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fedi-indexにおけるClaude Fable 5.1

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 1,498 ±8

パーセンタイル 100 · #2

人間の評価 / タスク解決

1,490 / 1,512

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

+47

100万トークンあたり$20、26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 1,498 [1,490–1,506] パーセンタイル 100 · #2 · 要素数：8
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
Epoch AI eci 165 ±1.83 1,554 ±14 28.5% 2026-09-01 —
LMArena text/overall 1,511 ±3.26 1,511 ±3 17.5% 2026-10-02 max
LMArena text/hard_prompts 1,526 ±3.94 1,508 ±4 17.4% 2026-10-02 max
LMArena text/instruction_following 1,516 ±5.38 1,523 ±5 8.2% 2026-10-02 max
LMArena text/expert 1,534 ±9.65 1,504 ±8 7.2% 2026-10-02 max
Epoch AI simpleqa_verified 減衰 ×0.61 0.71 ±0.01 1,520 ±4 5.1% 2026-09-01 max
LMArena text/longer_query 1,524 ±4.69 1,516 ±4 4.2% 2026-10-02 max
LMArena text/multi_turn 1,494 ±7.83 1,484 ±7 3.8% 2026-10-02 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 1,477 [1,472–1,482] パーセンタイル 99 · #3 · 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 1,749 ±4.88 1,520 ±1 47.8% 2026-10-01 max
LMArena text/coding 1,525 ±6.36 1,493 ±6 42.2% 2026-10-02 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 エージェント 1,491 [1,483–1,499] パーセンタイル 100 · #1 · 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 agent/overall 0.14 ±0.01 1,524 ±5 89.8% 2026-10-02 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 [1,479–1,500] パーセンタイル 100 · #2 · 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 1,521 ±13 1,509 ±12 40.5% 2026-10-02 max
Epoch AI frontiermath_t1_3 減衰 ×0.86 0.90 ±0.02 1,516 ±4 36.3% 2026-09-01 max
Epoch AI frontiermath_t4 減衰 ×0.86 0.88 ±0.05 1,533 ±8 14.8% 2026-09-01 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 1,476 [1,469–1,482] パーセンタイル 98 · #3 · 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 1,320 ±5.06 1,493 ±5 64.6% 2026-10-02 max
LMArena vision/ocr 1,328 ±5.72 1,498 ±6 15.6% 2026-10-02 max
LMArena vision/diagram 1,345 ±9.70 1,504 ±9 13.3% 2026-10-02 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 文章作成 1,507 [1,499–1,515] パーセンタイル 99 · #4 · 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 1,505 ±6.39 1,536 ±6 60.3% 2026-10-02 max
LMArena text/longer_query 1,524 ±4.69 1,516 ±4 33.0% 2026-10-02 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 言語：繁體中文 1,499 [1,484–1,514] パーセンタイル 100 · #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/chinese 1,588 ±11 1,523 ±8 92.4% 2026-10-02 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 言語：English 1,478 [1,470–1,487] パーセンタイル 98 · #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 text/english 1,504 ±4.53 1,497 ±5 93.6% 2026-10-02 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 言語：Español 1,468 [1,443–1,492] パーセンタイル 98 · #4 · 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 1,508 ±15 1,498 ±14 89.5% 2026-10-02 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 言語：Français 1,468 [1,442–1,494] パーセンタイル 98 · #4 · 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 1,524 ±16 1,500 ±15 89.0% 2026-10-02 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 言語：Русский 1,496 [1,483–1,509] パーセンタイル 100 · #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/russian 1,524 ±8.02 1,518 ±7 92.9% 2026-10-02 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

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