LLM 리더보드 & AI 모델 순위
주요 AI 벤치마크와 리더보드를 한 페이지에 담습니다 — Chatbot Arena Elo (arena.ai), Artificial Analysis Intelligence Index와 음성 아레나, 그리고 OpenRouter 사용량 — 채팅, 코딩, TTS, 음성-텍스트, 이미지, 비디오, 에이전트 전반에 걸쳐.
| 순위 | 모델 | 공급업체 | Elo ? | 투표 수 ? | Input ? | Output | Cache ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  gpt-image-2.5-sunburst | OpenAI | 1425 ±7 | 17,103 | — | — | — |
| 2 | gpt-image-2.5-flare | OpenAI | 1398 ±7 | 16,240 | — | — | — |
| 3 | gpt-image-2 (medium) | OpenAI | 1383 ±4 | 92,836 | — | — | — |
| 4 | Microsoft AI | 1333 ±5 | 24,410 | — | — | — | |
| 5 |  gemini-nano-banana-2.1 | 1328 ±9 | 5,312 | 1.50 | 7.50 | — | |
| 6 |  grok-imagine-image-2.0 (canvas) | SpaceXAI | 1321 ±11 | 3,447 | — | — | — |
| 7 |  reve-2.1 | Reve | 1302 ±8 | 8,249 | — | — | — |
| 8 | grok-imagine-image-2.0 (20260801) | SpaceXAI | 1297 ±6 | 13,724 | — | — | — |
| 9 |  muse-image | Meta | 1274 ±5 | 41,538 | — | — | — |
| 10 | reve-2.0 | Reve | 1269 ±6 | 15,773 | — | — | — |
| 11 | gemini-3.1-flash-image (nano-banana-2) [web-search] | 1261 ±4 | 59,779 | 0.500 | 3.00 | — | |
| 12 |  seedream-5.0-pro | Bytedance | 1256 ±4 | 93,528 | — | — | — |
| 13 |  qwen-image-3.0-pro | Alibaba | 1255 ±6 | 11,439 | — | — | — |
| 14 | Microsoft AI | 1254 ±4 | 61,267 | — | — | — | |
| 15 | gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite) | 1250 ±6 | 17,806 | 0.250 | 1.50 | — | |
| 16 | gemini-3-pro-image-2k (nano-banana-pro) | 1248 ±3 | 174,996 | — | — | — | |
| 17 | gpt-image-1.5-high-fidelity | OpenAI | 1238 ±3 | 169,476 | — | — | — |
| 18 | gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) | 1234 ±5 | 86,464 | 2.00 | 12.0 | 0.200 | |
| 19 | qwen-image-2.1 | Alibaba | 1223 ±7 | 10,688 | — | — | — |
| 20 |  ideogram-4.0-quality | Ideogram | 1205 ±4 | 59,812 | — | — | — |
출처: arena.ai · 업데이트됨 Oct 6, 2026 · PandaNpc 업데이트됨 2026년 10월 13일 06:00 UTC전체 리더보드 보기 →
숫자 읽는 법
LLM 리더보드는 사람들이 어떤 모델을 선호하는지 알려주고, AI 벤치마크는 모델이 객관적으로 무엇을 할 수 있는지 알려주며, 사용량 데이터는 개발자가 실제로 무엇을 배포하는지 알려줍니다. 단일 순위만으로는 “어떤 AI 모델이 가장 좋은가”에 답할 수 없으므로, 이 페이지는 arena.ai의 Chatbot Arena Elo, Artificial Analysis Intelligence Index 및 speech arenas, OpenRouter token 점유율이라는 세 가지를 모두 집계해 매일 갱신합니다.
arena.ai (이전 LMArena)는 사용자에게 동일한 프롬프트에 대한 두 개의 익명 답변을 보여주고 하나를 선택하도록 요청한 후, 해당 배틀에서 Elo 레이팅을 도출합니다. 이는 사람들이 어떤 답변을 선호하는지 측정하는 것이지 — 객관적인 능력을 측정하는 것이 아닙니다. 호감 가는 스타일이 승리할 수 있지만, 엄격하지만 장황한 답변은 패배할 수 있습니다.
투표는 모델이 축적한 배틀입니다. 새로 등록된 모델은 투표가 적고 신뢰 구간이 넓어 순위가 쉽게 변동합니다 — 항상 순위를 ± 구간과 함께 읽으세요.
에이전트 보드는 다른 보드와 다르게 작동합니다. 블라인드 투표 선호도가 아닌 실제 에이전트 세션을 측정합니다. 주요 지표인 Net Improvement는 백분율 증가치이며 Elo 평점이 아니므로 보드 간 비교가 불가능합니다. arena.ai는 전체 리더보드에서 다섯 가지 추가 차원(Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery 등)도 보고합니다.
사용 보드는 OpenRouter에서 제공되며 실제 API token 점유율을 집계합니다 — 개발자들이 지갑으로 투표하는 방식으로, 주관적 선호도 보드를 보완합니다.
음성 보드는 Artificial Analysis에서 제공됩니다: TTS는 블라인드 청취 Speech Arena Elo를 사용하고, ASR은 낮을수록 좋은 AA-WER v2를 사용하며, 네이티브 Speech-to-Speech는 높을수록 좋은 Big Bench Audio, Full Duplex Bench 및 τ-Voice의 동일 가중치 복합 점수를 사용합니다. 점수는 동일한 보드 내에서만 비교하세요. 출처: artificialanalysis.ai.
Intelligence Index 보드는 Artificial Analysis에서 제공됩니다: 이는 많은 공개 벤치마크를 단일 0-100 Intelligence Index로 압축하여 주관적 선호도가 아닌 객관적 능력을 측정합니다 — 이는 arena.ai의 인간 블라인드 투표와 자연스러운 보완 관계에 있습니다. 출처: artificialanalysis.ai.