fedi-indexにおけるGPT-5.4 Nano
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 1,373 ±6
パーセンタイル 54 · #135
人間の評価 / タスク解決
1,367 / 1,383
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$0.4625、28社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.4625
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 1,373 [1,368–1,379] パーセンタイル 54 · #135 · 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
|
146 ±1.06 | 1,405 ±8 | 33.1% | 2026-03-17 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,372 ±1.92 | 1,372 ±2 | 16.3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,381 ±2.31 | 1,377 ±2 | 16.2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,362 ±2.81 | 1,377 ±3 | 8.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,396 ±4.29 | 1,391 ±4 | 7.8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,366 ±2.72 | 1,368 ±2 | 4.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,382 ±3.45 | 1,383 ±3 | 4.0% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
外れ値 減衰 ×0.61 |
0.12 ±0.01 | 1,334 ±3 | 2.1% | 2026-08-27 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.78 ±0.02 | 1,405 ±11 | 1.2% | 2026-04-14 | 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 1,368 [1,363–1,372] パーセンタイル 52 · #134 · 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
|
1,405 ±3.01 | 1,385 ±3 | 90.3% | 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 数学 1,392 [1,385–1,399] パーセンタイル 64 · #93 · 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 ±5.54 | 1,399 ±5 | 51.6% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.45 ±0.03 | 1,418 ±6 | 28.3% | 2026-06-12 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.12 ±0.05 | 1,412 ±8 | 12.8% | 2026-06-12 | 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 1,370 [1,366–1,374] パーセンタイル 37 · #72 · 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
|
1,196 ±3.23 | 1,381 ±3 | 63.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,204 ±3.24 | 1,379 ±3 | 15.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,211 ±4.55 | 1,384 ±4 | 15.2% | 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
C 文章作成 1,341 [1,336–1,346] パーセンタイル 47 · #143 · 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
|
1,314 ±3.67 | 1,340 ±4 | 61.9% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,366 ±2.72 | 1,368 ±2 | 32.0% | 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：繁體中文 1,356 [1,349–1,364] パーセンタイル 40 · #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/chinese
|
1,391 ±5.33 | 1,367 ±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
C 言語：Deutsch 1,361 [1,345–1,378] パーセンタイル 37 · #91 · 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
|
1,368 ±11 | 1,375 ±9 | 92.1% | 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：English 1,358 [1,353–1,363] パーセンタイル 49 · #139 · 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
|
1,381 ±2.54 | 1,368 ±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 1,359 [1,346–1,372] パーセンタイル 25 · #112 · 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 ±7.68 | 1,370 ±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
C 言語：Français 1,370 [1,358–1,383] パーセンタイル 30 · #95 · 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
|
1,396 ±7.63 | 1,383 ±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
C 言語：日本語 1,368 [1,350–1,386] パーセンタイル 37 · #81 · 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
|
1,341 ±13 | 1,383 ±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 1,363 [1,349–1,377] パーセンタイル 33 · #91 · 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
|
1,322 ±10 | 1,376 ±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
D 言語：Polski 1,365 [1,351–1,379] パーセンタイル 24 · #100 · 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
|
1,365 ±9.31 | 1,378 ±8 | 92.6% | 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
C 言語：Русский 1,362 [1,356–1,369] パーセンタイル 44 · #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/russian
|
1,362 ±4.07 | 1,373 ±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 Nano | 1,373 B |
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