fedi-indexにおけるClaude Sonnet 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
A 1,443 ±6
パーセンタイル 89 · #34
人間の評価 / タスク解決
1,438 / 1,452
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+32
100万トークンあたり$4、31社のプロバイダーの中央値 · 公式 $4
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 [1,437–1,450] パーセンタイル 89 · #34 · 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 ±1.35 | 1,487 ±11 | 30.1% | 2026-06-30 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,443 ±2.14 | 1,443 ±2 | 17.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,462 ±2.48 | 1,451 ±2 | 16.9% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,453 ±2.96 | 1,463 ±3 | 8.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,491 ±4.52 | 1,469 ±4 | 8.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,464 ±2.81 | 1,460 ±3 | 4.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,454 ±3.84 | 1,448 ±4 | 4.1% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
外れ値 減衰 ×0.61 |
0.34 ±0.01 | 1,403 ±5 | 2.1% | 2026-08-27 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.91 ±0.02 | 1,461 ±8 | 1.5% | 2026-07-01 | 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 1,433 [1,431–1,436] パーセンタイル 84 · #44 · 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
|
1,539 ±3.16 | 1,461 ±1 | 45.9% | 2026-10-01 | high |
| LMArena |
text/coding
|
1,483 ±3.23 | 1,455 ±3 | 44.5% | 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
B エージェント 1,449 [1,442–1,456] パーセンタイル 74 · #16 · 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
|
0.04 ±0.01 | 1,476 ±4 | 90.0% | 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 数学 1,438 [1,430–1,446] パーセンタイル 88 · #31 · 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
|
1,467 ±6.72 | 1,458 ±6 | 51.3% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.66 ±0.03 | 1,463 ±6 | 30.0% | 2026-06-30 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.29 ±0.07 | 1,439 ±12 | 11.0% | 2026-06-30 | 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
B ビジョン 1,440 [1,435–1,444] パーセンタイル 74 · #30 · 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
|
1,275 ±3.57 | 1,452 ±3 | 63.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,289 ±3.71 | 1,461 ±4 | 15.6% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,298 ±5.52 | 1,461 ±5 | 14.9% | 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 文章作成 1,435 [1,430–1,440] パーセンタイル 81 · #52 · 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
|
1,416 ±3.71 | 1,445 ±4 | 61.9% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,464 ±2.81 | 1,460 ±3 | 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
B 言語：繁體中文 1,420 [1,412–1,428] パーセンタイル 72 · #62 · 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
|
1,476 ±5.42 | 1,434 ±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
B 言語：Deutsch 1,420 [1,402–1,438] パーセンタイル 69 · #45 · 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
|
1,444 ±12 | 1,440 ±10 | 91.7% | 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：English 1,428 [1,422–1,433] パーセンタイル 80 · #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/english
|
1,451 ±2.76 | 1,442 ±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
B 言語：Español 1,414 [1,399–1,429] パーセンタイル 58 · #63 · 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
|
1,435 ±8.90 | 1,431 ±8 | 92.5% | 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
B 言語：Français 1,422 [1,408–1,436] パーセンタイル 67 · #45 · 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
|
1,457 ±8.66 | 1,440 ±8 | 92.6% | 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
B 言語：日本語 1,422 [1,405–1,440] パーセンタイル 73 · #35 · 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
|
1,420 ±13 | 1,442 ±10 | 91.9% | 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
B 言語：한국어 1,425 [1,410–1,441] パーセンタイル 73 · #38 · 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 ±11 | 1,444 ±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
B 言語：Polski 1,407 [1,389–1,425] パーセンタイル 50 · #66 · 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
|
1,422 ±12 | 1,426 ±10 | 91.7% | 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：Русский 1,437 [1,429–1,444] パーセンタイル 83 · #41 · 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
|
1,451 ±4.48 | 1,452 ±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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| Claude Sonnet 5 | 1,443 A |
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