fedi-indexにおけるGPT-5.4 Mini
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 1,405 ±5
パーセンタイル 71 · #86
人間の評価 / タスク解決
1,403 / 1,408
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$1.69、31社のプロバイダーの中央値 · 公式 $1.69
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 1,405 [1,400–1,410] パーセンタイル 71 · #86 · 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
|
149 ±0.82 | 1,429 ±6 | 34.7% | 2026-03-17 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,411 ±1.90 | 1,411 ±2 | 15.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,424 ±2.27 | 1,417 ±2 | 15.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,405 ±2.76 | 1,418 ±3 | 7.6% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,435 ±4.18 | 1,423 ±3 | 7.4% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.29 ±0.01 | 1,390 ±4 | 3.8% | 2026-08-27 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,407 ±2.67 | 1,407 ±2 | 3.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,429 ±3.39 | 1,425 ±3 | 3.8% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.87 ±0.02 | 1,444 ±11 | 1.2% | 2026-08-07 | xhigh |
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 1,397 [1,395–1,400] パーセンタイル 67 · #93 · 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
|
1,397 ±3.32 | 1,420 ±1 | 45.8% | 2026-10-01 | high |
| LMArena |
text/coding
|
1,438 ±2.99 | 1,415 ±3 | 44.6% | 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 数学 1,401 [1,395–1,408] パーセンタイル 72 · #71 · 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
|
1,418 ±5.47 | 1,411 ±5 | 51.4% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.51 ±0.03 | 1,432 ±6 | 28.1% | 2026-06-12 | xhigh |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.10 ±0.05 | 1,408 ±8 | 13.3% | 2026-06-12 | xhigh |
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 1,413 [1,409–1,417] パーセンタイル 54 · #53 · 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
|
1,245 ±3.17 | 1,425 ±3 | 63.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,253 ±3.18 | 1,426 ±3 | 15.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,266 ±4.43 | 1,433 ±4 | 15.3% | 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 文章作成 1,389 [1,384–1,393] パーセンタイル 61 · #106 · 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
|
1,370 ±3.55 | 1,398 ±4 | 61.9% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,407 ±2.67 | 1,407 ±2 | 31.9% | 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
B 言語：繁體中文 1,397 [1,390–1,405] パーセンタイル 54 · #102 · 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
|
1,446 ±5.18 | 1,410 ±4 | 93.7% | 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：Deutsch 1,392 [1,376–1,409] パーセンタイル 52 · #69 · 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
|
1,407 ±10 | 1,408 ±9 | 92.2% | 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 1,389 [1,384–1,394] パーセンタイル 58 · #114 · 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
|
1,412 ±2.51 | 1,401 ±3 | 94.0% | 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 1,389 [1,376–1,402] パーセンタイル 40 · #89 · 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
|
1,405 ±7.56 | 1,403 ±7 | 92.9% | 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
B 言語：Français 1,408 [1,395–1,420] パーセンタイル 50 · #68 · 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
|
1,440 ±7.39 | 1,423 ±7 | 93.0% | 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：日本語 1,391 [1,374–1,409] パーセンタイル 46 · #69 · 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
|
1,375 ±13 | 1,408 ±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
C 言語：한국어 1,396 [1,382–1,410] パーセンタイル 49 · #70 · 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
|
1,368 ±10 | 1,411 ±8 | 92.7% | 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：Polski 1,405 [1,391–1,418] パーセンタイル 48 · #69 · 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
|
1,415 ±8.86 | 1,420 ±8 | 92.8% | 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：Русский 1,408 [1,402–1,415] パーセンタイル 66 · #80 · 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
|
1,417 ±4.04 | 1,422 ±4 | 93.8% | 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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5.4 Mini | 1,405 B |
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