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terry-u/my-first-model
my-first-model is a machine learning model from terry-u. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as mit.
⚠️ PARODY / PRACTICE REPO — 패러디·업로드 연습용 리포입니다. 이 저장소는 hf CLI 업로드 연습용입니다. gwangju no1 llm은 실제 모델이 아니며 평가를 수행하지 않았습니다. 따라서 아래 리더보드에서 우리 모델의 점수는 정직하게 0 (미평가)로 표기합니다. 비교용으로 함께 실은 다른 모델 점수는 공개 집계 출처가 있는 실측치이며, 출처를 각 행에 명시했…
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Updated Jun 16, 2026
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From the Hugging Face model README
⚠️ PARODY / PRACTICE REPO — 패러디·업로드 연습용 리포입니다. 이 저장소는
hfCLI 업로드 연습용입니다.gwangju no1 llm은 실제 모델이 아니며 평가를 수행하지 않았습니다. 따라서 아래 리더보드에서 우리 모델의 점수는 정직하게 **0 (미평가)**로 표기합니다. 비교용으로 함께 실은 다른 모델 점수는 공개 집계 출처가 있는 실측치이며, 출처를 각 행에 명시했습니다. 저장소 소유자의 명시적 요청에 따라.eval_results/gpqa.yaml을 포함하며, **value: 0.01(소유자 지정 플레이스홀더, 실측 아님)**으로 제출합니다(notes에 미평가 사실 명시).This is an upload-practice repo.
gwangju no1 llmis not a real model and was never evaluated. Per the repo owner's explicit request, an.eval_results/gpqa.yamlis included withvalue: 0.01(a placeholder, not a measured score; thenotesfield states it was not actually evaluated). Other rows are real published scores with sources.
업로드 연습용 리포
.eval_results/gpqa.yaml을 추가했습니다. 실측이 아니므로 value: 0.01(소유자 지정 플레이스홀더), notes에 미평가 사실을 명시합니다. (Idavidrein/gpqa는 실제 Benchmark이므로 이 값은 공개 GPQA Diamond 리더보드에 집계됩니다.)GPQA Diamond는 생물·화학·물리 박사급 198문항으로, 박사 전문가 정답률이 약 65%인 고난도 벤치마크입니다.
아래 다른 모델 점수는 공개 집계 스냅샷(2026-06, AI Stats / Artificial Analysis)의 실측치이며, 집계처마다 수치가 조금씩 다를 수 있습니다.
gwangju no1 llm은 평가를 수행하지 않았으므로 0점입니다.
| Rank | Model | Org | GPQA Diamond | 비고 / 출처 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-5.5 Pro | OpenAI | 94.4% | 출처 |
| 2 | Gemini 3.1 Pro Preview | 94.3% | 출처 | |
| 3 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 94.2% | 출처 |
| 4 | Gemini 3 Pro Preview | 93.8% | 출처 | |
| 5 | GPT-5.5 | OpenAI | 93.6% | 출처 |
| 6 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 91.3% | 출처 |
| 7 | GPT-5 | OpenAI | 87.3% | 출처 |
| 8 | Claude Opus 4.5 | Anthropic | 86.95% | 출처 |
| 9 | GPT-4.5 | OpenAI | 71.4% | 출처 |
| — | gwangju no1 llm | terry-u | 0 (미평가) | parody / 평가 미수행 |
실제 GPQA 리더보드에 의미 있는 점수를 올리려면 재현 가능한 평가를 수행하고, 평가 로그와 점수를 검증한 뒤 Hugging Face가 파싱하는 평가 메타데이터에 그 실측값을 반영해야 합니다.
현재 .eval_results/gpqa.yaml의 value는 평가를 수행하지 않아 **0(미평가)**이며, 실측 평가를 수행하면 그 값으로 교체해야 합니다.