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AXyNowAX IS NOW
QWenAlibaba·11/13 측정 · 평균 67.8

Qwen 3.6 27B

4비트 양자화(AWQ)로 서빙해 측정 — 정밀도 손실이 있어 점수는 원본 풀정밀도 대비 보수적으로 해석.

vs Field

강·약 카테고리

이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.

강점

  • 문서 출력
    32모델 중 15·평균 대비 +4.4
    79.0
  • 코드·개발
    32모델 중 20·평균 대비 +2.9
    77.4
  • 마케팅·콘텐츠
    32모델 중 24·평균 대비 +0.0
    76.8

상대적 약점

  • 세무·회계
    32모델 중 24·평균 대비 -11.0
    55.2
  • 인사·노무
    32모델 중 23·평균 대비 -8.1
    60.2
  • 주식 투자
    32모델 중 21·평균 대비 -2.7
    68.4
External · Artificial Analysis

AA 외부 벤치

이 모델은 AA 카탈로그에 매칭되지 않음 (Phase 3 모델 풀 확장 시 재시도)

문항별 답변 · 채점

11/13 측정 · 문항당 1회

이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.

문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리59.8
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문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁68.0
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문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사61.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계55.2
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무60.2
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠76.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발77.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg