fedi-indexにおけるGPT-6.1 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 1,465 ±9
パーセンタイル 95 · #15
人間の評価 / タスク解決
1,437 / 1,513
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+53
100万トークンあたり$4、18社のプロバイダーの中央値 · 公式 $4
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 1,465 [1,456–1,474] パーセンタイル 95 · #15 · 要素数：8
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
166 ±1.97 | 1,565 ±16 | 26.2% | 2026-09-29 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,446 ±5.37 | 1,446 ±5 | 21.4% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,466 ±7.05 | 1,455 ±6 | 20.5% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,469 ±9.74 | 1,478 ±9 | 8.8% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.74 ±0.01 | 1,530 ±4 | 5.1% | 2026-09-29 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,465 ±8.71 | 1,461 ±8 | 4.7% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,453 ±15 | 1,447 ±14 | 3.3% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
外れ値 減衰 ×0.26 |
0.95 ±0.01 | 1,483 ±6 | 1.0% | 2026-09-29 | 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 1,464 [1,458–1,469] パーセンタイル 98 · #7 · 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
|
1,758 ±8.59 | 1,523 ±2 | 64.4% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
外れ値 |
1,482 ±12 | 1,454 ±11 | 21.8% | 2026-10-02 | 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 エージェント 1,475 [1,463–1,487] パーセンタイル 91 · #6 · 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
|
0.11 ±0.01 | 1,509 ±7 | 88.9% | 2026-10-02 | 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 数学 1,491 [1,487–1,494] パーセンタイル 100 · #1 · 要素数：2 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.94 ±0.01 | 1,524 ±3 | 57.2% | 2026-09-29 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
1.00 ±0.00 | 1,552 ±0 | 29.8% | 2026-09-29 | 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 [1,431–1,454] パーセンタイル 78 · #26 · 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 |
vision/overall
|
1,285 ±8.12 | 1,461 ±7 | 75.6% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,289 ±9.41 | 1,461 ±9 | 17.1% | 2026-10-02 | 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 文章作成 1,437 [1,423–1,451] パーセンタイル 82 · #48 · 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
|
1,429 ±12 | 1,458 ±12 | 55.8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,465 ±8.71 | 1,461 ±8 | 35.6% | 2026-10-02 | 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 言語：English 1,426 [1,410–1,442] パーセンタイル 78 · #61 · 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
|
1,454 ±8.61 | 1,445 ±9 | 92.1% | 2026-10-02 | 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 言語：Русский 1,424 [1,401–1,446] パーセンタイル 75 · #59 · 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
|
1,445 ±14 | 1,447 ±13 | 90.3% | 2026-10-02 | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 1,465 S |
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