GPT-5.6 SOL, FABLE 5, GROK 4.5, GLM 5.2를 떠다니는 도시 빌드보다 더 흥미로운 것으로 벤치마킹하다.
요약
GPT-5.6, FABLE 5, GROK 4.5, GLM 5.2 등 여러 최신 LLM의 성능을 비교 분석한 내용입니다. 단순히 정확도만으로는 구별하기 어려운 모델 간의 미묘한 차이를 경계값(edge case) 처리 능력과 모순 처리 방식에서 발견했습니다.
핵심 포인트
- 단순 정확도보다 엣지 케이스 처리가 중요함.
- Sol은 사양 외 입력값을 거부하는 안정성을 보임.
- Fable과 Grok은 설계상 테스트 가능성을 수용함.
- GLM은 경고 없이 변수를 놓치거나 잘못 제출할 위험이 있음.
KV-캐시 디버거입니다. 단일 HTML 파일로 구성되어 있으며, 정확한 공식과 다섯 가지 프리셋, 테스트 API, 그리고 열한 가지 객관적 정합성 검사 기능을 갖추고 있습니다.
네 모델 모두 깨끗한 설정에서 수학 문제를 맞혔습니다. 그 부분은 이야기가 아닙니다.
차이는 경계값(edge)에서 발생했습니다. Sol은 사양을 벗어난 입력값을 아예 거부했습니다.
Fable과 Grok은 설계상 이를 수용했는데, 이는 의도적인 테스트 가능성 선택이었습니다.
GLM은 하나의 변수를 확인했지만 다른 변수는 조용히 놓쳤고, UI 어디에도 경고 없이 한 프리셋을 2.667배 잘못 제출했습니다.
네 모델 모두 헤드라인 정확도에서는 동률입니다.
하지만 모순과 엣지 케이스를 처리하는 방식에서 큰 차이를 보였는데, 이는 리더보드 점수로는 거의 나타나지 않는 부분입니다.
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