글쓰기 AI 순위 (LLM 글쓰기 리더보드)
글쓰기 순위는 LMArena 텍스트 리더보드의 글쓰기 관련 5개 카테고리를 탭별로 보여 줍니다: 창작 글쓰기(creative_writing, 기본), 글쓰기·문학·언어 작업, 긴 프롬프트(longer_query, 롱 컨텍스트 테스트 아님), 멀티턴(multi_turn), 지시 이행(instruction_following). 점수는 자동 벤치마크가 아닌 사람의 블라인드 비교 투표입니다.
"긴 프롬프트"는 LMArena의 longer_query 분류로, 사용자 프롬프트 자체가 긴 대결만 집계합니다. 상세하고 복잡한 요청 처리 능력을 보여 주며, 장문 컨텍스트(수십만 토큰) 테스트가 아닙니다.
- Claude vs Gemini
Gemini 4 Argon (High)1532.8 vs 1537.8 · Δ5vs Claude Opus 5.5 (High)
- 상위 20위 중 최저가
MiMo-V2.6-Pro$0.544 / 1M점수 1500.5 · #11
- 상위 20위 중 달러당 최고
MiMo-V2.6-Pro2,759 / $점수 1500.5 · $0.544
Claude vs Gemini, 글쓰기는 어느 쪽?
| 모델 | 점수 | 순위 | 창작 글쓰기 | 입력 / 출력 | 달러당 점수 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1532.8±10 | 2 | 1534.2 #1 | $4 / $20 | 192 | |
| 1494.7±10.4 | 13 | 1468.3 #18 | $2 / $10 | 374 | |
| 1537.8±9.8 | 1 | 1523.1 #2 | $2 / $10 | 385 | |
| 1494.3±6.4 | 14 | 1489.1 #9 | $0.75 / $3.75 | 996 |
점수 차가 두 신뢰구간 합보다 작으면 순위 차이가 유의하지 않을 수 있습니다. 가격은 OpenRouter 시세(USD/100만 토큰).
전체 순위 · 긴 프롬프트
396개LMArena 점수 내림차순. ±는 95% 신뢰구간 반폭. 가격: OpenRouter 시세(없으면 공식가), USD/100만 토큰.
| # | 모델 | 점수↑ | 순위 | 투표 | 창작 글쓰기 | 입력 / 출력 | 혼합가 | 달러당 점수 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ?ChatGLM3 6B | 951.5±39.2 | 396 | 205 | 969.8 | 가격 정보 없음 | ||
| 2 | 980.3±29.5 | 395 | 377 | 986.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 3 | ?StripedHyena Nous 7B | 982.2±31.2 | 394 | 334 | 1029 | 가격 정보 없음 | ||
| 4 | 987.4±23.5 | 393 | 692 | 969 | 가격 정보 없음 | |||
| 5 | 995.4±15.8 | 392 | 2,074 | 1024 | 가격 정보 없음 | |||
| 6 | 997.5±40.6 | 391 | 208 | 1090.3 | 가격 정보 없음 | |||
| 7 | 998.7±19.8 | 390 | 835 | 1033 | 가격 정보 없음 | |||
| 8 | ?Snowflake Arctic Instruct | 999±14.2 | 389 | 2,793 | 1080.7 | 가격 정보 없음 | ||
| 9 | 1000.3±26.5 | 388 | 448 | 1028.1 | 가격 정보 없음 | |||
| 10 | 1002.3±17.7 | 387 | 1,179 | 997.7 | 가격 정보 없음 | |||
| 11 | 1009.4±36.4 | 386 | 251 | 991.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 12 | 1013.1±32.5 | 385 | 320 | 1031.4 | 가격 정보 없음 | |||
| 13 | 1021.4±22.2 | 384 | 676 | 1023.3 | 가격 정보 없음 | |||
| 14 | 1028.2±37.9 | 383 | 214 | 1027.4 | 가격 정보 없음 | |||
| 15 | ?Vicuna 33B | 1028.3±18.9 | 382 | 1,047 | 1124.4 | 가격 정보 없음 | ||
