fedi-indexにおけるDeepSeek V3.1
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
B 1,377 ±10
パーセンタイル 56 · #130
人間の評価 / タスク解決
1,399 / 1,340
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+19
100万トークンあたり$0.4525、19社のプロバイダーの中央値
手元のハードウェアで
参照環境のいずれにも収まりません。
スコアの内訳
B 総合 1,377 [1,367–1,388] パーセンタイル 56 · #130 · 要素数：7
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
140 ±1.97 | 1,358 ±16 | 32.2% | 2025-08-21 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,420 ±3.09 | 1,420 ±3 | 18.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,417 ±4.40 | 1,410 ±4 | 17.9% | 2026-10-02 | thinking |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,400 ±5.67 | 1,413 ±5 | 8.5% | 2026-10-02 | thinking |
| LMArena |
text/expert
|
1,403 ±13 | 1,397 ±10 | 6.5% | 2026-10-02 | thinking |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,422 ±6.11 | 1,421 ±6 | 4.2% | 2026-10-02 | thinking |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,408 ±7.09 | 1,406 ±6 | 4.0% | 2026-10-02 | thinking |
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 コーディング 1,376 [1,365–1,386] パーセンタイル 56 · #124 · 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/coding
|
1,417 ±6.88 | 1,397 ±6 | 89.2% | 2026-10-02 | thinking |
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 数学 1,382 [1,367–1,398] パーセンタイル 59 · #106 · 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
|
1,421 ±9.38 | 1,413 ±9 | 85.5% | 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 文章作成 1,411 [1,401–1,420] パーセンタイル 69 · #84 · 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
|
1,401 ±7.54 | 1,430 ±8 | 59.8% | 2026-10-02 | thinking |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,422 ±6.11 | 1,421 ±6 | 33.1% | 2026-10-02 | thinking |
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 1,413 [1,400–1,427] パーセンタイル 68 · #72 · 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
|
1,470 ±9.27 | 1,430 ±7 | 92.8% | 2026-10-02 | thinking |
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 1,391 [1,368–1,414] パーセンタイル 52 · #70 · 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
|
1,411 ±15 | 1,411 ±13 | 90.2% | 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
B 言語：English 1,408 [1,399–1,416] パーセンタイル 66 · #92 · 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
|
1,432 ±4.59 | 1,422 ±5 | 93.5% | 2026-10-02 | thinking |
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 言語：Español 1,402 [1,377–1,427] パーセンタイル 48 · #78 · 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
|
1,429 ±15 | 1,425 ±14 | 89.4% | 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
C 言語：日本語 1,388 [1,367–1,409] パーセンタイル 44 · #72 · 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
|
1,374 ±16 | 1,407 ±12 | 90.8% | 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
C 言語：한국어 1,370 [1,348–1,392] パーセンタイル 36 · #88 · 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
|
1,337 ±16 | 1,387 ±12 | 90.6% | 2026-10-02 | thinking |
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 言語：Polski 1,400 [1,386–1,415] パーセンタイル 44 · #74 · 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
|
1,411 ±9.72 | 1,416 ±8 | 92.5% | 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 1,395 [1,380–1,411] パーセンタイル 58 · #98 · 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
|
1,405 ±9.47 | 1,411 ±8 | 92.4% | 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
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| DeepSeek V3.1 | 1,377 B |
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