r/opencode•약 10시간 전•17•5
Opencode Go 벤치마크: opencode.ai/go 모델별 지능, 8개 벤치마크, 비용 및 속도 비교
Opencode Go Bench: intelligence, 8 benchmarks, cost and speed for every opencode.ai/go model
핵심 요약
opencode.ai/go 모델들의 지능, 벤치마크, 비용, 속도를 한눈에 비교할 수 있는 벤치마크 도구를 공개함.
- 벤치마크 도구 — 43개 Go 모델의 지능 지수와 8개 주요 벤치마크 성능을 제공함
- 비용 효율성 분석 — 지능 대비 비용, 토큰 속도, TTFT 등을 시각화하여 비교함
- 데이터 통합 — opencode.ai/go 모델 목록과 Artificial Analysis 데이터를 결합함
- 최신 정보 제공 — 최근 7일간 출시된 모델 정보를 실시간으로 업데이트함
내 모델 고르려고 직접 만든 건데, 계속 쓰다 보니 괜찮아서 정리해서 공개함: https://go-bench.oluwaseye.dev
이게 뭐 하는 거냐면:
opencode.ai/go의 실시간 모델 목록이랑 Artificial Analysis 데이터를 합친 거임. 지금 Go 모델 43개 있는데, 35개는 매칭됐고 8개는 AA에 없음(대부분 무료/프리뷰 전용이라 표에 표시해 둠).
뷰 구성:
- Intelligence Index
- 벤치마크 8종: GPQA, HLE, SciCode, LCR, Terminal-Bench v2.1, tau-Banking, MMLU-Pro, LiveCodeBench
- 비용 vs 지능 산점도(혼합 $/1M, 3:1 비율, 로그 스케일) 및 프론티어 표시
- $/intel, 출력 tok/s, TTFT, 정렬 가능한 표
- 최근 7일간 새로 나온 모델들
내 인스턴스 기준 현재 1등: muse-spark-1.3-contributor 48.1 intel, deepseek-v4.1-flash 207.4 tok/s.
