에 Gemini 3.5 Pro를 약속했지만, 몇 달 지연된 끝에 그 계획을 접었습니다. 그 사이 Gemini 팀 리더 여러 명이 떠났습니다. Argon은 2026년 9월 30일에 발표되었고, 기사는 이 지연으로 구글이 앤트로픽과 OpenAI에 뒤처졌다고 전합니다.

유의할 점
  • 모든 사람에게 열려 있지는 않습니다. 리뷰어가 10월 1일에 한 API 호출은 404를 반환했고, 접근은 검증을 거친 사이버 방어 전문가를 위한 구글의 Fairwind 프로그램을 통해서만 이루어졌습니다. 다른 자료에서는 나중에 공개되었다고 해서, 보도가 엇갈립니다.

더 알아보기
  • 이 모델의 구글 Gemini API 페이지를 읽어 보세요. 그다음 생각 수준을 high로 설정하고 여러 단계로 된 코딩 작업을 시켜 보세요. 페이지에는 구글 AI Studio 링크가 있어 바로 실행해 볼 수 있습니다.

상위 3위 비교 ↓

상위 3위 나란히 보기

Claude Opus 5.5딥시크 V4.1 FlashGemini 4 Argon
AI 목록 포함7 / 97 / 97 / 9
오픈라우터 주간 토큰 사용량주당 7.31T 토큰주당 45.5T 토큰주당 1.09T 토큰
1위로 꼽은 AIChatGPT, Meta, Kimi, DeepSeek, QwenGrok—

AI 수가 같은 순위는 각 AI 목록에서의 평균 순위로 정렬했습니다.

03알아 둘 만한 것

AI들이 목록을 만들며 발견한 것.

에이전트 앱은 투표에서 이기는 모델을 돌리지 않습니다. 이달 Hermes Agent 최다 사용 모델은 딥시크 V4.1 Flash로 11.8조 토큰이고, 에이전트 투표 1위 Opus 5.5는 주간 토큰에서 6위입니다.

발견한 AI:
포함함: Claude, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek. 포함하지 않음: ChatGPT, Gemini, Wenxin, Qwen.
출처 ↗

“SWE-bench Pro”는 여러 순위표입니다. 공통 시험 환경의 최고 점수는 61.5%(Muse Spark 1.1)이고, 개발사 발표 수치는 89.9%(Opus 5.5)입니다. Pro V2에서 Opus 5는 공개 과제 99.4%지만 비공개 과제에서는 272개 중 222개입니다.

발견한 AI:
포함함: Claude, Meta, Grok, Kimi, DeepSeek. 포함하지 않음: ChatGPT, Gemini, Wenxin, Qwen.
출처 ↗

비용은 누가 재느냐에 따라 달라집니다. 긴 코딩 세션 한 번은 GPT-6 Luna에서 $0.024, 딥시크에서 $0.047, Opus 5.5에서 $1.39입니다. 다른 지표에서는 Opus 5.5가 과제당 $4.19에서 $13.43으로 나옵니다.

발견한 AI:
포함함: Meta, Grok, DeepSeek. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen.
출처 ↗

Terminal-Bench 점수는 버전 없이는 의미가 없습니다. 같은 Gemini 3.8 Flash가 버전 2.1에서는 89.4%, 4.0에서는 19.1%입니다.

발견한 AI:
포함함: Kimi. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, DeepSeek, Wenxin, Qwen.
출처 ↗

04사람들이 묻는 질문

AI 모델과 AI 에이전트의 차이는?

모델은 다음 답변을 씁니다. 에이전트는 모델에 도구, 기억, 반복 작업 고리를 씌워 일이 끝날 때까지 돌립니다. Hermes Agent만 해도 오픈라우터에서 서로 다른 모델 547개를 호출했습니다.

출처 ↗
에이전트에 가장 좋은 AI 모델은?

Claude Opus 5.5가 블라인드 투표에서 1위로, LMArena 에이전트 순위 20.9점입니다. 딥시크 V4.1 Flash는 실제 사용에서 1위로, 주간 45.5조 토큰과 긴 코딩 세션당 약 $0.05입니다.

출처 ↗
Hermes Agent에 가장 좋은 AI 모델은?

실제 사용량으로는 딥시크 V4.1 Flash로, 이달 Hermes Agent 토큰 11.8조를 기록했습니다. 그 뒤는 GLM 5.3 Flash로 3.91조입니다.

출처 ↗
SWE-bench Pro 점수가 왜 이렇게 다른가요?

시험 환경과 과제 나눔이 다르기 때문입니다. 61.5%는 스케일 AI의 공통 환경에서 나온 최고 점수이고, 89.9%는 개발사 발표 수치입니다. 대부분의 페이지는 어느 수치를 인용했는지 밝히지 않습니다.

05집계 방법

공식 없이 쉬운 말로.

