fedi-indexにおけるGPT-5.3 Chat (latest)
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 1,372 ±2
パーセンタイル 54 · #136 · 暫定
人間の評価 / タスク解決
1,382 / —
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
-45
100万トークンあたり$4.81、6社のプロバイダーの中央値 · 公式 $4.81
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 1,372 [1,369–1,374] パーセンタイル 54 · #136 · 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
|
1,389 ±2.15 | 1,389 ±2 | 25.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,399 ±2.64 | 1,394 ±2 | 25.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,379 ±3.30 | 1,393 ±3 | 12.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,397 ±5.70 | 1,392 ±5 | 12.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,396 ±3.16 | 1,396 ±3 | 6.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,412 ±4.07 | 1,410 ±4 | 6.2% | 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 コーディング 1,370 [1,364–1,375] パーセンタイル 53 · #132 · 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
|
1,407 ±3.58 | 1,388 ±3 | 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
C 数学 1,359 [1,348–1,370] パーセンタイル 48 · #133 · 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
|
1,389 ±6.64 | 1,382 ±6 | 87.1% | 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 1,376 [1,371–1,382] パーセンタイル 56 · #118 · 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
|
1,356 ±4.42 | 1,384 ±4 | 61.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,396 ±3.16 | 1,396 ±3 | 32.3% | 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
B 言語：繁體中文 1,387 [1,378–1,397] パーセンタイル 51 · #109 · 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
|
1,433 ±6.55 | 1,400 ±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
C 言語：Deutsch 1,372 [1,352–1,392] パーセンタイル 41 · #85 · 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
|
1,384 ±13 | 1,388 ±11 | 91.1% | 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 1,367 [1,361–1,372] パーセンタイル 53 · #130 · 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
|
1,390 ±2.95 | 1,377 ±3 | 93.9% | 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
D 言語：Español 1,358 [1,344–1,374] パーセンタイル 24 · #113 · 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
|
1,370 ±8.96 | 1,371 ±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
C 言語：Français 1,370 [1,354–1,387] パーセンタイル 29 · #96 · 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
|
1,398 ±9.95 | 1,384 ±9 | 92.1% | 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 1,379 [1,360–1,398] パーセンタイル 37 · #86 · 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
|
1,348 ±14 | 1,395 ±10 | 91.6% | 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
C 言語：Polski 1,388 [1,371–1,405] パーセンタイル 36 · #84 · 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
|
1,396 ±11 | 1,404 ±9 | 92.0% | 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 1,394 [1,386–1,402] パーセンタイル 58 · #99 · 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
|
1,400 ±4.92 | 1,407 ±4 | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5.3 Chat (latest) | 1,372 B |
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