| 16 | ?Vicuna 7B | 1035.2±42.8 | 381 | 162 | 1020.8 | 가격 정보 없음 | ||
| 17 | 1041.2±18.6 | 380 | 1,035 | 1044.4 | 가격 정보 없음 | |||
| 18 | ?Zephyr 7B Beta | 1041.3±26.8 | 379 | 461 | 1102.1 | 가격 정보 없음 | ||
| 19 | 1043.7±14.9 | 378 | 1,706 | 1036.7 | 가격 정보 없음 | |||
| 20 | ?Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO | 1045.4±34.6 | 377 | 230 | 1101.4 | 가격 정보 없음 | ||
| 21 | ?Vicuna 13B | 1047±21.2 | 376 | 756 | 1057.9 | 가격 정보 없음 | ||
| 22 | 1049.5±18.6 | 375 | 1,057 | 1032.5 | 가격 정보 없음 | |||
| 23 | 1053.2±39.8 | 374 | 203 | 1090.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 24 | ?OpenHermes 2.5 Mistral 7B | 1053.9±32.9 | 373 | 270 | 1096.9 | 가격 정보 없음 | ||
| 25 | 1055.3±12.5 | 372 | 2,649 | 1059.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 26 | ?SmolLM2 1.7B Instruct | 1056±31.8 | 371 | 328 | 1031.2 | 가격 정보 없음 | ||
| 27 | 1059.9±15 | 370 | 1,592 | 1067.4 | 가격 정보 없음 | |||
| 28 | 1061.7±12.6 | 369 | 2,813 | 1074.6 | 가격 정보 없음 | |||
| 29 | 1063.9±17.2 | 368 | 1,193 | 1046.6 | 가격 정보 없음 | |||
| 30 | 1069.4±20.8 | 367 | 933 | 1034.8 | 가격 정보 없음 | |||
| 31 | 1070±23.8 | 366 | 647 | 1046 | 가격 정보 없음 | |||
| 32 | ?Starling LM 7B Alpha | 1080.8±22.6 | 365 | 666 | 1098.9 | 가격 정보 없음 | ||
| 33 | ?OpenChat 3.5 (0106) | 1085.3±18.2 | 364 | 1,097 | 1092.2 | 가격 정보 없음 | ||
| 34 | 1087.3±13.1 | 363 | 2,238 | 1082.6 | 가격 정보 없음 | |||
| 35 | 1089.8±29.8 | 362 | 372 | 1034.3 | 가격 정보 없음 | |||
| 36 | 1091.7±36.1 | 361 | 243 | 1067.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 37 | ?OpenChat 3.5 | 1092.6±28.1 | 360 | 414 | 1125.3 | 가격 정보 없음 | ||
| 38 | ?Yi 34B Chat | 1093.4±17.9 | 359 | 1,106 | 1107.8 | 가격 정보 없음 | ||
| 39 | 1096.7±31.2 | 358 | 355 | 1148.9 | 가격 정보 없음 | |||
| 40 | 1100.1±17.8 | 357 | 1,046 | 1093.9 | 가격 정보 없음 | |||
| 41 | 1102.5±9.5 | 356 | 6,572 | 1108.5 | 가격 정보 없음 | |||
| 42 | ?Starling LM 7B Beta | 1103.8±15.3 | 355 | 1,676 | 1095.4 | 가격 정보 없음 | ||
| 43 | ?Zephyr ORPO 141B A35B v0.1 | 1104.5±27.8 | 354 | 448 | 1112.9 | 가격 정보 없음 | ||
| 44 | ?Tulu 2 DPO 70B | 1105.6±32.6 | 353 | 280 | 1104.7 | 가격 정보 없음 | ||
| 45 | ?DBRX Instruct Preview | 1111.3±12.4 | 352 | 3,489 | 1104 | 가격 정보 없음 | ||
