fedi-indexにおけるGPT-5.6 Sol
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
S 1,469 ±7
パーセンタイル 97 · #11
人間の評価 / タスク解決
1,454 / 1,493
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+40
100万トークンあたり$8、34社のプロバイダーの中央値 · 公式 $8
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
S 総合 1,469 [1,462–1,476] パーセンタイル 97 · #11 · 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
|
162 ±1.49 | 1,530 ±12 | 28.2% | 2026-07-09 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,456 ±2.26 | 1,456 ±2 | 16.9% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,482 ±2.62 | 1,469 ±2 | 16.9% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,482 ±3.23 | 1,490 ±3 | 8.3% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/expert
|
1,518 ±5.00 | 1,491 ±4 | 8.1% | 2026-10-02 | xhigh |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.70 ±0.01 | 1,516 ±5 | 4.2% | 2026-08-10 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,480 ±3.01 | 1,475 ±3 | 4.2% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,459 ±4.27 | 1,452 ±4 | 4.1% | 2026-10-02 | xhigh |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.93 ±0.02 | 1,475 ±7 | 1.6% | 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 1,449 [1,446–1,452] パーセンタイル 92 · #22 · 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
|
1,620 ±3.06 | 1,484 ±1 | 46.1% | 2026-10-01 | xhigh-codex-harness |
| LMArena |
text/coding
|
1,496 ±3.51 | 1,467 ±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
A エージェント 1,467 [1,461–1,473] パーセンタイル 86 · #9 · 要素数：2
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0.06 ±0.01 | 1,486 ±3 | 66.2% | 2026-10-02 | xhigh |
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
減衰 ×0.76 |
0.47 ±0.05 | 1,492 ±8 | 26.6% | 2026-07-22 | 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
S 数学 1,467 [1,460–1,474] パーセンタイル 96 · #10 · 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
|
1,472 ±7.30 | 1,462 ±7 | 48.6% | 2026-10-02 | xhigh |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.89 ±0.02 | 1,514 ±4 | 31.8% | 2026-07-09 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.83 ±0.06 | 1,525 ±10 | 12.2% | 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 1,442 [1,438–1,447] パーセンタイル 76 · #28 · 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
|
1,279 ±3.84 | 1,456 ±4 | 63.4% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,289 ±4.11 | 1,460 ±4 | 15.6% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,303 ±6.29 | 1,466 ±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
A 検索 1,482 [1,475–1,490] パーセンタイル 100 · #1 · 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 |
search/overall
|
1,257 ±3.81 | 1,501 ±4 | 93.7% | 2026-08-24 | 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 文章作成 1,460 [1,454–1,465] パーセンタイル 92 · #23 · 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
|
1,448 ±4.05 | 1,478 ±4 | 61.7% | 2026-10-02 | xhigh |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,480 ±3.01 | 1,475 ±3 | 32.1% | 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 言語：繁體中文 1,454 [1,445–1,463] パーセンタイル 91 · #20 · 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
|
1,523 ±6.03 | 1,471 ±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
A 言語：Deutsch 1,441 [1,422–1,460] パーセンタイル 86 · #21 · 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
|
1,471 ±13 | 1,464 ±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
A 言語：English 1,434 [1,428–1,439] パーセンタイル 85 · #43 · 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
|
1,457 ±3.01 | 1,449 ±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 1,423 [1,407–1,439] パーセンタイル 70 · #45 · 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 ±9.54 | 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 1,436 [1,420–1,452] パーセンタイル 79 · #29 · 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
|
1,475 ±9.74 | 1,456 ±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
A 言語：日本語 1,456 [1,437–1,475] パーセンタイル 89 · #15 · 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
|
1,471 ±14 | 1,480 ±11 | 91.4% | 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 言語：한국어 1,442 [1,426–1,458] パーセンタイル 86 · #20 · 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
|
1,436 ±12 | 1,462 ±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
A 言語：Polski 1,437 [1,418–1,456] パーセンタイル 82 · #24 · 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
|
1,461 ±13 | 1,459 ±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
A 言語：Русский 1,451 [1,443–1,459] パーセンタイル 89 · #27 · 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
|
1,468 ±4.90 | 1,468 ±4 | 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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 1,469 S |
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