fedi-indexにおけるClaude Opus 4.7
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 1,469 ±5
パーセンタイル 97 · #10
人間の評価 / タスク解決
1,476 / 1,460
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+35
100万トークンあたり$10、38社のプロバイダーの中央値 · 公式 $10
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 1,469 [1,464–1,475] パーセンタイル 97 · #10 · 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
|
156 ±1.02 | 1,487 ±8 | 32.8% | 2026-04-16 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,490 ±1.91 | 1,490 ±2 | 15.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,506 ±2.27 | 1,490 ±2 | 15.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,498 ±2.77 | 1,506 ±3 | 7.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,520 ±4.10 | 1,493 ±3 | 7.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,505 ±2.63 | 1,499 ±2 | 3.9% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.52 ±0.02 | 1,460 ±5 | 3.9% | 2026-08-27 | xhigh |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,505 ±3.50 | 1,495 ±3 | 3.8% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.90 ±0.02 | 1,459 ±9 | 1.4% | 2026-04-17 | xhigh |
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 1,458 [1,454–1,461] パーセンタイル 95 · #16 · 要素数：3
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,557 ±2.94 | 1,466 ±1 | 39.2% | 2026-10-01 | high |
| LMArena |
text/coding
|
1,518 ±2.97 | 1,487 ±3 | 38.1% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
減衰 ×0.37 |
0.83 ±0.02 | 1,502 ±9 | 14.5% | 2026-04-20 | 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
C エージェント 1,422 [1,409–1,435] パーセンタイル 37 · #37 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
減衰 ×0.76 |
0.40 ±0.05 | 1,481 ±8 | 78.8% | 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
A 数学 1,458 [1,451–1,464] パーセンタイル 94 · #17 · 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
|
1,499 ±5.48 | 1,488 ±5 | 52.6% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.70 ±0.03 | 1,473 ±6 | 29.5% | 2026-06-10 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.32 ±0.07 | 1,443 ±12 | 10.5% | 2026-06-10 | 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 1,474 [1,470–1,478] パーセンタイル 96 · #6 · 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
|
1,316 ±3.36 | 1,490 ±3 | 63.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,326 ±3.39 | 1,496 ±3 | 15.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,336 ±4.64 | 1,495 ±4 | 15.2% | 2026-10-02 | — |
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 1,460 [1,454–1,465] パーセンタイル 91 · #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 |
search/overall
|
1,233 ±2.75 | 1,476 ±3 | 93.9% | 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 1,492 [1,487–1,496] パーセンタイル 97 · #8 · 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
|
1,486 ±3.52 | 1,516 ±4 | 62.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,505 ±2.63 | 1,499 ±2 | 31.9% | 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：繁體中文 1,461 [1,454–1,468] パーセンタイル 95 · #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/chinese
|
1,531 ±5.04 | 1,478 ±4 | 93.7% | 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 1,463 [1,448–1,478] 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/german
|
1,496 ±9.70 | 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：English 1,472 [1,467–1,477] パーセンタイル 97 · #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/english
|
1,496 ±2.50 | 1,490 ±3 | 94.0% | 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：Español 1,467 [1,454–1,479] パーセンタイル 97 · #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/spanish
|
1,495 ±7.37 | 1,487 ±7 | 93.0% | 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：Français 1,464 [1,451–1,476] パーセンタイル 97 · #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/french
|
1,505 ±7.34 | 1,483 ±7 | 93.0% | 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：日本語 1,457 [1,440–1,474] パーセンタイル 90 · #14 · 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
|
1,470 ±12 | 1,479 ±9 | 92.0% | 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：한국어 1,464 [1,451–1,477] パーセンタイル 97 · #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/korean
|
1,464 ±9.56 | 1,484 ±7 | 92.8% | 2026-10-02 | — |
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 1,463 [1,449–1,477] パーセンタイル 93 · #10 · 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
|
1,490 ±9.08 | 1,483 ±8 | 92.7% | 2026-10-02 | — |
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 1,473 [1,467–1,480] パーセンタイル 96 · #10 · 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
|
1,494 ±4.09 | 1,491 ±4 | 93.8% | 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 Opus 4.7 | 1,469 S |
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