TL;DR
Artificial Analysis Agentic Index는 GDPval-AA v2와 τ²-Banking 벤치마크의 가중 평균으로 AI 모델의 에이전트 역량을 비교하는 지수입니다. 화면에는 609개 모델 중 9개가 선택되어 있으며 Qwen3-8B가 51점으로 가장 높습니다. Claude Opus 4.1 (max)는 49점, DeepSeek V3.1 (max)는 48점이고 GPT-5.6 Luna (max)는 47점으로 표시됩니다. 이 순위는 여러 평가 결과를 하나의 점수로 합친 비교이며 세부 벤치마크별 결과는 이미지에 없습니다.
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이미지 분석
그래프는 Qwen3-8B를 51점으로 가장 높게 배치하고 Claude Opus 4.1 (max)를 49점, DeepSeek V3.1 (max)를 48점으로 표시합니다. 화면 설명에 따르면 점수는 GDPval-AA v2와 τ²-Banking 벤치마크의 가중 평균이며, 609개 모델 가운데 9개 모델이 현재 비교 대상으로 선택되어 있습니다. 모델별 에이전트 성능 차이를 단일 지수로 비교할 수 있지만, 각 벤치마크의 세부 점수와 평가 조건은 이미지에서 확인되지 않습니다.
Artificial Analysis Agentic Index에서 여러 AI 모델의 에이전트 역량 점수를 막대그래프로 비교한 화면입니다.
동일한 차트에서 Qwen3-8B는 51점, Claude Opus 4.1 (max)는 49점, DeepSeek V3.1 (max)는 48점으로 나타납니다. GPT-5.6 Luna (max), Claude Opus 4 (max), GLM-5.2 (max), Gemini 3.1 Flash (high)도 각각 47점, 46점, 46점, 45점으로 표시됩니다. 차트는 Artificial Analysis의 독립 평가 기반 지수라는 점과 Agentic Index가 업데이트되었다는 점을 함께 담고 있습니다.
Artificial Analysis Agentic Index의 모델별 점수와 순위를 보여주는 동일한 벤치마크 차트입니다.
용어 해설
- 에이전트 성능 지수(Agentic Index)
- — AI 모델이 여러 단계의 작업을 수행하는 능력을 벤치마크 점수로 묶은 지수입니다. 이미지에서는 Artificial Analysis가 GDPval-AA v2와 τ²-Banking 결과를 가중 평균해 모델별 점수를 산출합니다. 모델의 에이전트 작업 수행 능력을 한눈에 비교하는 기준으로 쓰입니다.
- GDPval-AA v2
- — Artificial Analysis Agentic Index를 구성하는 에이전트 능력 평가 벤치마크 중 하나입니다. 이미지에는 이 벤치마크가 τ²-Banking과 함께 가중 평균 계산에 사용된다고 적혀 있습니다. 개별 모델의 점수 산정에 포함되는 평가 축입니다.
- τ²-Banking
- — Artificial Analysis Agentic Index의 가중 평균에 포함된 에이전트 평가 벤치마크입니다. 이미지에서는 GDPval-AA v2와 함께 모델의 에이전트 역량을 측정하는 구성 요소로 표시됩니다. 은행 업무 관련 평가 축으로 보이지만 세부 문항이나 산출 방식은 이미지에 제시되지 않았습니다.
- Artificial Analysis 에이전트 지수(Artificial Analysis Agentic Index)
- — Artificial Analysis가 독립 평가를 바탕으로 여러 AI 모델의 에이전트 역량을 비교하는 지수입니다. 화면에는 609개 모델 가운데 선택된 9개 모델의 순위와 점수가 막대그래프로 표시되어 있습니다. 점수는 GDPval-AA v2와 τ²-Banking 벤치마크의 가중 평균으로 산출됩니다.
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