fedi-indexにおけるGPT-5.6 Luna
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
A 1,438 ±6
パーセンタイル 86 · #41
人間の評価 / タスク解決
1,426 / 1,457
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+80
100万トークンあたり$0.45、33社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.45
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
A 総合 1,438 [1,432–1,444] パーセンタイル 86 · #41 · 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
|
156 ±1.20 | 1,488 ±10 | 31.8% | 2026-07-09 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,431 ±2.23 | 1,431 ±2 | 16.6% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,452 ±2.60 | 1,442 ±2 | 16.5% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,438 ±3.17 | 1,450 ±3 | 8.2% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/expert
|
1,479 ±4.85 | 1,459 ±4 | 7.9% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,437 ±2.99 | 1,435 ±3 | 4.1% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,433 ±4.23 | 1,429 ±4 | 4.0% | 2026-10-02 | xhigh |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
外れ値 減衰 ×0.61 |
0.41 ±0.02 | 1,426 ±5 | 2.0% | 2026-08-10 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.92 ±0.02 | 1,466 ±8 | 1.5% | 2026-07-09 | max |
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 コーディング 1,424 [1,421–1,427] パーセンタイル 81 · #54 · 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
|
1,518 ±3.27 | 1,455 ±1 | 46.0% | 2026-10-01 | xhigh-codex-harness |
| LMArena |
text/coding
|
1,466 ±3.45 | 1,440 ±3 | 44.3% | 2026-10-02 | 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
C エージェント 1,426 [1,424–1,429] パーセンタイル 42 · #34 · 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 |
agent/overall
|
-0.01 ±0.00 | 1,450 ±2 | 90.5% | 2026-10-02 | 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
A 数学 1,450 [1,442–1,458] パーセンタイル 91 · #23 · 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
|
1,458 ±7.25 | 1,449 ±7 | 50.2% | 2026-10-02 | xhigh |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.82 ±0.02 | 1,499 ±5 | 31.7% | 2026-07-09 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.61 ±0.08 | 1,490 ±12 | 10.5% | 2026-07-09 | max |
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 1,424 [1,420–1,429] パーセンタイル 61 · #45 · 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
|
1,260 ±3.86 | 1,439 ±4 | 63.4% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,267 ±4.12 | 1,440 ±4 | 15.6% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,275 ±6.16 | 1,441 ±6 | 14.7% | 2026-10-02 | 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 文章作成 1,413 [1,408–1,419] パーセンタイル 71 · #79 · 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
|
1,395 ±3.96 | 1,423 ±4 | 61.8% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,437 ±2.99 | 1,435 ±3 | 32.0% | 2026-10-02 | 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 言語：繁體中文 1,414 [1,406–1,423] パーセンタイル 69 · #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/chinese
|
1,469 ±5.84 | 1,429 ±5 | 93.6% | 2026-10-02 | 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 言語：Deutsch 1,428 [1,409–1,446] パーセンタイル 78 · #32 · 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
|
1,454 ±12 | 1,449 ±10 | 91.5% | 2026-10-02 | 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 言語：English 1,418 [1,412–1,423] パーセンタイル 72 · #78 · 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
|
1,441 ±2.97 | 1,432 ±3 | 93.9% | 2026-10-02 | 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 言語：Español 1,422 [1,406–1,438] パーセンタイル 69 · #47 · 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
|
1,446 ±9.52 | 1,441 ±9 | 92.2% | 2026-10-02 | 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 言語：Français 1,420 [1,404–1,435] パーセンタイル 61 · #53 · 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
|
1,456 ±9.39 | 1,438 ±9 | 92.3% | 2026-10-02 | 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 言語：日本語 1,417 [1,399–1,436] パーセンタイル 69 · #40 · 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
|
1,413 ±14 | 1,437 ±10 | 91.6% | 2026-10-02 | 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 言語：한국어 1,427 [1,412–1,443] パーセンタイル 76 · #34 · 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
|
1,414 ±11 | 1,446 ±9 | 92.3% | 2026-10-02 | 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
C 言語：Polski 1,393 [1,373–1,412] パーセンタイル 41 · #78 · 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
|
1,404 ±13 | 1,411 ±11 | 91.3% | 2026-10-02 | 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 言語：Русский 1,418 [1,410–1,426] パーセンタイル 71 · #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/russian
|
1,428 ±4.81 | 1,432 ±4 | 93.7% | 2026-10-02 | 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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 1,438 A |
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