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fedi-indexにおけるMiMo-V2.6-Pro

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 1,456 ±5

パーセンタイル 92 · #25 · 暫定

人間の評価 / タスク解決

1,474 / —

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

+93◆

100万トークンあたり$0.5438、15社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.5438

手元のハードウェアで

参照環境のいずれにも収まりません。

スコアの内訳

A 総合 1,456 [1,451–1,461] パーセンタイル 92 · #25 · 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 1,491 ±4.78 1,491 ±5 27.4% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,512 ±5.90 1,496 ±5 26.8% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,493 ±8.08 1,501 ±8 12.0% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,543 ±14 1,512 ±11 9.7% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,501 ±7.43 1,495 ±7 6.2% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,463 ±12 1,456 ±11 4.9% 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 コーディング 1,461 [1,454–1,467] パーセンタイル 97 · #9 · 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 1,618 ±6.25 1,483 ±2 50.0% 2026-10-01 —
LMArena text/coding 1,535 ±9.02 1,502 ±8 39.4% 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 ビジョン 1,425 [1,416–1,434] パーセンタイル 62 · #43 · 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 1,264 ±7.42 1,442 ±7 65.8% 2026-10-02 —
LMArena vision/ocr 1,270 ±8.73 1,442 ±8 15.0% 2026-10-02 —
LMArena vision/diagram 1,283 ±14 1,448 ±12 11.8% 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

A 文章作成 1,471 [1,458–1,484] パーセンタイル 95 · #14 · 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 1,465 ±11 1,495 ±11 56.1% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,501 ±7.43 1,495 ±7 35.8% 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

A 言語:English 1,476 [1,461–1,491] パーセンタイル 98 · #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 text/english 1,504 ±7.68 1,498 ±8 92.5% 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:Русский 1,454 [1,435–1,474] パーセンタイル 91 · #23 · 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 1,480 ±12 1,478 ±11 91.3% 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

推移

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