저도 명확하게는 잘 모르긴한데 GPT5에게 물어보니 아래같이 대답해주세요.

Agentic coding (SWE-bench Verified)
실제 소프트웨어 버그 수정 문제(SWE-bench)를 얼마나 잘 풀었는지 평가한 점수.
→ %가 높을수록 실제 코드 버그를 해결하는 능력이 뛰어남을 의미.

Agentic terminal coding (Terminal-Bench)
리눅스/터미널 환경에서 명령어를 실행하며 과제를 수행하는 테스트.
→ %가 높으면 실제 시스템 환경에서 코드 실행·조작을 잘한다는 뜻.

Agentic tool use (t2-bench)
AI가 외부 도구(API, 검색, 계산기 등)를 불러 쓰면서 문제를 해결하는 능력.
→ 예: 리테일, 항공, 통신 같은 도메인별 문제 해결 정확도.

Computer use (OSWorld)
실제 컴퓨터 GUI 환경(마우스, 윈도우, 브라우저 등)을 사용해서 과제를 수행하는 능력.
→ %가 높을수록 사람이 하듯 PC 환경에서 잘 조작 가능.

High school math competition (AIME 2025)
미국 수학 경시대회(AIME) 문제 풀이 성능.
→ Python 사용 여부에 따라 달라지며, 수학적 추론 능력을 보여줌.

Graduate-level reasoning (GPQA Diamond)
대학원 수준의 난이도 높은 질문(GPQA Diamond)을 푸는 능력.
→ 깊은 추론력과 고급 지식을 평가.

Multilingual Q&A (MMLU)
다국어·다분야(57개 분야 이상) 지식 문제 풀이 성능.
→ 언어와 상관없이 일반 지식 및 추론 능력을 보여줌.

Visual reasoning (MMMU validation)
그림·표·시각적 자료를 기반으로 추론하는 문제 해결 성능.
→ %가 높을수록 이미지나 도표 해석을 잘함.

Financial analysis (Finance Agent)
금융 관련 자료를 분석하고 의사결정을 돕는 능력.
→ 실제 금융 데이터 해석 및 분석 성능.

맞습니다. 저는 사실 GPT 완전 초창기부터 사용해오던 유저인데, 제 주변에서 AI 결과물이 원하는 결과물들이 안나온다라고 하는사람들의 프롬프트를 확인해보면 그렇게 나올수밖에 없게 애매하게 질문을 하더라구요.

네 맞습니다.. 쉬워졌지만 쉬워진게 아닌, 또 배울게 생긴거고 빠르게 적응하는사람만이 살아남을거같네요 ㅜ