fedi-indexにおけるGPT-5 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
C 1,323 ±8
パーセンタイル 39 · #178
人間の評価 / タスク解決
1,316 / 1,334
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
-7
100万トークンあたり$0.1375、25社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.1375
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
C 総合 1,323 [1,314–1,331] パーセンタイル 39 · #178 · 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
|
139 ±1.87 | 1,354 ±15 | 26.3% | 2025-08-07 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,320 ±3.50 | 1,320 ±4 | 18.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,329 ±4.95 | 1,330 ±4 | 18.1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,306 ±6.68 | 1,324 ±6 | 8.4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1,321 ±16 | 1,330 ±13 | 5.5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.12 ±0.01 | 1,334 ±3 | 5.0% | 2026-08-10 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,312 ±7.36 | 1,318 ±7 | 4.1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,311 ±7.99 | 1,318 ±7 | 4.0% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.69 ±0.03 | 1,363 ±13 | 1.3% | 2025-10-30 | 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 コーディング 1,323 [1,311–1,334] パーセンタイル 36 · #179 · 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
|
1,351 ±7.45 | 1,338 ±7 | 88.9% | 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 数学 1,337 [1,327–1,348] パーセンタイル 42 · #149 · 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
|
1,318 ±14 | 1,314 ±13 | 38.5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.20 ±0.02 | 1,364 ±5 | 34.8% | 2026-06-12 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.02 ±0.02 | 1,396 ±4 | 18.2% | 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
D ビジョン 1,332 [1,324–1,339] パーセンタイル 23 · #87 · 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
|
1,159 ±5.64 | 1,347 ±5 | 66.7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,152 ±7.68 | 1,329 ±7 | 15.0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,141 ±13 | 1,322 ±12 | 11.4% | 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 1,284 [1,272–1,297] パーセンタイル 33 · #179 · 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
|
1,250 ±10 | 1,275 ±10 | 57.3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,312 ±7.36 | 1,318 ±7 | 34.8% | 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：繁體中文 1,326 [1,307–1,345] パーセンタイル 32 · #153 · 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
|
1,354 ±13 | 1,338 ±11 | 91.4% | 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 1,298 [1,289–1,308] パーセンタイル 35 · #178 · 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
|
1,321 ±5.04 | 1,305 ±5 | 93.4% | 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 1,322 [1,303–1,341] パーセンタイル 10 · #118 · 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
|
1,312 ±13 | 1,333 ±11 | 91.4% | 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 1,304 [1,284–1,323] パーセンタイル 30 · #163 · 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
|
1,296 ±12 | 1,313 ±11 | 91.3% | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5 Nano | 1,323 C |
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