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fedi-indexにおけるQwen3 30B A3B

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 1,309 ±9

パーセンタイル 36 · #187

人間の評価 / タスク解決

1,309 / 1,310

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

-29

100万トークンあたり$0.1975、10社のプロバイダーの中央値

手元のハードウェアで

  • GPU 12 GB #14 · Q8_0 · ≈16 tok/s
  • GPU 24 GB #18 · Q5_K_S · ≈147 tok/s
  • Mac 64 GB #16 · Q8_0 · ≈45 tok/s
  • ユニファイドメモリ 128 GB #27 · Q8_0 · ≈33 tok/s
  • CPU、RAM 32 GB #10 · Q4_K_M · ≈6 tok/s

スコアの内訳

C 総合 1,309 [1,300–1,318] パーセンタイル 36 · #187 · 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 136 ±2.28 1,329 ±18 24.5% 2025-04-29 —
LMArena text/overall 1,317 ±2.41 1,317 ±2 19.4% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,314 ±3.24 1,317 ±3 19.2% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,284 ±3.99 1,303 ±4 9.4% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,313 ±8.30 1,324 ±7 8.3% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,307 ±4.64 1,314 ±4 4.6% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,312 ±4.53 1,318 ±4 4.6% 2026-10-02 —
Epoch AI gpqa_diamond 減衰 ×0.26 0.62 ±0.03 1,327 ±14 1.4% 2026-08-30 —

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 1,313 [1,306–1,320] パーセンタイル 35 · #172 · 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 1,337 ±4.50 1,325 ±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

C 数学 1,330 [1,319–1,341] パーセンタイル 39 · #155 · 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 1,354 ±6.95 1,349 ±7 87.0% 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

C 文章作成 1,298 [1,291–1,305] パーセンタイル 36 · #170 · 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 1,271 ±5.30 1,297 ±5 61.4% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,312 ±4.53 1,318 ±4 32.1% 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

C 言語:繁體中文 1,323 [1,312–1,334] パーセンタイル 31 · #154 · 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 1,347 ±7.64 1,332 ±6 93.2% 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 言語:Deutsch 1,313 [1,296–1,330] パーセンタイル 25 · #108 · 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 1,308 ±11 1,323 ±9 92.0% 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

C 言語:English 1,312 [1,305–1,318] パーセンタイル 38 · #170 · 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 1,334 ±3.12 1,319 ±3 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

D 言語:Español 1,310 [1,287–1,333] パーセンタイル 12 · #131 · 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 1,317 ±14 1,322 ±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

D 言語:Français 1,326 [1,302–1,351] パーセンタイル 15 · #115 · 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 1,350 ±15 1,341 ±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

D 言語:日本語 1,309 [1,294–1,325] パーセンタイル 22 · #100 · 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 1,255 ±11 1,318 ±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

D 言語:한국어 1,319 [1,300–1,338] パーセンタイル 22 · #107 · 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 1,262 ±14 1,330 ±10 91.5% 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

D 言語:Polski 1,314 [1,303–1,325] パーセンタイル 6 · #123 · 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 1,299 ±7.01 1,322 ±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

C 言語:Русский 1,302 [1,291–1,312] パーセンタイル 30 · #164 · 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 1,291 ±6.11 1,308 ±6 93.4% 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

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