Independent

Apodex 1.1오픈소스

Specialized open-weight coding and reasoning model based on optimized architecture.

#765출시일: 2026년 7월 20일·Open Weights·72B
text128K ctx
API 제공자모델 실행 →순위표
지능 지수
0.0 #765
상위 100% 티어
출력 속도
145 t/s
ITL 6.9 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.35 /1M
입력 $0.2/M · 출력 $0.8/M
컨텍스트
128K
≈ A4 328페이지 · 최대 출력 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Apodex 1.1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (63)Mathematics (61)Hard Science (GPQA) (62)Agentic & Tool Use (63)Knowledge (MMLU) (65)Vision / Multimodal (25)

직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.

강점과 트레이드오프

강점

  • Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
  • 145 tok/s output — fast enough for real-time agents
  • Very low blended price — $0.35/1M mixed tokens
  • Cheap prompt-cache reads at $0.02/1M

핵심 사용 사례

SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.

개발자 퀵스타트 및 API

먼저 HF_TOKEN를 설정하세요 — API 키 발급
curl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "apodex-1-1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

공식 리소스 및 링크

API 배포

호스트 및 레이턴시 비교

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
제공자 매트릭스 보기 →

출처별 점수

카테고리별 점수

벤치마크 결과

실시간 스펙 및 아키텍처

내부 구조
Dense · 72B
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
출시일
2026년 7월 20일
아키텍처
Dense · 72B
파라미터 수
72B
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
131,072 tokens
최대 출력
16,384 tokens
모달리티
text
캐시 가격
읽기 $0.02 · 쓰기 $0.25 /1M
추론
—
입력 가격
$0.2/M
출력 가격
$0.8/M
출력 속도
145 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 26일

월 예상 청구액

월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…

인용 및 임베드

GitHub Markdown 배지
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BibTeX
@misc{llmpodium2026apodex11,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Apodex 1.1},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/apodex-1-1}
}

점수 배지 삽입

GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.

미리보기
Apodex 1.1 LLMPodium Score
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Independent의 다른 모델

대체 모델

성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Apodex 1.1의 주요 대체 모델.

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