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fedi-indexにおけるMiniMax M3

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 1,413 ±8

パーセンタイル 76 · #72

人間の評価 / タスク解決

1,424 / 1,392

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

+50

100万トークンあたり$0.525、42社のプロバイダーの中央値 · 公式 $0.525

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

B 総合 1,413 [1,405–1,421] パーセンタイル 76 · #72 · 要素数:8
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
Epoch AI eci 147 ±1.75 1,414 ±14 29.2% 2026-06-01 —
LMArena text/overall 1,432 ±2.00 1,432 ±2 17.7% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,447 ±2.34 1,437 ±2 17.6% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,432 ±2.77 1,444 ±3 8.7% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,461 ±4.15 1,444 ±3 8.6% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,444 ±2.66 1,442 ±2 4.4% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,441 ±3.50 1,436 ±3 4.3% 2026-10-02 —
Epoch AI gpqa_diamond 減衰 ×0.26 0.91 ±0.02 1,463 ±10 1.7% 2026-08-10 —

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 1,421 [1,418–1,423] パーセンタイル 78 · #63 · 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 1,482 ±2.90 1,444 ±1 45.8% 2026-10-01 —
LMArena text/coding 1,469 ±2.96 1,443 ±3 44.6% 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

D エージェント 1,402 [1,398–1,405] パーセンタイル 19 · #47 · 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 -0.07 ±0.00 1,423 ±2 90.4% 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 数学 1,395 [1,385–1,405] パーセンタイル 67 · #85 · 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 1,430 ±5.82 1,422 ±6 87.5% 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

B ビジョン 1,420 [1,416–1,424] パーセンタイル 57 · #49 · 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 1,254 ±3.34 1,434 ±3 63.1% 2026-10-02 —
LMArena vision/ocr 1,262 ±3.41 1,435 ±3 15.6% 2026-10-02 —
LMArena vision/diagram 1,268 ±4.89 1,434 ±4 15.1% 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 1,422 [1,417–1,426] パーセンタイル 76 · #64 · 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 1,405 ±3.48 1,433 ±4 62.0% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,444 ±2.66 1,442 ±2 31.9% 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:繁體中文 1,411 [1,403–1,419] パーセンタイル 67 · #75 · 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 ±5.33 1,425 ±4 93.7% 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:Deutsch 1,407 [1,392–1,423] パーセンタイル 62 · #56 · 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 1,426 ±10 1,424 ±9 92.3% 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 言語:English 1,418 [1,414–1,424] パーセンタイル 73 · #75 · 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 1,442 ±2.60 1,432 ±3 93.9% 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:Español 1,411 [1,398–1,424] パーセンタイル 56 · #66 · 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 1,431 ±7.83 1,427 ±7 92.8% 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:Français 1,413 [1,400–1,425] パーセンタイル 54 · #63 · 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 1,446 ±7.60 1,429 ±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

C 言語:日本語 1,395 [1,379–1,410] パーセンタイル 49 · #66 · 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 1,378 ±11 1,410 ±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 1,401 [1,387–1,414] パーセンタイル 53 · #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/korean 1,375 ±9.87 1,416 ±8 92.8% 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:Polski 1,408 [1,393–1,422] パーセンタイル 51 · #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/polish 1,420 ±9.47 1,424 ±8 92.6% 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

B 言語:Русский 1,418 [1,412–1,425] パーセンタイル 72 · #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/russian 1,428 ±4.02 1,432 ±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

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モデル 2026-10
MiniMax M3 1,413 B

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