fedi-indexにおけるGPT-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
B 1,419 ±7
パーセンタイル 79 · #62
人間の評価 / タスク解決
1,395 / 1,455
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$0.20、21社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.20
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
B 総合 1,419 [1,412–1,426] パーセンタイル 79 · #62 · 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 ±1.30 | 1,487 ±10 | 31.9% | 2026-09-22 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,391 ±3.33 | 1,392 ±3 | 17.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,413 ±4.04 | 1,406 ±4 | 16.8% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,416 ±5.21 | 1,428 ±5 | 8.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,450 ±8.97 | 1,435 ±7 | 7.2% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,411 ±4.85 | 1,411 ±4 | 4.1% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,400 ±8.16 | 1,399 ±7 | 3.6% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
外れ値 減衰 ×0.61 |
0.41 ±0.02 | 1,427 ±5 | 2.1% | 2026-09-22 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.90 ±0.02 | 1,460 ±9 | 1.6% | 2026-09-22 | 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 80 · #55 · 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
|
1,579 ±4.34 | 1,472 ±1 | 60.6% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
外れ値 |
1,444 ±6.31 | 1,420 ±6 | 26.7% | 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
B エージェント 1,437 [1,432–1,442] パーセンタイル 58 · #25 · 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 ±0.01 | 1,462 ±3 | 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
A 数学 1,432 [1,421–1,443] パーセンタイル 86 · #37 · 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
|
1,424 ±12 | 1,416 ±12 | 43.4% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.79 ±0.02 | 1,492 ±5 | 35.9% | 2026-09-22 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.56 ±0.08 | 1,482 ±12 | 11.9% | 2026-09-22 | 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 文章作成 1,386 [1,377–1,394] パーセンタイル 59 · #111 · 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
|
1,365 ±6.93 | 1,392 ±7 | 59.7% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,411 ±4.85 | 1,411 ±4 | 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
C 言語：繁體中文 1,382 [1,367–1,398] パーセンタイル 49 · #114 · 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
|
1,429 ±11 | 1,397 ±9 | 92.3% | 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
B 言語：English 1,365 [1,356–1,375] パーセンタイル 52 · #131 · 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
|
1,389 ±5.01 | 1,377 ±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
C 言語：Español 1,392 [1,366–1,417] パーセンタイル 43 · #86 · 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
|
1,417 ±16 | 1,414 ±14 | 89.3% | 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
B 言語：Русский 1,382 [1,368–1,395] パーセンタイル 51 · #116 · 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
|
1,388 ±8.26 | 1,396 ±7 | 92.8% | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-6 Luna | 1,419 B |
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