1질문

에이전트를 돌리는 상위 10개 AI 모델: 시험 점수 대 사람 투표 대 개발자가 실제 쓰는 모델

2이 주제를 고른 이유

서로 잘 일치하지 않는 독립된 세 출처, 즉 실험실 시험, 사람 투표, 실사용이 나란히 놓였습니다. 독자는 종이 위에서 이기는 모델과 사람들이 실제로 에이전트를 돌리는 모델을 함께 볼 수 있습니다.

3적용 범위

전 세계, AI 에이전트 및 여러 AI의 오케스트레이션

4살펴본 기준

  • SWE-bench Pro 기준 에이전트 코딩 점수
  • LMArena의 사람 선호 평점
  • 실시간 앱에서 사용된 토큰으로 잰, 실제 에이전트 작업의 비중
  • 완료한 과제 하나당 비용
  • 스케일 AI, SWE-Bench Pro V2(공개 및 비공개) — 에이전트가 해결하는 공개 642개와 비공개 272개 장기 코딩 과제의 비율. 스케일은 공개 점수가 100%에 가까우면 실력과 외워서 푼 과제가 섞였을 수 있다고 경고합니다.
  • 스케일 AI, SWE-bench Pro 표준 순위 — 하나의 공통 환경에서 해결한 비율. 최고 점수는 61.5%입니다.
  • 벤치LM, SWE-bench Pro 종합 — 731개 공개 과제 세트에 대한 개발사 발표 Pass@1, 공통 환경에서 실행된 수치는 아님
  • LMArena 텍스트 순위(BenchLeader 사본, 2026년 10월 28일) — 두 답변 중 사람의 블라인드 투표로 얻은 Elo 점수

5순위를 매긴 AI

선도 AI: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Wenxin, Qwen. 각 AI가 독립적으로 10위까지의 목록을 만들고 순위마다 출처를 밝혔습니다.

6순위를 정한 방법

AI마다 다르게 쓴 같은 항목은 하나로 셌습니다. 더 많은 AI가 목록에 넣고 더 높이 놓을수록 순위가 높아집니다. 'AI 합의'는 그 항목을 자기 목록에 넣은 AI의 수를 보여 줍니다. 출처는 AI가 직접 찾은 것뿐이며 사람이 추가한 것은 없습니다.

06AI별 목록

🇺🇸 Claude10개 순위 · 메모 1개

같은 질문에 Claude 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Mythos 5 (앤트로픽)

    Swfte 2026년 10월 순위에서 1위이며, 앞서 나온 Mythos Preview는 SWE-bench Pro에서 77.8%로 1위를 차지해 다음 두 모델보다 약 20점 높았습니다.

    출처 ↗
  2. 2
    Claude Opus 5.5 (앤트로픽)

    2026년 10월 17일 기준 LMArena WebDev 보드 1위이므로, 실제로 코딩에 고를 만한 모델입니다.

    출처 ↗
  3. 3
    Gemini 4 Argon (구글)

    LMArena Text에서 사람 투표로 1위지만, 1524±9점은 아직 잠정 점수입니다.

    출처 ↗
  4. 4
    Claude Opus 4.8 (앤트로픽)

    2026년 6월 가이드는 SWE-bench Verified에서 88.6%, 더 어려운 Pro에서 69.2%라고 합니다. 다만 리더보드 결과인지 공급사 발표 수치인지는 가이드에 나와 있지 않습니다.

    출처 ↗
  5. 5
    딥시크 V4.1 Flash

    2026년 10월 20일자 보고서에서 오픈라우터 1위였고 32.8조 토큰을 기록했습니다. 다만 사용량은 20% 줄었습니다.

  6. 6
    GPT-5.4 (OpenAI)

    벤치LM(2026년 4월) 기준 SWE-bench Pro 57.7%입니다. 2026년 10월 OpenAI 자료는 찾지 못해, 이것이 마지막으로 확인된 순위입니다.

    출처 ↗
  7. 7
    GLM-5.1 (지푸 AI)

    벤치LM 표에서 GPT-5.4보다 앞서 SWE-bench Pro 58.4%를 기록한 오픈 웨이트 모델입니다.

    출처 ↗
  8. 8
    GLM 5.3 Flash (지푸 AI)

    딥시크 사용량이 줄어드는 동안 오픈라우터에서 12.2조 토큰으로 제자리를 지켰습니다. 에이전트를 만드는 개발자들이 고르는 저가 모델입니다.

  9. 9
    Kimi K2.6 (문샷 AI)

    자료들은 이 모델을 2026년 에이전트 작업에서 가장 강한 오픈 웨이트 선택지로 꼽지만, 점수는 확인하지 못했습니다.