| 46 | 1112.5±14.7 | 351 | 2,102 | 1090.3 | 가격 정보 없음 | |||
| 47 | 1119.8±12.9 | 350 | 2,150 | 1106.2 | 가격 정보 없음 | |||
| 48 | 1120.5±9.1 | 349 | 6,707 | 1092.1 | 가격 정보 없음 | |||
| 49 | 1121.7±23.4 | 348 | 603 | 1070.4 | 가격 정보 없음 | |||
| 50 | 1127.4±8.6 | 347 | 11,165 | 1149.6 | 가격 정보 없음 | |||
데이터: LMArena(lmarena-ai), CC-BY-4.0 · 긴 프롬프트 · 공개 2026년 10월 22일
데이터 출처와 방법
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
config text · creative_writing · 공개 2026년 10월 22일 · 416개 모델
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
config text · industry_writing_and_literature_and_language · 공개 2026년 10월 22일 · 417개 모델
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
config text · longer_query · 공개 2026년 10월 22일 · 396개 모델
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
config text · multi_turn · 공개 2026년 10월 22일 · 416개 모델
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
config text · instruction_following · 공개 2026년 10월 22일 · 418개 모델
- $
- LMArena 최신 공개일 데이터만 사용하며, 점수·신뢰구간·투표·순위는 데이터셋 그대로입니다.
- 같은 모델의 추론 단계(High / Max 등)는 LMArena에서 별도 항목이라 따로 표시합니다.
- 가격은 본 사이트 LLM 리더보드와 매칭될 때만 표시하며, 아니면 –(추정하지 않음).
- 점수 ÷ 혼합가(입력:출력 = 3:1). 대략적인 가성비 참고용입니다.
- 매일 06:35 UTC(한국시간 15:35) 자동 동기화. 실패 시 마지막 정상 데이터를 유지합니다.
자주 묻는 질문
글쓰기 AI 1위는?
LMArena 2026년 10월 22일 공개 창작 글쓰기 카테고리 1위는 Anthropic의 Claude Opus 5.5 (High)(1534.2점, 2,453표)입니다.
Claude와 Gemini 중 글쓰기는 어느 쪽이 나은가요?
창작 글쓰기 최고점: Claude Claude Opus 5.5 (High)(1534.2점, 출력 $20/100만 토큰), Gemini Gemini 4 Argon (High)(1523.1점, 출력 $10/100만 토큰).
글쓰기에 가성비 좋은 모델은?
창작 글쓰기 상위 20위 중 달러당 점수 1위는 MiMo-V2.6-Pro(1466.4점, 20위, 혼합가 약 $0.544/100만 토큰), 가장 저렴한 모델은 MiMo-V2.6-Pro($0.544, 1466.4점).
글쓰기 순위가 가장 높은 제조사는?
창작 글쓰기 기준 제조사별 최상위 모델: Anthropic Claude Opus 5.5 (High) (1534.2, #1), Google Gemini 4 Argon (High) (1523.1, #2), Meta Muse Wonder (Max) (1492.6, #7), Alibaba Qwen3.8-Max (1477.4, #16), Xiaomi MiMo-V2.6-Pro (1466.4, #20).
긴 프롬프트를 가장 잘 처리하는 LLM은?
LMArena 긴 프롬프트 분류(2026년 10월 22일 공개, 396개 모델) 기준 상위 3개는 Gemini 4 Argon (High) (1537.8), Claude Opus 5.5 (High) (1532.8), Claude Fable 5.1 (Max) (1523.8)입니다.
점수는 어떻게 산출되나요?
LMArena: 사용자가 글쓰기 프롬프트를 보내면 익명의 두 모델이 답하고, 더 나은 쪽에 투표한 결과를 Bradley-Terry 모델로 점수화합니다.