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fedi-indexにおけるolmo-3-32b-think

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

C 1,287 ±5

パーセンタイル 32 · #199 · 暫定

人間の評価 / タスク解決

1,294 / —

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

C 総合 1,287 [1,283–1,292] パーセンタイル 32 · #199 · 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 1,300 ±4.21 1,300 ±4 28.2% 2026-10-02 think
LMArena text/hard_prompts 1,302 ±5.65 1,306 ±5 27.3% 2026-10-02 think
LMArena text/instruction_following 1,275 ±8.01 1,295 ±8 12.1% 2026-10-02 think
LMArena text/expert 1,272 ±18 1,290 ±15 7.7% 2026-10-02 think
LMArena text/longer_query 1,297 ±8.20 1,304 ±8 6.0% 2026-10-02 think
LMArena text/multi_turn 1,290 ±11 1,299 ±10 5.2% 2026-10-02 think

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 コーディング 1,296 [1,282–1,310] パーセンタイル 33 · #187 · 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 1,319 ±9.38 1,309 ±8 88.0% 2026-10-02 think

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 数学 1,289 [1,265–1,314] パーセンタイル 34 · #168 · 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 1,315 ±16 1,312 ±15 79.5% 2026-10-02 think

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 文章作成 1,282 [1,269–1,296] パーセンタイル 33 · #180 · 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 1,255 ±11 1,281 ±11 57.4% 2026-10-02 think
LMArena text/longer_query 1,297 ±8.20 1,304 ±8 34.5% 2026-10-02 think

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:繁體中文 1,285 [1,265–1,305] パーセンタイル 26 · #166 · 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 1,298 ±14 1,293 ±11 91.0% 2026-10-02 think

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:English 1,324 [1,312–1,335] パーセンタイル 39 · #168 · 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 1,347 ±6.07 1,332 ±6 93.1% 2026-10-02 think

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 言語:Русский 1,270 [1,250–1,290] パーセンタイル 24 · #178 · 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 1,255 ±13 1,277 ±11 91.1% 2026-10-02 think

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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