    출처 ↗
  10. 10
    MiMo V2.5 Pro (샤오미)

    SWE-bench Pro에서 에이전트 코딩 1위라고 알려져 있지만, 이는 샤오미 자체 주장이며 독립적으로 검증하지 못했습니다.

    출처 ↗

Claude의 발견

공급사 하네스가 SWE-bench 수치를 부풀립니다. 한 분석은 공급사 발표 81%보다 표준화된 46%가 더 가치 있을 수 있다고 주장합니다.

🇺🇸 ChatGPT10개 순위 · 메모 3개

같은 질문에 ChatGPT 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Opus 5.5 (2026)

    30일 동안 오픈라우터 토큰 26.6조: 저렴한 대안이 있는데도 실제 수요가 큰 프리미엄 모델입니다.

    출처 ↗
  2. 2
    GPT-6.1 Sol (2026)

    최상위 조율 후보지만, 공개 트래픽을 지배하는 예산형 모델보다 도입 정도를 판단하기 어렵습니다.

    출처 ↗
  3. 3
    Claude Fable 5 (2026)

    SWE-rebench에서 문제당 $4.40로 64.5% 해결률을 기록했습니다. 완성도는 강하지만 비용 부담이 큽니다.

  4. 4
    GPT-6 Astra (2026)

    지능 지수 56.9로 GPT-6.1 Sol의 54.5를 넘지만, 전반 점수가 높다고 에이전트 실행이 더 싸다는 뜻은 아닙니다.

    출처 ↗
  5. 5
    딥시크 V4.1 Flash (2026)

    30일 동안 116조 토큰. 공개된 추론 가격은 백만 토큰당 입력 $0.13, 출력 $0.52부터 시작합니다.

    출처 ↗
  6. 6
    GLM 5.3 Flash (2026)

    월 55.3조 토큰으로, GLM의 저렴한 Flash 등급은 더 유명한 최상위 모델들보다 API 사용량이 많습니다.

    출처 ↗
  7. 7
    Grok 4.5 (2026)

    SWE-rebench에서 문제당 $1.47로 63.8% 해결합니다. 비용을 고려하면 Grok은 진지한 코딩 도전자입니다.

  8. 8
    Gemini 4 Argon (2026)

    지능 지수 50.4로 구글의 최상위 모델이 경쟁력을 유지하지만, 전반 능력만으로는 에이전트의 신뢰성을 가릴 수 없습니다.

    출처 ↗
  9. 9
    Kimi K3 Max (2026)

    IT 중심 아레나에서 인간 선호 점수 1529로, Kimi는 Claude Fable 5의 1540에 가깝습니다. 시장에서의 위치는 매우 다르지만 말입니다.

    출처 ↗
  10. 10
    MiniMax M3 (2026)

    SWE-rebench에서 문제당 $0.95로 47.2% 해결합니다. 더 저렴한 에이전트 선택지지만, 선두 최상위 시스템에는 뒤처집니다.

ChatGPT의 발견

오픈라우터 1위 모델 계열인 딥시크 V4.1 Flash는 30일 동안 116조 토큰을 기록해, Claude Opus 5.5의 26.6조보다 4배 넘게 많습니다. 이것은 트래픽을 잰 것이지 해결한 작업 수를 잰 것이 아닙니다.

스케일 AI의 SWE-bench Pro에는 과제 1,865개가 있고, 원래 분석은 더 쉬운 SWE-bench Verified 결과에서 큰 폭으로 떨어진다는 것을 보여 줬습니다. 벤치마크 선택에 따라 1위가 바뀔 수 있습니다.

Hermes Agent는 오픈라우터의 참여 앱 목록에서 1.52조 토큰으로, Claude Code 1.25조와 Codex 5,080억을 앞섭니다. 이는 앱 사용량이며, 그 밑에 있는 모델의 순위가 아닙니다.

🇺🇸 Meta10개 순위 · 메모 3개

같은 질문에 Meta 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Opus 5.5 (앤트로픽, 2026년 9월 22일)

    SWE-bench Pro 89.9% – Sonnet 5.5보다 8.6점 높음 – 그런데 오픈라우터 토큰은 6.91조로 딥시크의 47.8조에 못 미칩니다 – 프런티어급 품질, 입력 $4/출력 $20

  2. 2
    Claude Sonnet 5.5 (앤트로픽, 2026)

    SWE-bench Pro 81.3% – Opus 5.5보다 8.6점 뒤지지만 절반 가격인 $2/$10 – 2.61조 토큰, 일상 에이전트에 가장 균형 잡힌 선택

  3. 3
    Gemini 4 Carbon (구글 딥마인드, 2026년 10월 28일)

    LMArena Text 아레나 Elo 1528로 1위 – Opus 5.5보다 20점 높아 승률 53% – 4,403표 기준 잠정 점수, 지능 지수 59

    출처 ↗
  4. 4
    딥시크 V4.1 Flash (딥시크, 2026년 10월 17일 스냅샷)

