fedi-indexにおけるGPT-6 Astra
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 1,463 ±8
パーセンタイル 95 · #16
人間の評価 / タスク解決
1,437 / 1,514
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+12
100万トークンあたり$20、24社のプロバイダーの中央値 · 公式 $20
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 1,463 [1,455–1,471] パーセンタイル 95 · #16 · 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
|
166 ±2.07 | 1,568 ±16 | 23.7% | 2026-09-03 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,442 ±3.49 | 1,442 ±4 | 18.7% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,463 ±4.23 | 1,452 ±4 | 18.5% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,455 ±5.69 | 1,465 ±5 | 8.7% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,492 ±10 | 1,470 ±8 | 7.6% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.76 ±0.01 | 1,535 ±4 | 4.9% | 2026-08-30 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,458 ±5.12 | 1,455 ±5 | 4.5% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,452 ±8.60 | 1,446 ±8 | 3.9% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
外れ値 減衰 ×0.26 |
0.96 ±0.01 | 1,485 ±6 | 1.0% | 2026-08-30 | 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 1,471 [1,467–1,474] パーセンタイル 98 · #6 · 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
|
1,788 ±5.25 | 1,532 ±2 | 60.7% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
外れ値 |
1,489 ±6.62 | 1,460 ±6 | 26.5% | 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 1,481 [1,472–1,491] パーセンタイル 96 · #3 · 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
|
0.12 ±0.01 | 1,514 ±5 | 89.5% | 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
S 数学 1,478 [1,468–1,488] パーセンタイル 98 · #6 · 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
|
1,469 ±14 | 1,459 ±13 | 37.4% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.94 ±0.01 | 1,524 ±3 | 36.4% | 2026-08-30 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.98 ±0.02 | 1,548 ±4 | 17.8% | 2026-08-30 | 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
B ビジョン 1,441 [1,434–1,448] パーセンタイル 75 · #29 · 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
|
1,280 ±5.74 | 1,456 ±5 | 65.1% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,292 ±6.70 | 1,464 ±6 | 15.4% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,299 ±11 | 1,463 ±10 | 12.7% | 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 1,434 [1,424–1,443] パーセンタイル 80 · #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 |
text/creative_writing
|
1,419 ±7.11 | 1,448 ±7 | 59.7% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,458 ±5.12 | 1,455 ±5 | 33.4% | 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：繁體中文 1,424 [1,408–1,440] パーセンタイル 75 · #56 · 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
|
1,487 ±11 | 1,443 ±9 | 92.2% | 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 1,424 [1,414–1,434] パーセンタイル 76 · #66 · 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
|
1,448 ±5.10 | 1,439 ±5 | 93.4% | 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 1,425 [1,410–1,439] パーセンタイル 77 · #55 · 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
|
1,440 ±8.83 | 1,443 ±8 | 92.6% | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 1,463 A |
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