코드 생성 모델(Code generation models)은 일반적으로 압축된 실행 벤치마크(execution benchmarks)와 총합 통과율(aggregate pass rates)을 사용하여 비교되지만, 이러한 요약 방식은 프로그래밍 언어, 문제 유형 및 실패 모드(failure modes)에 따라 성능이 어떻게 달라지는지를 가립니다. 본 연구에서는 12개의 프로그래밍 언어에 걸친 2,707개의 자유 LeetCode 문제를 대상으로, 코딩에 특화된 9개의 공개 접근 가능한 LLM(Large Language Models)에 대한 대규모 실행 기반 평가를 제시합니다. 우리의 코퍼스(corpus)는 325,343개의 문제-모델-언어 작업(jobs)을 포함하며, 각 작업은 프롬프트 메타데이터, 추출된 코드, LeetCode 실행 결과 및 정적 분석(static-analysis) 신호와 연결되어 있습니다. 결과에 따르면 현재의 오픈 모델들은 인간 수용 기준(human acceptance reference)에 여전히 미치지 못하는 것으로 나타났습니다. 가장 우수한 모델인 Yi-Coder-9B-Chat은 평균 정확도(mean correctness) 23.64%를 기록했으며, 이는 57.2%인 인간 수용 기준선(human acceptance baseline)과 대조됩니다. 순위 또한 슬라이스(slice, 세부 분류)에 따라 달라집니다. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 어려운 문제와 차별화된 문제 커버리지(distinct-problem coverage)에서 가장 강력한 성능을 보인 반면, Gemma-2-27B-IT는 모든 언어에서 가장 높은 린트 통과율(lint pass rate)을 달성했습니다. 실패 분석 결과, 수용되지 않은 최선의 제출물 중 컴파일 오류(compile errors)가 63.25%를 차지했으며, 이는 많은 실패가 의미론적 정확성(semantic correctness)을 테스트하기 전에 발생함을 나타냅니다. 정적 품질(Static quality)은 기능적 정확성(functional correctness)과 더욱 차이를 보입니다. 종합적으로, 이러한 발견은 다국어 및 결과물 보존형 평가(artifact-preserving evaluation)가 단일 언어 또는 단일 지표 리더보드(leaderboards)에 의해 숨겨진 트레이드오프(tradeoffs)를 드러낸다는 것을 보여줍니다.