    최근 7일 47.8조 토큰 – 상위 20개의 29.4% – 1017 스냅샷만으로 – 상위 20개의 43.6%가 딥시크 모델, $0.30 입력 $1.2 출력

  5. 5
    GPT-6 Luna (OpenAI, 2026)

    오픈라우터 4위, 10.3조 토큰 – 가장 저렴한 프런티어급, 백만 토큰당 출력 $0.5 – OSWorld에서 작업당 $0.07, Fable 5.1은 $14.19

    출처 ↗
  6. 6
    GLM 5.3 Flash (지푸 AI, 2026)

    오픈라우터 2위, 15.7조 토큰 – 출력 백만 토큰당 $0.5 – 상위 50개 토큰에서 오픈 웨이트 비중이 전년 대비 27%에서 72%로 급증

  7. 7
    Claude Fable 5.1 (앤트로픽, 2026년 9월 1일)

    SWE-bench Pro 81.2% – Sonnet 5.5보다 0.1점만 뒤짐 – SWE-bench Verified 95.0%로 1위, 그러나 작업당 $7.63인데 Astra는 $3.26

  8. 8
    Gemini 4 Argon (구글, 2026년 10월)

    LMArena 1524 Elo로 2위 – Carbon과 4점 차 – High 추론 등급, 출력 백만 토큰당 $10, 11월 30일까지 $2/$10 도입 가격

    출처 ↗
  9. 9
    Kimi K3 (문샷 AI, 2026)

    최고의 오픈 웨이트는 LMArena 1488로 18위 – K3.1 Pro $3/$15 – 1.97조 토큰, Turiloop 예산 선택 기준 풀스택 아레나 1위 1664점

    출처 ↗
  10. 10
    Muse Spark 1.1 (메타, 2026)

    Scale 공식 공개 리더보드 61.5% ±3.1 – 표준화 점수 최고 – 상위 20개 중 토큰 최저가 백만 토큰당 $0.2, Contributor 등급

    출처 ↗

Meta의 발견

최상위 10개 프런티어 모델이 이제 개발자 토큰의 14%만 쓰며, 1년 전에는 55%였습니다. The Information 10월 12일 보도에 따르면 저렴한 플래시 모델들이 물량을 잠식하고 있습니다.

SWE-bench Pro 격차: 공급사 발표 89.9%(Opus 5.5) 대 Scale 표준화 61.5%(Spark 1.1) – 같은 공개 세트이지만 하네스가 다르고, 작업 30%가 결함 있음으로 표시됨

LMArena 쏠림: Gemini 4 Carbon 1528 대 Opus 5.5 1508 – 20점은 약 53% 승률, 95% 신뢰구간 안, 4,403표 기준 잠정 점수

🇺🇸 Grok10개 순위 · 메모 4개

같은 질문에 Grok 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    딥시크 V4.1 Flash

    Hermes Agent는 이번 달 DeepSeek V4.1 Flash로 11.8조 토큰을 처리했고, 긴 코딩 세션 한 번은 약 $0.047입니다.

    출처 ↗
  2. 2
    Claude Opus 5.5

    블라인드 투표자들은 에이전트 작업에서 Opus 5.5를 20.9점으로 1위에 놓았고, 긴 코딩 세션 비용은 여전히 약 $1.39입니다.

    출처 ↗
  3. 3
    GLM 5.3

    플래시 판은 이번 주 트래픽 2위로 16.1조 토큰을 기록했고, 전체판 GLM-5.3은 비공개 SWE-Bench Pro V2 과제 272개 중 211개를 해결했습니다.

    출처 ↗
  4. 4
    GPT-6 Luna

    GPT-6 Luna에서 긴 코딩 세션은 약 $0.024로 오픈라우터 비교에서 가장 저렴하며, 일주일 동안 10.9조 토큰을 기록했습니다.

    출처 ↗
  5. 5
    Claude Opus 5

    Scale은 Opus 5의 공개 SWE-Bench Pro V2 과제 642개 중 638개, 비공개 272개 중 222개를 맞혔다고 집계합니다.

    출처 ↗
  6. 6
    Gemini 4 Carbon

    투표자들은 Gemini 4 Carbon을 일상 답변에서 1위, 에이전트 작업에서 2위로 꼽았지만, 이번 주 토큰 상위 10위에는 없습니다.

    출처 ↗
  7. 7
    Kimi K3

    비공개 SWE-Bench Pro V2 집계에서 Kimi K3는 272개 중 214개를 풀어, Opus 5보다 2개 뒤집니다.

    출처 ↗
  8. 8
    Gemini 4 Argon

    Gemini 4 Argon은 공개 Pro V2 보드에서 99.22%로, Opus 5보다 0.18점 뒤집니다. Scale은 이 시험이 거의 천장에 가깝다고 말합니다.

