fedi-indexにおけるClaude Sonnet 4.6
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
A 1,443 ±6
パーセンタイル 88 · #35
人間の評価 / タスク解決
1,453 / 1,428
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+21
100万トークンあたり$6、42社のプロバイダーの中央値 · 公式 $6
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
A 総合 1,443 [1,437–1,449] パーセンタイル 88 · #35 · 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
|
152 ±1.17 | 1,455 ±9 | 31.3% | 2026-02-17 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,458 ±1.79 | 1,458 ±2 | 16.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,484 ±2.17 | 1,471 ±2 | 16.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,475 ±2.64 | 1,484 ±2 | 8.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,500 ±3.99 | 1,476 ±3 | 7.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,479 ±2.53 | 1,474 ±2 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.36 ±0.02 | 1,409 ±5 | 4.0% | 2026-08-10 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,464 ±3.27 | 1,457 ±3 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.87 ±0.02 | 1,446 ±9 | 1.4% | 2026-02-20 | 32k |
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 1,442 [1,439–1,446] パーセンタイル 91 · #26 · 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
|
1,521 ±2.62 | 1,456 ±1 | 39.6% | 2026-10-01 | — |
| LMArena |
text/coding
|
1,504 ±2.83 | 1,474 ±2 | 38.6% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
減衰 ×0.37 |
0.75 ±0.02 | 1,459 ±10 | 13.5% | 2026-02-21 | — |
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 1,423 [1,415–1,432] パーセンタイル 83 · #44 · 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/math
|
1,463 ±5.12 | 1,454 ±5 | 87.8% | 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 ビジョン 1,446 [1,442–1,450] パーセンタイル 80 · #23 · 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
|
1,283 ±3.14 | 1,459 ±3 | 62.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,296 ±3.13 | 1,467 ±3 | 15.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,305 ±4.33 | 1,468 ±4 | 15.3% | 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 文章作成 1,452 [1,447–1,456] パーセンタイル 86 · #37 · 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
|
1,435 ±3.33 | 1,464 ±3 | 62.1% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,479 ±2.53 | 1,474 ±2 | 31.8% | 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
B 言語：繁體中文 1,431 [1,424–1,438] パーセンタイル 78 · #49 · 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
|
1,491 ±4.83 | 1,446 ±4 | 93.8% | 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
B 言語：Deutsch 1,410 [1,396–1,424] パーセンタイル 63 · #54 · 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
|
1,428 ±9.11 | 1,426 ±8 | 92.6% | 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：English 1,448 [1,444–1,453] パーセンタイル 89 · #31 · 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
|
1,472 ±2.39 | 1,464 ±2 | 94.0% | 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：Español 1,440 [1,428–1,452] パーセンタイル 84 · #25 · 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
|
1,464 ±7.08 | 1,457 ±7 | 93.1% | 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
B 言語：Français 1,430 [1,418–1,442] パーセンタイル 72 · #39 · 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
|
1,465 ±7.23 | 1,447 ±7 | 93.0% | 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
B 言語：日本語 1,423 [1,407–1,438] パーセンタイル 75 · #33 · 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
|
1,419 ±11 | 1,441 ±9 | 92.3% | 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
B 言語：한국어 1,426 [1,413–1,440] パーセンタイル 74 · #36 · 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
|
1,411 ±9.52 | 1,444 ±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
B 言語：Polski 1,426 [1,414–1,439] パーセンタイル 72 · #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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1,442 ±8.07 | 1,443 ±7 | 93.0% | 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
B 言語：Русский 1,428 [1,422–1,434] パーセンタイル 79 · #50 · 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
|
1,440 ±3.76 | 1,443 ±3 | 93.8% | 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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 1,443 A |
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