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 . 에이전틱 코딩 벤치마크인 Terminal-Bench 2.0에서는 84.3%의 정확도를 기록했습니다
. 여러 독립 리더보드에서 2026년 7월 기준 페이블 5를 전체 최고 AI 모델로 평가하고 있습니다
.
이전에 순위가 매겨진 모든 모델은 새로운 하버 기반 방법론으로 재평가되어 사실상 완전히 새로운 순위표가 작성되었습니다 . 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 |
업데이트된 순위에서 주목할 점:
구글은 안드로이드 벤치를 하버(Harbor) 프레임워크로 표준화했습니다. 하버는 Terminal-Bench를 개발한 라우드 연구소(Laude Institute)가 만든 오픈소스 평가 생태계입니다 . 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
.
이 마이그레이션으로 인해 모든 이전 모델 점수는 더 이상 비교가 불가능합니다. 위에 나열된 모든 점수는 하버 방법론으로 새롭게 평가된 결과입니다 . 구글은 LLM이 빠르게 발전함에 따라 평가 기준을 최첨단으로 유지하기 위해 이러한 변화가 필요했다고 밝혔습니다
.
이는 앤트로픽의 모델이 구글 자체 벤치마크에서 안드로이드 코딩 부문 1위를 차지한 첫 번째 사례로, 모바일 AI 어시스턴트 시장에서 상징적인 변화를 의미합니다.