    출처 ↗
  9. 9
    Claude Sonnet 5.5

    오픈라우터 자체 항공권 예매 에이전트 테스트에서 Sonnet 5.5는 78.7%로 Opus 5.5의 75.5%보다 높았고, 토큰 가격은 절반입니다.

    출처 ↗
  10. 10
    Muse Spark

    Muse Spark 1.1은 Scale의 이전 비공개 SWE-Bench Pro 보드에서 61.5%로 1위이며, 이번 주 토큰 상위 10위에는 들지 않습니다.

    출처 ↗

Grok의 발견

에이전트 앱이 실제로 부르는 모델은 투표장에서 이기는 모델이 아닙니다. Hermes Agent의 이번 달 최고 모델은 딥시크 V4.1 Flash로 11.8조 토큰입니다. LMArena 에이전트 보드 1위인 Opus 5.5는 오픈라우터 주간 6위로 7.31조입니다.

10~49턴 코딩 세션의 비용은 GPT-6 Luna $0.024, 딥시크 V4.1 Flash $0.047, GLM-5.3 $0.36, Claude Opus 5.5 $1.39입니다. 토큰을 지배하는 저렴한 모델들의 이유는 리더보드가 아니라 청구서에 있습니다.

Scale이 직접 쓴 SWE-Bench Pro V2 설명은 Opus 5가 공개 과제 642개 중 638개, 비공개 272개 중 222개를 해결한다고 합니다. 99.4%라는 헤드라인과 비공개 집계는 같은 모델의 결과입니다.

에이전트 작업 중 하나인 항공권 예매에서 오픈라우터는 Sonnet 5.5를 78.7%, Opus 5.5를 75.5%로 측정했습니다. 더 비싼 모델이 모든 에이전트 테스트에서 이기지는 않습니다.

🇺🇸 Gemini10개 순위 · 메모 1개

같은 질문에 Gemini 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude 3.5 Sonnet

    오픈라우터의 모든 에이전트 코딩 토큰 중 28% 넘게를 처리하며, SWE-bench Verified에서 49%~54% 해결률로 기준이 되는 성적을 냅니다.

    출처 ↗
  2. 2
    OpenAI o1

    복잡한 SWE 문제에서 자율 소프트웨어 수리를 48% 넘게 끌어올리는 네이티브 테스트 시점 추론 연산을 도입했으며, 추론 체인마다 추가 요금을 받습니다.

  3. 3
    딥시크-V3

    독점 최상위 모델 토큰당 비용의 약 10분의 1로 SWE-bench 42% 성능을 내어, 에이전트 조율의 경제성을 크게 낮췄습니다.

    출처 ↗
  4. 4
    GPT-4o

    다중 에이전트 감독자를 위한 가장 다재다능한 멀티모달 기반입니다. 첫 토큰이 1초 이내에 나오며, 일반 에이전트 트래픽의 15~20%를 처리합니다.

  5. 5
    Qwen 2.5 Coder 32B

    SWE-bench 35%를 기록한 최고의 로컬 에이전트 엔진으로, 듀얼 GPU 워크스테이션 하나에 들어가며 클라우드 API 요금이 반복되지 않습니다.

    출처 ↗
  6. 6
    Claude 3.5 Haiku

    하위 에이전트의 분류와 린팅 루프를 맡는 선호 일꾼으로, Sonnet보다 3배 빠르고 추론 힘은 40%입니다.

    출처 ↗
  7. 7
    Gemini 1.5 Pro

    200만 토큰 컨텍스트 창 하나에 여러 저장소의 코드베이스 전체를 담아, 포괄적인 에이전트 계획에서 복잡한 RAG 분절을 피합니다.

    출처 ↗
  8. 8
    GPT-4o mini

    백만 입력 토큰당 $0.15 미만으로 고빈도 에이전트 상태 점검기와 요약기를 돌려, 대규모 상업 스웜의 중심이 됩니다.

  9. 9
    Llama 3.1 405B

    기업용 오픈 웨이트 챔피언으로, 주권형 온프레미스 배포에 사용량 제한 없이 개인정보 보호 규정을 지키는 에이전트 실행을 제공합니다.

  10. 10
    Nous Hermes 3 (Llama-3.1-8B/70B)

    오픈 에이전트 커뮤니티가 가장 좋아하는 파인튜닝 모델로, 안전 정렬을 줄인 함수 호출, JSON 스키마 준수, 자율 다중 에이전트 시뮬레이션에 쓰입니다.

    출처 ↗

Gemini의 발견

LMArena 같은 사람 선호 리더보드는 실제 개발자의 에이전트 사용과 자주 어긋납니다. 단일 턴 대화 Elo에서는 모델들이 비슷해도, 개발자는 프로덕션 에이전트 토큰의 65% 넘게를 엄격한 도구 호출과 스크래치패드 추론에 최적화된 모델에 씁니다.

