fedi-indexにおけるGLM 5V Turbo
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 1,407 ±3
パーセンタイル 73 · #80 · 暫定
人間の評価 / タスク解決
1,420 / —
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+14
100万トークンあたり$1.90、15社のプロバイダーの中央値 · 公式 $1.90
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
B 総合 1,407 [1,404–1,410] パーセンタイル 73 · #80 · 要素数：6 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/overall
|
1,437 ±3.27 | 1,437 ±3 | 26.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,443 ±3.88 | 1,434 ±4 | 26.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,423 ±5.13 | 1,435 ±5 | 12.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,452 ±8.57 | 1,437 ±7 | 11.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,438 ±4.58 | 1,436 ±4 | 6.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,431 ±7.58 | 1,427 ±7 | 5.7% | 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 コーディング 1,408 [1,403–1,412] パーセンタイル 72 · #80 · 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
|
1,400 ±6.73 | 1,421 ±2 | 47.1% | 2026-10-01 | — |
| LMArena |
text/coding
|
1,467 ±5.70 | 1,441 ±5 | 42.9% | 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 数学 1,392 [1,372–1,412] パーセンタイル 64 · #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/math
|
1,440 ±13 | 1,432 ±12 | 82.6% | 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 ビジョン 1,429 [1,426–1,432] パーセンタイル 65 · #40 · 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
|
1,264 ±2.78 | 1,442 ±2 | 62.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,270 ±2.66 | 1,443 ±3 | 15.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,285 ±3.80 | 1,450 ±3 | 15.4% | 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 文章作成 1,425 [1,416–1,434] パーセンタイル 77 · #63 · 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 ±7.20 | 1,444 ±7 | 59.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,438 ±4.58 | 1,436 ±4 | 33.9% | 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 1,425 [1,410–1,440] パーセンタイル 76 · #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/chinese
|
1,488 ±11 | 1,443 ±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
A 言語：English 1,429 [1,420–1,438] パーセンタイル 81 · #52 · 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
|
1,454 ±4.60 | 1,444 ±5 | 93.5% | 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：Español 1,416 [1,388–1,445] パーセンタイル 63 · #56 · 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
|
1,452 ±18 | 1,446 ±17 | 87.7% | 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
C 言語：Français 1,402 [1,378–1,426] パーセンタイル 48 · #71 · 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
|
1,442 ±15 | 1,425 ±14 | 89.6% | 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：Русский 1,418 [1,404–1,433] パーセンタイル 72 · #67 · 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
|
1,432 ±8.96 | 1,435 ±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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 5V Turbo | 1,407 B |
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