ふみ｜大阪市港区弁天町からWEB制作、DX支援、セキュリティ対策 (@Fumi_BENTENweb)
Claude Opus 4.5와 비견된다는 소문이 있는 Kimi K2.5의 성능 검증 관련 글을 소개. @gosrum의 비교 분석이 Kimi K2.5의 실력을 입증하거나 개발자들이 2026년 초 구독 전환을 고려할 때 '최적 해'를 제시할 수 있다는 평가를 담고 있음.
#modelcomparison
金のニワトリ (@gosrum)
Kimi-K2.5를 성능 및 비용 효율 관점에서 Anthropic의 Claude와 비교한 결과를 메모 형식의 기사로 정리했습니다. 두 모델의 처리 성능, 응답 품질, 구동 비용과 전반적인 가성비를 비교 분석한 내용이 포함되어 있습니다.
新清士@(生成AI)インディゲーム開発者 (@kiyoshi_shin)
Gemini 3 Pro와 GPT5.2를 동일한 질의로 비교해봤더니 Gemini 3 Pro는 조사·응답을 빨리 포기하거나 최근 정보에서 자신있게 틀린 답을 내놓는 경향이 있었다고 보고합니다. 작성자는 동일한 작업에서 GPT5.2를 주력으로 더 자주 사용하게 된다고 평가했습니다.
3 mô hình lập trình ~60GB: GLM 4.7 Flash, GPT OSS 120B, Qwen3 Coder 30B. Qwen3 xuất hiện từ 7/2025, GLM mới trải nghiệm 1 tuần. Bạn đã sử dụng các mô hình nào? Chia sẻ ưu/nhược điểm. #AI #LậpTrình #GLM #GPT #Qwen3 #ModelComparison #CodingAI
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qn3evg/60gb_models_on_coding_glm_47_flash_vs_gpt_oss/
LucianoCKR (@lucukar)
작성자는 @TechieBySA가 만든 프롬프트를 가져와 네 가지 서로 다른 모델에 나란히 적용해 비교 실험을 진행했다고 밝혔습니다. 그 결과 가장 비싼 모델이 가장 저렴한 모델보다 비용이 4배 높았으며, 어떤 모델인지 맞혀보라는 질문을 던져 모델 간 비용·성능 비교를 암시합니다.
Faisal (@FaisalFailed)
내 의견으로는 opencode의 glm4.7은 거의 사용 불가능 수준이며, 특히 긴 작업에서 품질 차이가 크다고 지적함. Claude Code에 비해 성능 저하가 뚜렷하다는 평가.
Bindu Reddy (@bindureddy)
Opus 4.5가 Sonnet 4.5 및 GPT 5.2보다 비용 측면에서 더 저렴하며, 동일 과제를 수행할 때 전반적으로 사용하는 토큰 수가 더 적다는 비교 내용입니다. (모델 간 비용·토큰 효율 비교)
モジョン (@mojon1)
다양한 3D 생성 AI 서비스의 인기투표와 생성 결과를 비교할 수 있는 서비스가 소개됩니다. 엔진을 선택해 Side by Side로 비교 가능하며, 서비스가 업데이트될 때마다 직접 비교해오던 수고를 덜어줘 유용하다고 평가합니다. 관련 사이트: https://top3d.ai
Ayush K.@ WritingAid (@_Ayu5h)
사용자가 Opus 4.5와 Gemini 3.0 중 전환을 고민하며 어느 모델이 코딩에 더 좋은지 묻는 비교 요청 트윗입니다. 특정 모델들의 코딩 성능 평가나 추천을 얻기 위한 의도로 해석할 수 있습니다.
Xeophon (@xeophon)
작성자는 시각적 그래디언트 품질이 @OpenAIDevs의 gpt-5.2-codex xhigh에서 가장 좋았다고 평가하며, 청구서(invoice) 결과물은 별로였다고 언급합니다. 이어 모델 성능 순위를 Codex > M2.1 > GLM > Claude > Gemini로 제시해 최신 모델 비교 의견을 공유합니다.