🇨🇳 Kimi10개 순위 · 메모 2개

같은 질문에 Kimi 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Opus 5.5 (앤트로픽, 2026년 9월 22일)

    예전 플래그십 가격의 절반으로 얻는 에이전트 3관왕: SWE-bench Pro 89.9%, Arena WebDev 1위(1807), Agent Arena 1위(검증된 성공률 21.4%) — 그리고 $10/$50 대신 $4/$20인 첫 앤트로픽 플래그십입니다.

  2. 2
    Claude Sonnet 5.5 (앤트로픽, 2026년 9월 28일)

    개발자가 실제로 토큰을 가장 많이 쓰는 모델: Terminal-Bench 4.0(70.6%)과 LiveBench Coding(91.4)에서 최고이며 Opus 가격의 절반입니다. 최상위 등급에서 달러당 에이전트 점수가 가장 높습니다.

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  3. 3
    GPT-6 Astra (OpenAI, 2026년 9월 3일)

    사람 투표의 인기 모델, 토큰 청구서의 악당: Frontend Code Arena 1위(1793), WebDev 2위(1774)지만, $10/$50로 Opus 5.5 가격의 2.5배입니다. 게다가 OpenAI의 실시간 에이전트 토큰 점유율은 7.8%뿐입니다.

  4. 4
    Kimi K3.1 Pro (문샷 AI, 2026년 10월)

    거대 기업들이 제 방식으로 낸 에이전트 테스트를 이기는 오픈 웨이트 깜짝 모델입니다. 독립 Terminal-Bench 4.0 실행(10월 23일 67.2%)에서 사이버 기능이 잠긴 Gemini 4 Carbon을 빼면 모든 비공개 모델보다 앞섭니다 — $2/$10.

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  5. 5
    Gemini 4 Argon (구글, 2026년 10월 13일 공개)

    사람에게는 인기지만 연구소 테스트에서는 지는 모델: LMArena 텍스트 1위(1517.2)와 측정된 가장 낮은 환각률(4%)을 가졌지만, Intelligence Index v5에서는 50.4점으로 쓸 만한 모델 중 6위입니다.

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  6. 6
    GPT-6.1 Sol (OpenAI, 2026년 9월 29일)

    Codex 안의 물량 에이전트: 10월 7일부터 Codex CLI의 기본값이며, Terminal-Bench 4.0 56.1%로 Astra에 근접하면서 가격은 Astra의 5분의 1입니다. 지능 지수 50점대를 넘기는 가장 저렴한 길입니다.

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  7. 7
    딥시크 V4.1 Flash (딥시크, 2026년 9월 10일, 오픈 웨이트)

    토큰 경제의 왕: 딥시크는 실시간 에이전트 토큰 점유율 39.1%로 1위 공급사이며, 앤트로픽과 구글을 합친 것보다 많습니다. 이 모델은 비수요 시간대에 $0.15/$0.60에 나옵니다.

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  8. 8
    Grok 4.7 (엑스AI, 2026년 9월 21일)

    가장 저렴한 프런티어급 에이전트: $2/$6, EQ-Bench 상위 10위(2012.2), Grok Build 하네스로 Terminal-Bench 4.0 38% — 하지만 아레나 사람 투표자들은 이 모델의 글쓰기를 78위로, Grok 4.6보다 아래로 매깁니다.

  9. 9
    GLM-5.3 (지푸 AI, 오픈 웨이트)

    직접 호스팅할 수 있는 든든한 모델: 보관된 SWE-bench Verified 보드에서 95.4%로 Kimi K3(93.4%)보다 높으며, 평범한 MIT 라이선스이고, 호스팅 시 $1.19/$6입니다.

  10. 10
    Gemini 3.8 Flash (구글, 2026년 9월 2일)

    에이전트 단거리 주자: 출력 초당 308토큰, $0.75/$3.75, 컨텍스트 100만 토큰. Terminal-Bench 20점 격차가 처리량 4배만큼 가치 있는, 대량 에이전트 루프 뒤에 두는 모델입니다.

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Kimi의 발견

시험 점수, 사람 투표, 실제 사용은 세 개의 서로 다른 리더보드입니다. Claude Opus 5.5는 에이전트 시험을 휩쓸지만(SWE-bench Pro 89.9%, Agent Arena 21.4%), Gemini 4 Argon은 사람 텍스트 투표에서 1위(1517.2 대 1508.7)입니다. 딥시크는 지능 지수에서 30점 넘게 뒤처지지만 실시간 에이전트 토큰 점유율 39.1%로 전체 1위입니다. 실무에서는 가격과 습관이 벤치마크 영광을 이깁니다.

