GLM 5.2 nel fedi-index
Il punteggio in ogni categoria, da cosa è composto, qualità-prezzo, esecuzione locale e storico.
fedi-index · Generale
A 1.442 ±5
Percentile 88 · #37
Preferito dalle persone / Risolve compiti
1.453 / 1.427
Voti umani e benchmark, Elo-eq
Qualità-prezzo
+45
2,15 USD per 1 M di token, mediana di 73 provider · produttore 2,15 USD
Sul tuo hardware
Non entra nelle configurazioni di riferimento.
Scomposizione del punteggio
A Generale 1.442 [1.437–1.447] Percentile 88 · #37 · componenti: 9
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
152 ±1,02 | 1.452 ±8 | 32,9% | 2026-06-16 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1.470 ±2,18 | 1.470 ±2 | 15,8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1.480 ±2,49 | 1.467 ±2 | 15,8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1.465 ±2,97 | 1.475 ±3 | 7,8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1.486 ±4,61 | 1.465 ±4 | 7,6% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.480 ±2,82 | 1.475 ±3 | 3,9% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
obsolescenza ×0,61 |
0,34 ±0,02 | 1.405 ±5 | 3,9% | 2026-08-27 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1.468 ±3,91 | 1.461 ±4 | 3,8% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
obsolescenza ×0,26 |
0,92 ±0,02 | 1.467 ±8 | 1,5% | 2026-06-24 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Codice 1.448 [1.444–1.451] Percentile 92 · #23 · componenti: 3
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1.605 ±3,24 | 1.480 ±1 | 39,5% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
|
1.484 ±3,24 | 1.456 ±3 | 38,3% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
obsolescenza ×0,37 |
0,79 ±0,02 | 1.477 ±10 | 13,9% | 2026-06-25 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
B Agenti 1.454 [1.449–1.459] Percentile 77 · #14 · componenti: 2
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0,03 ±0,00 | 1.472 ±2 | 66,6% | 2026-10-02 | max |
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
obsolescenza ×0,76 |
0,37 ±0,05 | 1.476 ±8 | 26,4% | 2026-07-24 | xhigh |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Matematica 1.442 [1.434–1.450] Percentile 89 · #29 · componenti: 3
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1.484 ±6,76 | 1.474 ±6 | 51,5% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
obsolescenza ×0,86 |
0,59 ±0,03 | 1.449 ±6 | 29,8% | 2026-06-19 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
obsolescenza ×0,86 |
0,29 ±0,07 | 1.439 ±12 | 11,1% | 2026-06-19 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Scrittura 1.470 [1.465–1.475] Percentile 95 · #15 · componenti: 2 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1.464 ±3,73 | 1.494 ±4 | 61,9% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.480 ±2,82 | 1.475 ±3 | 32,0% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: 繁體中文 1.452 [1.444–1.460] Percentile 90 · #22 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1.520 ±5,54 | 1.469 ±4 | 93,6% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: Deutsch 1.438 [1.422–1.456] Percentile 85 · #22 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/german
|
1.466 ±11 | 1.459 ±9 | 92,0% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: English 1.451 [1.445–1.456] Percentile 90 · #29 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1.474 ±2,78 | 1.467 ±3 | 93,9% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: Español 1.450 [1.435–1.464] Percentile 93 · #11 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1.477 ±8,74 | 1.470 ±8 | 92,5% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: Français 1.440 [1.426–1.454] Percentile 82 · #25 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1.478 ±8,33 | 1.458 ±8 | 92,7% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: 日本語 1.444 [1.427–1.460] Percentile 86 · #19 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1.450 ±12 | 1.464 ±9 | 92,1% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: 한국어 1.451 [1.436–1.466] Percentile 90 · #14 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/korean
|
1.447 ±11 | 1.471 ±8 | 92,5% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
B Lingua: Polski 1.432 [1.415–1.449] Percentile 78 · #29 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1.453 ±11 | 1.452 ±9 | 92,0% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
A Lingua: Русский 1.450 [1.443–1.458] Percentile 88 · #28 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1.467 ±4,45 | 1.467 ±4 | 93,7% | 2026-10-02 | max |
Il peso è la quota della componente nel punteggio (il resto è il prior, che avvicina i modelli con pochi dati alla mediana della popolazione). Metodologia
Storico
Gli stessi dati in tabella
| Modello | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 5.2 | 1.442 A |
Badge
Mostra il fedi-index del modello sul tuo sito o in un README. Il badge si aggiorna da solo e rimanda a questa pagina.
Dati CC BY 4.0: mantieni il link a fedi.software.