fedi-indexにおけるClaude Fable 5
各カテゴリのスコア、その内訳、コスパ、ローカル実行、推移。
fedi-index · 総合
S 1,484 ±7
パーセンタイル 99 · #5
人間の評価 / タスク解決
1,479 / 1,492
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+33
100万トークンあたり$20、32社のプロバイダーの中央値 · 公式 $20
手元のハードウェアで
クローズドウェイト：クラウドのみ。
スコアの内訳
S 総合 1,484 [1,476–1,491] パーセンタイル 99 · #5 · 要素数：9
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
162 ±1.76 | 1,533 ±14 | 25.6% | 2026-06-09 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,492 ±2.24 | 1,492 ±2 | 17.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,508 ±2.58 | 1,493 ±2 | 17.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,503 ±3.14 | 1,511 ±3 | 8.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,534 ±4.91 | 1,504 ±4 | 8.5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.71 ±0.01 | 1,519 ±4 | 4.4% | 2026-08-10 | xhigh |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,510 ±2.94 | 1,503 ±3 | 4.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,505 ±4.19 | 1,494 ±4 | 4.3% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
外れ値 減衰 ×0.26 |
0.86 ±0.02 | 1,439 ±12 | 0.7% | 2026-08-06 | max |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A コーディング 1,459 [1,456–1,462] パーセンタイル 96 · #13 · 要素数：2 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,625 ±3.27 | 1,485 ±1 | 46.0% | 2026-10-01 | high |
| LMArena |
text/coding
|
1,520 ±3.45 | 1,488 ±3 | 44.3% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A エージェント 1,470 [1,464–1,476] パーセンタイル 88 · #8 · 要素数：2
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0.08 ±0.01 | 1,495 ±3 | 66.2% | 2026-10-02 | high |
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
減衰 ×0.76 |
0.40 ±0.05 | 1,480 ±8 | 26.7% | 2026-07-23 | max |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
S 数学 1,489 [1,482–1,496] パーセンタイル 99 · #3 · 要素数：3
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,518 ±7.03 | 1,506 ±7 | 48.4% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.87 ±0.02 | 1,510 ±4 | 30.9% | 2026-06-09 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.90 ±0.05 | 1,536 ±7 | 13.5% | 2026-06-09 | max |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A ビジョン 1,483 [1,478–1,487] パーセンタイル 100 · #1 · 要素数：3 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1,325 ±3.71 | 1,497 ±3 | 63.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,337 ±3.88 | 1,507 ±4 | 15.6% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,356 ±5.44 | 1,513 ±5 | 15.0% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 検索 1,456 [1,448–1,464] パーセンタイル 88 · #5 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
search/overall
|
1,230 ±4.04 | 1,473 ±4 | 93.7% | 2026-08-24 | — |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 文章作成 1,499 [1,493–1,504] パーセンタイル 98 · #5 · 要素数：2 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,495 ±3.91 | 1,526 ±4 | 61.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,510 ±2.94 | 1,503 ±3 | 32.0% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：繁體中文 1,470 [1,462–1,479] パーセンタイル 97 · #8 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,544 ±5.98 | 1,489 ±5 | 93.6% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：Deutsch 1,454 [1,434–1,474] パーセンタイル 94 · #9 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/german
|
1,488 ±13 | 1,478 ±11 | 91.3% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：English 1,475 [1,470–1,481] パーセンタイル 98 · #7 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,500 ±2.88 | 1,493 ±3 | 93.9% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：Español 1,469 [1,454–1,485] パーセンタイル 99 · #3 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1,500 ±9.27 | 1,491 ±9 | 92.3% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：Français 1,463 [1,448–1,479] パーセンタイル 96 · #6 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1,507 ±9.26 | 1,485 ±8 | 92.4% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：日本語 1,483 [1,464–1,501] パーセンタイル 98 · #3 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1,510 ±14 | 1,509 ±10 | 91.5% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：한국어 1,478 [1,462–1,495] パーセンタイル 99 · #2 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/korean
|
1,488 ±12 | 1,502 ±9 | 92.1% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：Polski 1,461 [1,442–1,480] パーセンタイル 92 · #12 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1,492 ±12 | 1,485 ±11 | 91.5% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
A 言語：Русский 1,483 [1,475–1,491] パーセンタイル 98 · #6 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,506 ±4.90 | 1,502 ±4 | 93.6% | 2026-10-02 | high |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| Claude Fable 5 | 1,484 S |
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