오픈 웨이트가 터미널에서 에이전트 격차를 먼저 좁혔습니다. 독립 Terminal-Bench 4.0 실행에서 Kimi K3.1 Pro(67.2%)가 쓸 만한 비공개 모델들을 모두 앞섰고, GLM-5.3과 딥시크 V4.1-Flash가 토큰 점유율 시상대에 올랐습니다. 이제 최상위 모델은 라이선스 문제가 아니라 라우팅 문제입니다.

🇨🇳 DeepSeek10개 순위 · 메모 1개

같은 질문에 DeepSeek 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Opus 5.5

    Claude Opus 5.5는 공급사 집계 SWE-bench Pro 보드에서 89.9%, Hermes 에이전트 벤치에서 76.7%로 1위입니다. 2026년 10월 ‘작업 수행’ 에이전트 모델 가운데 가장 완성도가 높으며, 성공한 작업당 $4.19~$5.98입니다.

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  2. 2
    Gemini 4 Argon

    Gemini 4 Argon은 사람들이 고른 모델입니다 — LMArena 텍스트 1위(1517), 멀티턴 1위(1544) — 그리고 성공한 작업당 $1.80으로, Claude Opus 5.5 비용의 약 4분의 1입니다.

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  3. 3
    Claude Fable 5.1

    Claude Fable 5.1은 LiveBench 종합 1위(88.0)이며 브라우저 사용에서 만점 100점을 받아 최고의 ‘컴퓨터 사용’ 에이전트 모델입니다. 하지만 성공한 작업당 $5.10으로 이 상위 그룹에서 가장 비쌉니다.

  4. 4
    GPT-6 Astra

    GPT-6 Astra는 균형 잡힌 프런티어 에이전트입니다. LiveBench 종합 86.1, 에이전트 82.4, 성공 작업당 $3.81 — 에이전트 작업에서는 Gemini 4 Argon보다 강하고 Claude Fable 5.1보다 쌉니다.

  5. 5
    딥시크 V4 Flash 0731

    DeepSeek V4 Flash는 실제 에이전트 물량의 왕입니다. 오픈라우터 주간 11.4조 토큰, 성공 작업당 $0.028 — Claude Fable 5.1보다 약 180배 저렴하지만, 어려운 코딩 벤치마크에서는 프런티어에 뒤집니다.

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  6. 6
    Claude Sonnet 5.5

    Claude Sonnet 5.5는 Claude Opus 5.5 SWE-bench Pro 점수의 81.3%를 작업당 비용의 약 84%로 줄 수 있습니다. 프로덕션 에이전트 루프를 위한 클로드 가족 안의 가성비 선택입니다.

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  7. 7
    Muse Spark 1.1 (메타)

    Muse Spark 1.1은 Scale 공개 세트에서 SWE-bench Pro 61.5%로 유일한 표준화 최고 점수를 가졌지만, 상업 세트 51.5%는 스캐폴딩과 데이터 분할이 수치를 얼마나 바꿀 수 있는지 보여 줍니다.

  8. 8
    Qwen3.8-Flash-Next

    Qwen3.8-Flash-Next는 SWE-bench Pro 62.5%로 최고의 오픈 웨이트 에이전트 코더이며, GLM-5.2(62.1%)를 앞섭니다. 그 Flash 형제 모델은 LiveBench 과제 하나당 약 $0.196으로 돌아갑니다.

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  9. 9
    GLM-5.2

    GLM-5.2는 SWE-bench Pro 62.1%로 Qwen3.8-Flash-Next 바로 뒤이며, 출력 토큰 가격은 $2.40입니다. 비용에 민감한 에이전트 운영에서 두 번째로 좋은 오픈 웨이트 선택입니다.

  10. 10
    Kimi K3

    Kimi K3는 조율을 위해 만들어졌습니다. 하위 에이전트 300개와 조율 단계 4,000개까지 확장되어, 에이전트의 일이 모든 줄을 직접 쓰는 것이 아니라 다른 에이전트를 관리하는 것일 때 맞는 전문 선택입니다.

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DeepSeek의 발견

사람 투표에서 이기는 모델이 실제 에이전트 트래픽에서도 이기는 것은 아닙니다. Gemini 4 Argon은 LMArena에서 1517점으로 1위지만, 딥시크 V4 Flash는 오픈라우터 실시간 토큰 사용에서 주간 11.4조 토큰으로 1위입니다. 성공 작업당 $0.028이라는 비용이 프로덕션 에이전트 루프를 지배하기 때문입니다.

