페이블 5는 업계 전반의 광범위한 코딩 벤치마크에서도 선두를 달리고 있습니다. 독립적인 보도에 따르면 SWE-bench Verified에서 95.0%, SWE-bench Pro에서 80.0% 를 기록하며 이전 세대 모델들을 크게 앞질렀습니다 WLM. 에이전틱 코딩 벤치마크인 Terminal-Bench 2.0에서는 84.3%의 정확도를 기록했습니다 WB. 여러 독립 리더보드에서 2026년 7월 기준 페이블 5를 전체 최고 AI 모델로 평가하고 있습니다 BB.
이전에 순위가 매겨진 모든 모델은 새로운 하버 기반 방법론으로 재평가되어 사실상 완전히 새로운 순위표가 작성되었습니다 DA. 안드로이드 벤치에 따른 상위 10개 모델은 다음과 같습니다.
| 순위 | 모델 | 점수 | 평균 지연 시간 (초) | 평균 비용 ($/1K 작업) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 클로드 페이블 5 (앤트로픽) | 84.5 | 8.0 | $133.20 |
| 2 | GPT 5.5 (오픈AI) | 80.2 | 15.7 | $138.30 |
| 3 | 클로드 소넷 5 (앤트로픽) | 76.2 | 12.3 | $99.90 |
| 4 | GPT 5.4 (오픈AI) | 74.1 | 8.4 | $83.40 |
| 5 | 제미니 3.1 프로 프리뷰 (구글) | 73.7 | 10.6 | $87.40 |
| 6 | 클로드 오퍼스 4.8 (앤트로픽) | 72.4 | 6.7 | $88.00 |
| 7 | GLM 5.2 | 72.2 | 38.9 | $117.00 |
| 8 | 제미니 3.5 플래시 (구글) | 71.1 | 28.3 | $165.60 |
| 9 | 키미 K2.7 코드 | 70.4 | 31.8 | $48.10 |
출처: 9to5Google의 안드로이드 벤치 갱신 순위 보도 A.
업데이트된 순위에서 주목할 점:
구글은 안드로이드 벤치를 하버(Harbor) 프레임워크로 표준화했습니다. 하버는 Terminal-Bench를 개발한 라우드 연구소(Laude Institute)가 만든 오픈소스 평가 생태계입니다 DATG. 기존 안드로이드 벤치는 커스텀 미니-swe-agent v1 도구를 사용했지만, 하버는 클라우드 배포, 커뮤니티 과제 제출, 강화 학습(RL) 롤아웃을 지원하는 표준화된 컨테이너 기반 평가 파이프라인을 제공합니다 ATQ.
이 마이그레이션으로 인해 모든 이전 모델 점수는 더 이상 비교가 불가능합니다. 위에 나열된 모든 점수는 하버 방법론으로 새롭게 평가된 결과입니다 9A. 구글은 LLM이 빠르게 발전함에 따라 평가 기준을 최첨단으로 유지하기 위해 이러한 변화가 필요했다고 밝혔습니다 D.
구글은 이것이 "데이터셋에 대한 피드백을 제공할 방법"을 원하는 개발자들의 요구에 대한 응답이며, 안드로이드 개발 커뮤니티와의 더 깊은 협력을 위한 움직임이라고 설명했습니다 9.
업데이트된 순위표는 비용 선도 모델과 정확도 선도 모델 간에 상당한 격차가 있는 시장을 보여줍니다 A.
2026년 7월 업데이트는 앤트로픽, 오픈AI, 구글 간의 3자 경쟁 구도를 강화합니다 A.
이는 앤트로픽의 모델이 구글 자체 벤치마크에서 안드로이드 코딩 부문 1위를 차지한 첫 번째 사례로, 모바일 AI 어시스턴트 시장에서 상징적인 변화를 의미합니다.