fedi-indexにおけるGLM 5.3
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 1,457 ±6
パーセンタイル 92 · #24
人間の評価 / タスク解決
1,460 / 1,453
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+60
100万トークンあたり$2.15、57社のプロバイダーの中央値 · 公式 $2.15
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
A 総合 1,457 [1,451–1,463] パーセンタイル 92 · #24 · 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 ±1.10 | 1,482 ±9 | 33.3% | 2026-08-14 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,471 ±2.82 | 1,471 ±3 | 16.4% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,488 ±3.31 | 1,475 ±3 | 16.3% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,477 ±4.21 | 1,486 ±4 | 7.9% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,514 ±7.23 | 1,488 ±6 | 7.3% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,483 ±3.80 | 1,478 ±4 | 4.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,472 ±6.06 | 1,464 ±6 | 3.7% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
外れ値 減衰 ×0.61 |
0.41 ±0.02 | 1,426 ±5 | 2.0% | 2026-08-28 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.91 ±0.02 | 1,463 ±7 | 1.6% | 2026-08-24 | 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 コーディング 1,450 [1,446–1,453] パーセンタイル 94 · #19 · 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
|
1,623 ±4.17 | 1,485 ±1 | 46.7% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
|
1,497 ±4.75 | 1,468 ±4 | 43.5% | 2026-10-02 | 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 エージェント 1,442 [1,439–1,445] パーセンタイル 60 · #24 · 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
|
0.02 ±0.00 | 1,467 ±2 | 90.5% | 2026-10-02 | 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 1,448 [1,438–1,459] パーセンタイル 91 · #25 · 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
|
1,491 ±11 | 1,480 ±10 | 45.9% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.69 ±0.03 | 1,470 ±6 | 33.4% | 2026-08-25 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.29 ±0.07 | 1,439 ±12 | 12.2% | 2026-08-25 | 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 文章作成 1,466 [1,459–1,472] パーセンタイル 92 · #21 · 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
|
1,457 ±5.21 | 1,487 ±5 | 61.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,483 ±3.80 | 1,478 ±4 | 32.5% | 2026-10-02 | 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 言語：繁體中文 1,454 [1,441–1,466] パーセンタイル 91 · #21 · 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
|
1,524 ±8.53 | 1,472 ±7 | 93.0% | 2026-10-02 | 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 言語：English 1,458 [1,450–1,465] パーセンタイル 94 · #17 · 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
|
1,482 ±3.85 | 1,475 ±4 | 93.7% | 2026-10-02 | 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 言語：Español 1,419 [1,399–1,440] パーセンタイル 65 · #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/spanish
|
1,446 ±12 | 1,441 ±12 | 91.0% | 2026-10-02 | 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 言語：Français 1,447 [1,425–1,469] パーセンタイル 84 · #22 · 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
|
1,494 ±13 | 1,473 ±12 | 90.5% | 2026-10-02 | 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 言語：日本語 1,435 [1,412–1,458] パーセンタイル 81 · #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/japanese
|
1,445 ±17 | 1,461 ±13 | 90.1% | 2026-10-02 | 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 言語：Русский 1,442 [1,431–1,453] パーセンタイル 85 · #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/russian
|
1,458 ±6.58 | 1,459 ±6 | 93.3% | 2026-10-02 | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 5.3 | 1,457 A |
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