fedi-indexにおけるMiMo-V2-Omni
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 1,406 ±3
パーセンタイル 71 · #85 · 暫定
人間の評価 / タスク解決
1,419 / —
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+46
100万トークンあたり$0.4875、2社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.175
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 1,406 [1,403–1,409] パーセンタイル 71 · #85 · 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
|
1,423 ±2.82 | 1,423 ±3 | 25.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,445 ±3.38 | 1,435 ±3 | 25.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,428 ±4.08 | 1,440 ±4 | 12.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,449 ±6.65 | 1,435 ±5 | 11.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,442 ±3.87 | 1,440 ±4 | 6.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,445 ±5.46 | 1,440 ±5 | 6.0% | 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 コーディング 1,417 [1,410–1,424] パーセンタイル 76 · #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/coding
|
1,467 ±4.38 | 1,441 ±4 | 90.0% | 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 数学 1,390 [1,374–1,406] パーセンタイル 63 · #95 · 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
|
1,431 ±9.76 | 1,423 ±9 | 85.2% | 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
C ビジョン 1,399 [1,394–1,404] パーセンタイル 46 · #62 · 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
|
1,228 ±3.75 | 1,410 ±3 | 63.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,238 ±4.04 | 1,412 ±4 | 15.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,256 ±6.16 | 1,424 ±6 | 14.7% | 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 文章作成 1,413 [1,406–1,420] パーセンタイル 70 · #80 · 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
|
1,392 ±5.49 | 1,421 ±6 | 60.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,442 ±3.87 | 1,440 ±4 | 32.7% | 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：繁體中文 1,411 [1,397–1,425] パーセンタイル 66 · #76 · 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
|
1,467 ±9.68 | 1,427 ±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
C 言語：Deutsch 1,380 [1,356–1,404] パーセンタイル 46 · #78 · 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
|
1,398 ±16 | 1,400 ±14 | 89.7% | 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 1,416 [1,408–1,423] パーセンタイル 70 · #83 · 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
|
1,439 ±3.69 | 1,430 ±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：Español 1,411 [1,390–1,431] パーセンタイル 55 · #68 · 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
|
1,435 ±12 | 1,431 ±11 | 91.0% | 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：Français 1,411 [1,392–1,429] パーセンタイル 52 · #65 · 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
|
1,447 ±11 | 1,430 ±10 | 91.6% | 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
C 言語：Polski 1,396 [1,376–1,417] パーセンタイル 42 · #76 · 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
|
1,410 ±14 | 1,416 ±12 | 90.9% | 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
B 言語：Русский 1,403 [1,392–1,413] パーセンタイル 62 · #90 · 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
|
1,411 ±6.51 | 1,417 ±6 | 93.3% | 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
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| MiMo-V2-Omni | 1,406 B |
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