GPT-5 Nano 的 fedi-index
各分項分數、組成內容、性價比、本機執行與歷史。
fedi-index · 綜合
C 1,323 ±8
百分位 39 · #178
人類偏好 / 解題能力
1,316 / 1,334
人類投票與基準測試，Elo-eq
性價比
-7
每 100 萬 token US$0.1375，25 家供應商中位數 · 原廠 US$0.1375
在你的硬體上
封閉權重：僅限雲端。
分數拆解
C 綜合 1,323 [1,314–1,331] 百分位 39 · #178 · 分項：9
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
139 ±1.87 | 1,354 ±15 | 26.3% | 2025-08-07 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,320 ±3.50 | 1,320 ±4 | 18.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,329 ±4.95 | 1,330 ±4 | 18.1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,306 ±6.68 | 1,324 ±6 | 8.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,321 ±16 | 1,330 ±13 | 5.5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
衰減 ×0.61 |
0.12 ±0.01 | 1,334 ±3 | 5.0% | 2026-08-10 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,312 ±7.36 | 1,318 ±7 | 4.1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,311 ±7.99 | 1,318 ±7 | 4.0% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
衰減 ×0.26 |
0.69 ±0.03 | 1,363 ±13 | 1.3% | 2025-10-30 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 程式設計 1,323 [1,311–1,334] 百分位 36 · #179 · 分項：1 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/coding
|
1,351 ±7.45 | 1,338 ±7 | 88.9% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 數學 1,337 [1,327–1,348] 百分位 42 · #149 · 分項：3
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,318 ±14 | 1,314 ±13 | 38.5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
衰減 ×0.86 |
0.20 ±0.02 | 1,364 ±5 | 34.8% | 2026-06-12 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
衰減 ×0.86 |
0.02 ±0.02 | 1,396 ±4 | 18.2% | 2026-06-12 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
D 視覺 1,332 [1,324–1,339] 百分位 23 · #87 · 分項：3 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1,159 ±5.64 | 1,347 ±5 | 66.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,152 ±7.68 | 1,329 ±7 | 15.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,141 ±13 | 1,322 ±12 | 11.4% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 寫作 1,284 [1,272–1,297] 百分位 33 · #179 · 分項：2 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,250 ±10 | 1,275 ±10 | 57.3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,312 ±7.36 | 1,318 ±7 | 34.8% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 語言：繁體中文 1,326 [1,307–1,345] 百分位 32 · #153 · 分項：1 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,354 ±13 | 1,338 ±11 | 91.4% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 語言：English 1,298 [1,289–1,308] 百分位 35 · #178 · 分項：1 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,321 ±5.04 | 1,305 ±5 | 93.4% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
D 語言：Polski 1,322 [1,303–1,341] 百分位 10 · #118 · 分項：1 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1,312 ±13 | 1,333 ±11 | 91.4% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
C 語言：Русский 1,304 [1,284–1,323] 百分位 30 · #163 · 分項：1 暫定
| 來源 | 分項 | 數值 | Elo-eq | 權重 | 測量日期 | 變體 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,296 ±12 | 1,313 ±11 | 91.3% | 2026-10-02 | high |
權重是該分項在分數中的占比（其餘為先驗值，會把資料少的模型拉向母體中位數）。 方法論
歷史
表格檢視
| 模型 | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5 Nano | 1,323 C |
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