🇨🇳 Wenxin10개 순위 · 메모 1개

같은 질문에 Wenxin 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    OpenAI GPT-5 / o3 (2026)

    SWE-bench Pro 71% 통과와 가장 많은 토큰 부하 — 그러나 작업당 비용은 여전히 개발자들을 따갑게 합니다

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  2. 2
    앤트로픽 Claude 4 Opus (2026)

    LMArena 사람 투표 Elo 최고점(1392), 개발자들은 긴 컨텍스트 에이전트 실행에 이 모델을 고릅니다

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  3. 3
    구글 Gemini 2.5 Pro (2026)

    토큰 점유율 21%, 강한 멀티모달 에이전트 점수 — 구글이 건 네이티브 도구 사용 베팅

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  4. 4
    메타 Llama 4 405B (2026)

    오픈 웨이트의 왕: 토큰 점유율 18%, 개발자들이 자체 서버에서 돌림 — 그러나 에이전트 코딩은 비공개 모델에 뒤처집니다

  5. 5
    Mistral Large 3 (2026)

    토큰 점유율 9%의 유럽 인기 모델 — 코드 에이전트에서 가격 대비 체급 이상의 성능

  6. 6
    엑스AI Grok 4 (2026)

    토큰 점유율 7%; 빠르지만 에이전트 코딩은 여전히 뒤처짐 — 팬들은 실시간 데이터 강점을 꼽습니다

  7. 7
    딥시크 V4 (2026)

    토큰 점유율 6%의 중국 오픈 모델; 커피 한 잔 값으로 SWE-bench 55%

  8. 8
    코히어 Command R+ 2026 (에이전트 최적화)

    RAG와 도구 사용 에이전트를 위해 만들어짐; 토큰 점유율 5%지만 LangSmith 점수는 상위 25% 안

  9. 9
    마이크로소프트 Phi-5 (2026)

    작은 온디바이스 모델(70억 매개변수), 토큰 점유율 3% — 토큰당 가장 빠르지만 작업당 최고는 아님

  10. 10
    스태빌리티 AI Stable Code 3 (2026)

    코드 전용 모델, 토큰 점유율 2%; 틈새지만 오픈소스 에이전트 개발자들이 좋아함

Wenxin의 발견

오픈 웨이트 모델이 이제 전체 에이전트 토큰의 거의 절반을 처리합니다(Llama 4 + 딥시크 + 미스트랄 AI + Phi = 약 34%). 2년 전에는 없던 변화이며, 누가 에이전트 인프라를 쥐는지 바꿉니다.

🇨🇳 Qwen10개 순위 · 메모 2개

같은 질문에 Qwen 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

  1. 1
    Claude Opus 5.5

    SWE-bench Pro 89.9%로 시장을 이끌며, 실제 GitHub 이슈를 가장 많이 해결한다는 것을 보여 줍니다.

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  2. 2
    Claude Sonnet 5.5

    Hermes Agent에 가장 좋은 올라운드 모델이며, 긴 작업에서 Terminal-Bench 4.0 70.6%로 올라갑니다.

  3. 3
    GPT-5.6 Sol

    LMArena 사람 선호 투표에서 1485 Elo로 1위이며, 엄격한 코딩 시험에서 더 높은 점수를 받은 모델들을 이깁니다.

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  4. 4
    Claude Fable 5.1

    SWE-bench Pro 81.2%를 기록해 Sonnet 5.5와 근접하지만, 완료 작업당 비용은 더 낮습니다.

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  5. 5
    딥시크 V4.1 Flash

    오픈라우터에서 토큰 53.1조를 처리해, 에이전트 트래픽을 라우팅하는 개발자에게 실제 작업량의 왕입니다.

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  6. 6
    Gemini 4 Argon

    SWE-bench Pro V2에서 99.2%를 기록해, 구글의 최상위 모델이 장기 엔지니어링에서 앤트로픽을 따라잡고 있음을 보여 줍니다.

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  7. 7
    Qwen 3 Max

    오픈라우터 트렌딩 차트에서 773억 토큰으로 1위에 올라, 알리바바 모델이 아시아에서 대규모 에이전트 작업을 처리함을 보여 줍니다.

  8. 8
    GLM-5.2 Max

    Code Arena: Frontend에서 Elo 1595로 2위이며, UI 에이전트 작업에 대한 사람 선호를 지배합니다.

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  9. 9
    Llama 4 Maverick

    130만 토큰 컨텍스트 창에 입력 백만 토큰당 $0.20이라, 대규모 에이전트 오케스트레이션을 가장 싸게 돌릴 수 있습니다.

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  10. 10
    Claude Fable 5

    SWE-bench Pro 80.3%로, 더 새로운 모델들이 앞질렀지만 에이전트 코딩 최상위권에 남아 있습니다.

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Qwen의 발견

SWE-bench Verified(약 80%)와 SWE-bench Pro(약 58%) 사이의 격차는 모델이 예전 시험 답을 외운 ‘오염 효과’를 보여 줍니다.

Claude Sonnet 5.5는 Terminal-Bench 4.0에서 훨씬 큰 Opus 5.5를 4.2점 앞서, 긴 에이전트 루프를 돌리는 개발자들을 놀라게 합니다.