fedi-indexにおけるGPT-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
A 1,434 ±8
パーセンタイル 84 · #49
人間の評価 / タスク解決
1,397 / 1,494
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+22
100万トークンあたり$4、22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
A 総合 1,434 [1,426–1,441] パーセンタイル 84 · #49 · 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
|
163 ±1.66 | 1,538 ±13 | 27.6% | 2026-09-22 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,395 ±3.54 | 1,395 ±4 | 17.5% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,419 ±4.34 | 1,412 ±4 | 17.3% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,413 ±5.66 | 1,425 ±5 | 8.2% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,439 ±9.92 | 1,426 ±8 | 7.2% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.61 ±0.02 | 1,488 ±5 | 4.5% | 2026-09-22 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,414 ±5.24 | 1,413 ±5 | 4.2% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,413 ±8.43 | 1,411 ±8 | 3.7% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.94 ±0.01 | 1,478 ±7 | 1.8% | 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 1,444 [1,440–1,448] パーセンタイル 91 · #25 · 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
|
1,689 ±5.84 | 1,503 ±2 | 60.7% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
外れ値 |
1,448 ±6.78 | 1,424 ±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 1,470 [1,460–1,480] パーセンタイル 90 · #7 · 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
|
0.10 ±0.01 | 1,502 ±6 | 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
A 数学 1,447 [1,436–1,458] パーセンタイル 90 · #26 · 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
|
1,407 ±14 | 1,400 ±13 | 38.7% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.90 ±0.02 | 1,516 ±4 | 37.4% | 2026-09-22 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
減衰 ×0.86 |
0.90 ±0.05 | 1,536 ±8 | 15.3% | 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 1,397 [1,388–1,406] パーセンタイル 64 · #98 · 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
|
1,382 ±7.40 | 1,410 ±8 | 59.4% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,414 ±5.24 | 1,413 ±5 | 33.7% | 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
C 言語：繁體中文 1,362 [1,345–1,379] パーセンタイル 42 · #130 · 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
|
1,403 ±12 | 1,376 ±9 | 92.0% | 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 1,374 [1,364–1,384] パーセンタイル 55 · #123 · 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
|
1,398 ±5.37 | 1,386 ±6 | 93.3% | 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
C 言語：Español 1,361 [1,334–1,387] パーセンタイル 26 · #111 · 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
|
1,381 ±17 | 1,381 ±15 | 88.7% | 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 言語：Русский 1,399 [1,385–1,414] パーセンタイル 60 · #93 · 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
|
1,409 ±8.84 | 1,415 ±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 Sol | 1,434 A |
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