GPT-5.5 nel fedi-index
Il punteggio in ogni categoria, da cosa è composto, qualità-prezzo, esecuzione locale e storico.
fedi-index · Generale
S 1.466 ±6
Percentile 96 · #13
Preferito dalle persone / Risolve compiti
1.460 / 1.476
Voti umani e benchmark, Elo-eq
Qualità-prezzo
+29
11,25 USD per 1 M di token, mediana di 38 provider · produttore 11,25 USD
Sul tuo hardware
Pesi chiusi: solo cloud.
Scomposizione del punteggio
S Generale 1.466 [1.460–1.472] Percentile 96 · #13 · componenti: 9
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
159 ±1,43 | 1.510 ±11 | 28,6% | 2026-04-23 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1.471 ±1,89 | 1.471 ±2 | 16,8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1.489 ±2,22 | 1.475 ±2 | 16,8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1.478 ±2,70 | 1.487 ±3 | 8,3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1.508 ±3,96 | 1.482 ±3 | 8,2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.484 ±2,56 | 1.479 ±2 | 4,2% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
obsolescenza ×0,61 |
0,63 ±0,02 | 1.495 ±5 | 4,1% | 2026-08-27 | xhigh |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1.476 ±3,42 | 1.468 ±3 | 4,1% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
obsolescenza ×0,26 |
0,91 ±0,02 | 1.461 ±8 | 1,5% | 2026-05-05 | low |
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 1.435 [1.432–1.437] Percentile 86 · #39 · componenti: 2 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1.512 ±3,03 | 1.453 ±1 | 45,8% | 2026-10-01 | xhigh-codex-harness |
| LMArena |
text/coding
|
1.494 ±2,89 | 1.465 ±3 | 44,6% | 2026-10-02 | high |
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 Agenti 1.459 [1.454–1.465] Percentile 81 · #12 · componenti: 2
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0,04 ±0,01 | 1.475 ±2 | 66,6% | 2026-10-02 | xhigh |
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
obsolescenza ×0,76 |
0,45 ±0,05 | 1.488 ±8 | 26,3% | 2026-07-22 | 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
S Matematica 1.469 [1.462–1.475] Percentile 97 · #8 · componenti: 3
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1.486 ±5,35 | 1.476 ±5 | 51,8% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
obsolescenza ×0,86 |
0,85 ±0,02 | 1.506 ±5 | 30,4% | 2026-06-11 | xhigh |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
obsolescenza ×0,86 |
0,72 ±0,07 | 1.508 ±11 | 10,5% | 2026-06-11 | 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 Visione 1.459 [1.455–1.463] Percentile 87 · #16 · componenti: 3 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1.297 ±3,01 | 1.472 ±3 | 63,0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1.308 ±3,02 | 1.479 ±3 | 15,7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1.326 ±4,28 | 1.486 ±4 | 15,3% | 2026-10-02 | — |
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 1.466 [1.461–1.470] Percentile 93 · #20 · componenti: 2 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1.455 ±3,33 | 1.485 ±3 | 62,1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.484 ±2,56 | 1.479 ±2 | 31,8% | 2026-10-02 | high |
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 1.464 [1.456–1.471] Percentile 96 · #10 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1.535 ±4,97 | 1.481 ±4 | 93,7% | 2026-10-02 | — |
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 1.451 [1.436–1.467] Percentile 94 · #10 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/german
|
1.481 ±9,72 | 1.472 ±8 | 92,4% | 2026-10-02 | — |
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 1.446 [1.442–1.451] Percentile 89 · #32 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1.470 ±2,44 | 1.462 ±3 | 94,0% | 2026-10-02 | high |
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 1.443 [1.431–1.455] Percentile 88 · #19 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1.468 ±7,36 | 1.461 ±7 | 93,0% | 2026-10-02 | high |
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 1.447 [1.436–1.459] Percentile 85 · #21 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1.486 ±7,07 | 1.466 ±6 | 93,1% | 2026-10-02 | — |
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 1.477 [1.462–1.492] Percentile 97 · #5 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1.497 ±11 | 1.499 ±8 | 92,5% | 2026-10-02 | high |
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 1.462 [1.449–1.475] Percentile 96 · #7 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/korean
|
1.461 ±9,38 | 1.482 ±7 | 92,9% | 2026-10-02 | high |
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: Polski 1.444 [1.430–1.457] Percentile 85 · #20 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1.465 ±8,93 | 1.462 ±8 | 92,7% | 2026-10-02 | high |
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 1.456 [1.449–1.462] Percentile 91 · #22 · componenti: 1 provvisorio
| Fonte | Componente | Valore | Elo-eq | Peso | Misurato | Variante |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1.473 ±3,91 | 1.472 ±4 | 93,8% | 2026-10-02 | — |
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 |
|---|---|
| GPT-5.5 | 1.466 S |
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