Joss López (@jossslopez)
배경 자동화를 FLORA 내부에서 구현한 작업 설명입니다. 사용 스택: ChatGPT 5.2가 6개의 프롬프트를 생성해 입력을 만들고, Flux 2 Pro 대 Seedream 4.5로 시각 비교를 진행하며 Kling 2.5 대 Kling o1로 렌더/스타일 대결을 수행합니다. 배경 생성 파이프라인 자동화와 여러 모델/버전 비교 실험을 보여줍니다.
Emily (@IamEmily2050)
여러 대형 언어모델(Grok 4, Gemini 3 Pro, Opus 4.5, GPT 5.2 pro)에 '가장 아름다운 여성 얼굴'을 상세히 묘사하라는 동일 질문을 던지고, 각 모델의 응답을 NotebookLM으로 통합해 보고서(예: "The Artist's Guide to Facial Aesthetics")를 만든 사례를 공유한 트윗입니다. 모델 비교와 노트북형 LLM 워크플로우 활용을 보여줍니다.
#statstab #393 Statistically Efficient Ways to Quantify Added Predictive Value of New Measurements [actual post]
Thoughts: #392 has the comments, but this is where the magic happens.
#modelselection #modelcomparison #variance #effectsize #tutorial
#statstab #359 A Pragmatic Approach to Statistical Testing and Estimation (PASTE)
Thought: A (basic) guide to some alternatives to p-values: bayesian posterior intervals, Bayes Factors, and AIC.
#statstab #265 The limited epistemic value of ‘variation analysis’ (R^2)
Thoughts: Interesting post and comments on what we can and can't say from an r2 metric.
#stats #r2 #effectsize #variance #modelcomparison #models #causalinference
https://larspsyll.wordpress.com/2023/05/23/the-limited-epistemic-value-of-variation-analysis/
Integrated Topographic Corrections Improve Forest Mapping Using Landsat Imagery
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https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102716 <-- shared 2022 paper
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“HIGHLIGHTS:
• [They] evaluated the impacts of topographic correction on forest mapping in the mountains.
• The enhanced C-correction and the physical model reduced topographic effects.
• The corrected Landsat imagery time series resulted in higher accuracy.
• Terrain information improved classification but not as much as topographic correction.
• [They] recommend using topographic correction for forest cover mapping..."
#GIS #spatial #AtmosphericCorrection #IlluminationCondition #LandCover #ModelComparison #TimeSeries #TopographicCorrection #remotesensing #comparasion #topographic #correction #NDVI #forest #vegetation #model #modeling #spatialanalyis #accuracy #forestcover #Russia #Georgia #CaucasusMountains #spatiotemporal #landsat #elevation #DEM
![map - Forest cover classification agreement among the 18 sets of input variables. Pixels in red color were classified by all sets of input variables as coniferous, in green color as broadleaf forest, and in blue color as mixed forest. Black color indicates that no forest was predicted by any set of input variables. Two subsets A and B which are marked in white frames were zoomed in for a detailed map comparison in [another figure]](https://files.mastodon.social/cache/media_attachments/files/113/587/533/215/723/867/original/3d9c91a8d441df54.jpg)
#statstab #196 JASP Bayesian ANOVA
Thoughts: @JASPStats is used by researchers to "add some bayes factors" to their results. But, do you know what those actually reflect? Here is what their team says:
#statstab #174 The Principle of Predictive Irrelevance
Thoughts: "when two competing models predict a data set equally well, that data set cannot be used to discriminate the models and the data set is evidentially irrelevant"
#statstab #171 Guideline of Selecting & Reporting Intraclass Correlation Coefficients for Reliability Research
Thoughts: "There are 10 forms of ICCs." Are you reporting the correct one? Find out!
#ICC #modelcomparison #reliability #interraterreliability
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4913118/#!po=15.7143
#statstab #51 R Functions for Variance Decomposition {varde}
Thoughts: A useful package to get more insight into your mixed effects model.
Client Info
Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst