fedi-indexにおけるGLM 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
B 1,398 ±6
パーセンタイル 67 · #98
人間の評価 / タスク解決
1,416 / 1,373
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+20
100万トークンあたり$1、22社のプロバイダーの中央値 · 公式 $1
手元のハードウェアで
- ユニファイドメモリ 128 GB #39 · UD-IQ1_M · 高圧縮 · ≈10 tok/s
スコアの内訳
B 総合 1,398 [1,392–1,404] パーセンタイル 67 · #98 · 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
|
144 ±1.09 | 1,386 ±9 | 33.4% | 2025-12-22 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,436 ±3.07 | 1,436 ±3 | 16.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,443 ±3.92 | 1,433 ±4 | 16.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,411 ±5.23 | 1,424 ±5 | 7.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,424 ±10 | 1,414 ±8 | 6.4% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.32 ±0.01 | 1,398 ±5 | 4.1% | 2026-08-27 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,432 ±5.26 | 1,431 ±5 | 3.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,446 ±6.84 | 1,441 ±6 | 3.6% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.83 ±0.02 | 1,427 ±11 | 1.3% | 2026-01-29 | — |
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 1,408 [1,403–1,412] パーセンタイル 71 · #81 · 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
|
1,434 ±6.14 | 1,431 ±2 | 47.4% | 2026-10-01 | — |
| LMArena |
text/coding
|
1,454 ±5.98 | 1,430 ±5 | 42.6% | 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
B 数学 1,383 [1,366–1,400] パーセンタイル 60 · #103 · 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
|
1,423 ±10 | 1,416 ±10 | 84.7% | 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
B 文章作成 1,414 [1,406–1,423] パーセンタイル 72 · #75 · 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 ±6.69 | 1,430 ±7 | 60.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,432 ±5.26 | 1,431 ±5 | 32.9% | 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 1,432 [1,418–1,445] パーセンタイル 79 · #48 · 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
|
1,495 ±9.23 | 1,449 ±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：English 1,429 [1,420–1,437] パーセンタイル 81 · #53 · 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
|
1,453 ±4.41 | 1,444 ±5 | 93.6% | 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
B 言語：Español 1,405 [1,379–1,430] パーセンタイル 52 · #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/spanish
|
1,433 ±16 | 1,429 ±15 | 89.2% | 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
C 言語：Français 1,391 [1,364–1,418] パーセンタイル 40 · #82 · 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
|
1,432 ±17 | 1,416 ±16 | 88.4% | 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
B 言語：Polski 1,416 [1,397–1,436] パーセンタイル 58 · #55 · 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
|
1,435 ±13 | 1,437 ±11 | 91.2% | 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：Русский 1,412 [1,401–1,424] パーセンタイル 68 · #76 · 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
|
1,423 ±7.03 | 1,428 ±6 | 93.2% | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 4.7 | 1,398 B |
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