fedi-indexにおけるGPT-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
B 1,404 ±6
パーセンタイル 70 · #87
人間の評価 / タスク解決
1,395 / 1,417
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
-4
100万トークンあたり$3.44、27社のプロバイダーの中央値 · 公式 $3.44
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 1,404 [1,397–1,410] パーセンタイル 70 · #87 · 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
|
150 | 1,438 ±11 | 29.8% | 2025-08-07 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,406 ±2.26 | 1,406 ±2 | 16.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,415 ±2.93 | 1,409 ±3 | 16.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,388 ±3.62 | 1,402 ±3 | 8.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,420 ±7.62 | 1,411 ±6 | 7.3% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.50 ±0.02 | 1,455 ±5 | 4.1% | 2026-08-27 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,399 ±3.83 | 1,400 ±4 | 4.1% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,426 ±4.24 | 1,423 ±4 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.86 ±0.02 | 1,441 ±10 | 1.4% | 2025-10-29 | 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 コーディング 1,406 [1,401–1,410] パーセンタイル 70 · #83 · 要素数：3
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,417 ±7.92 | 1,426 ±2 | 39.6% | 2026-10-01 | medium |
| LMArena |
text/coding
|
1,436 ±4.04 | 1,413 ±4 | 38.3% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
減衰 ×0.37 |
0.74 ±0.02 | 1,450 ±10 | 13.6% | 2026-02-06 | 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 数学 1,400 [1,392–1,408] パーセンタイル 71 · #74 · 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
|
1,406 ±7.02 | 1,399 ±7 | 50.8% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.55 ±0.03 | 1,441 ±6 | 29.7% | 2026-06-10 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.22 ±0.07 | 1,428 ±10 | 11.8% | 2026-06-11 | 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
C ビジョン 1,402 [1,398–1,407] パーセンタイル 46 · #61 · 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
|
1,232 ±3.59 | 1,413 ±3 | 63.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,245 ±4.61 | 1,419 ±4 | 15.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,252 ±6.78 | 1,421 ±6 | 14.4% | 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 1,383 [1,377–1,389] パーセンタイル 58 · #114 · 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
|
1,365 ±4.87 | 1,393 ±5 | 61.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,399 ±3.83 | 1,400 ±4 | 32.2% | 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：繁體中文 1,380 [1,371–1,389] パーセンタイル 48 · #117 · 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
|
1,423 ±6.34 | 1,392 ±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：Deutsch 1,397 [1,380–1,415] パーセンタイル 56 · #64 · 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
|
1,414 ±11 | 1,415 ±10 | 91.8% | 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：English 1,385 [1,380–1,391] パーセンタイル 58 · #115 · 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
|
1,409 ±2.99 | 1,397 ±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
C 言語：Español 1,382 [1,364–1,399] パーセンタイル 35 · #97 · 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
|
1,399 ±10 | 1,397 ±10 | 91.9% | 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
C 言語：Français 1,375 [1,351–1,399] パーセンタイル 32 · #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/french
|
1,409 ±15 | 1,395 ±14 | 89.8% | 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
B 言語：日本語 1,415 [1,397–1,434] パーセンタイル 66 · #44 · 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
|
1,411 ±14 | 1,435 ±10 | 91.5% | 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
C 言語：한국어 1,390 [1,375–1,406] パーセンタイル 47 · #73 · 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
|
1,361 ±11 | 1,406 ±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
B 言語：Polski 1,418 [1,406–1,429] パーセンタイル 63 · #49 · 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
|
1,431 ±7.44 | 1,434 ±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
B 言語：Русский 1,399 [1,388–1,409] パーセンタイル 60 · #94 · 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
|
1,407 ±6.34 | 1,413 ±6 | 93.3% | 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 |
|---|---|
| GPT-5 | 1,404 B |
バッジ
モデルのfedi-indexをあなたのサイトやREADMEに表示できます。バッジは自動更新され、このページにリンクします。
データはCC BY 4.0：fedi.softwareへのリンクを残してください。