fedi-indexにおけるmuse-spark
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 1,439 ±8
パーセンタイル 87 · #40
人間の評価 / タスク解決
1,445 / 1,430
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
—
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 1,439 [1,432–1,447] パーセンタイル 87 · #40 · 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
|
152 ±1.37 | 1,454 ±11 | 34.4% | 2026-04-08 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,474 ±2.92 | 1,474 ±3 | 16.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,475 ±3.49 | 1,462 ±3 | 16.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,443 ±4.58 | 1,454 ±4 | 8.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,458 ±8.16 | 1,442 ±7 | 7.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,452 ±4.35 | 1,448 ±4 | 4.0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,478 ±6.68 | 1,469 ±6 | 3.7% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.90 ±0.02 | 1,457 ±10 | 1.6% | 2026-04-08 | — |
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 1,429 [1,421–1,437] パーセンタイル 82 · #50 · 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
|
1,482 ±5.03 | 1,455 ±4 | 89.8% | 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 数学 1,410 [1,394–1,426] パーセンタイル 77 · #59 · 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
|
1,455 ±9.95 | 1,446 ±10 | 85.1% | 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
A ビジョン 1,460 [1,454–1,466] パーセンタイル 90 · #12 · 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
|
1,305 ±4.64 | 1,480 ±4 | 63.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,306 ±5.06 | 1,478 ±5 | 15.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,309 ±7.74 | 1,471 ±7 | 14.2% | 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
A 文章作成 1,456 [1,448–1,465] パーセンタイル 90 · #27 · 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
|
1,460 ±6.95 | 1,490 ±7 | 59.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,452 ±4.35 | 1,448 ±4 | 33.8% | 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：繁體中文 1,441 [1,426–1,455] パーセンタイル 84 · #37 · 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
|
1,508 ±10 | 1,460 ±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：English 1,456 [1,448–1,464] パーセンタイル 93 · #19 · 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
|
1,480 ±3.90 | 1,473 ±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
A 言語：Español 1,439 [1,417–1,461] パーセンタイル 82 · #27 · 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
|
1,471 ±13 | 1,464 ±12 | 90.5% | 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：Français 1,448 [1,425–1,471] パーセンタイル 87 · #19 · 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
|
1,497 ±14 | 1,475 ±13 | 90.1% | 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
A 言語：Polski 1,441 [1,416–1,466] パーセンタイル 85 · #21 · 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
|
1,473 ±17 | 1,470 ±14 | 89.4% | 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
A 言語：Русский 1,449 [1,436–1,461] パーセンタイル 88 · #30 · 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
|
1,467 ±7.72 | 1,467 ±7 | 93.0% | 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
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| muse-spark | 1,439 A |
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