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fedi-indexにおけるgrok-4.1-thinking

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 1,400 ±2

パーセンタイル 68 · #95 · 暫定

人間の評価 / タスク解決

1,411 / —

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$4、1社のプロバイダーの中央値

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 1,400 [1,398–1,401] パーセンタイル 68 · #95 · 要素数:6 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/overall 1,437 ±1.61 1,437 ±2 25.6% 2026-10-02 thinking
LMArena text/hard_prompts 1,435 ±2.02 1,427 ±2 25.6% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,400 ±2.57 1,413 ±2 12.6% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,417 ±4.45 1,409 ±4 12.2% 2026-10-02 thinking
LMArena text/longer_query 1,416 ±2.54 1,415 ±2 6.3% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,438 ±3.15 1,433 ±3 6.3% 2026-10-02 —

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 コーディング 1,380 [1,377–1,382] パーセンタイル 57 · #120 · 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 1,241 ±5.65 1,376 ±2 45.6% 2026-10-01 fast-reasoning
LMArena text/coding 1,445 ±2.80 1,422 ±2 44.8% 2026-10-02 thinking

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 数学 1,389 [1,381–1,397] パーセンタイル 62 · #98 · 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/math 1,422 ±4.91 1,414 ±5 87.9% 2026-10-02 thinking

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 ビジョン 1,371 [1,367–1,376] パーセンタイル 38 · #70 · 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 1,201 ±3.54 1,385 ±3 63.3% 2026-10-02 fast-reasoning
LMArena vision/ocr 1,195 ±3.78 1,370 ±4 15.6% 2026-10-02 fast-reasoning
LMArena vision/diagram 1,210 ±5.59 1,384 ±5 14.9% 2026-10-02 fast-reasoning

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 1,418 [1,413–1,422] パーセンタイル 73 · #72 · 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 1,411 ±3.37 1,440 ±3 62.0% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,416 ±2.54 1,415 ±2 31.8% 2026-10-02 —

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 1,411 [1,405–1,418] パーセンタイル 67 · #74 · 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 1,464 ±4.42 1,425 ±4 93.8% 2026-10-02 —

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:Deutsch 1,425 [1,411–1,439] パーセンタイル 74 · #38 · 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/german 1,446 ±9.00 1,442 ±8 92.7% 2026-10-02 —

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 1,423 [1,419–1,427] パーセンタイル 75 · #69 · 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 1,447 ±2.24 1,437 ±2 94.0% 2026-10-02 —

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:Español 1,418 [1,406–1,430] パーセンタイル 64 · #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/spanish 1,438 ±7.27 1,434 ±7 93.0% 2026-10-02 thinking

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:Français 1,414 [1,401–1,427] パーセンタイル 55 · #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/french 1,448 ±7.97 1,430 ±7 92.8% 2026-10-02 thinking

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:日本語 1,407 [1,391–1,422] パーセンタイル 58 · #54 · 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/japanese 1,396 ±11 1,424 ±8 92.4% 2026-10-02 —

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:한국어 1,423 [1,410–1,436] パーセンタイル 72 · #39 · 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/korean 1,407 ±9.39 1,440 ±7 92.9% 2026-10-02 —

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 言語:Polski 1,437 [1,426–1,448] パーセンタイル 82 · #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 text/polish 1,455 ±7.00 1,454 ±6 93.3% 2026-10-02 thinking

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 1,423 [1,417–1,429] パーセンタイル 75 · #60 · 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 1,434 ±3.63 1,437 ±3 93.9% 2026-10-02 thinking

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

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