fedi-indexにおけるQwen3.5 397B A17B
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 1,412 ±5
パーセンタイル 75 · #74
人間の評価 / タスク解決
1,425 / 1,396
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+27
100万トークンあたり$1.35、31社のプロバイダーの中央値 · 公式 $1.35
手元のハードウェアで
- ユニファイドメモリ 128 GB #35 · UD-IQ1_M · 高圧縮 · ≈26 tok/s
スコアの内訳
B 総合 1,412 [1,407–1,418] パーセンタイル 75 · #74 · 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 ±0.87 | 1,411 ±7 | 38.6% | 2026-02-13 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,438 ±1.59 | 1,438 ±2 | 15.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,448 ±1.90 | 1,438 ±2 | 15.3% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,424 ±2.30 | 1,435 ±2 | 7.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,462 ±3.49 | 1,445 ±3 | 7.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,442 ±2.24 | 1,440 ±2 | 3.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,447 ±2.96 | 1,442 ±3 | 3.8% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.86 ±0.02 | 1,441 ±11 | 1.3% | 2026-08-07 | none |
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 1,408 [1,406–1,410] パーセンタイル 72 · #78 · 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
|
1,399 ±2.60 | 1,421 ±1 | 45.7% | 2026-10-01 | — |
| LMArena |
text/coding
|
1,464 ±2.47 | 1,439 ±2 | 44.8% | 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 エージェント 1,388 [1,380–1,396] パーセンタイル 7 · #54 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
減衰 ×0.76 |
0.10 ±0.03 | 1,430 ±5 | 81.4% | 2026-02-27 | enabled |
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 1,405 [1,398–1,412] パーセンタイル 74 · #66 · 要素数：2
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,455 ±4.53 | 1,446 ±4 | 51.4% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.31 ±0.03 | 1,389 ±6 | 41.6% | 2026-08-30 | none |
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 1,428 [1,425–1,431] パーセンタイル 64 · #41 · 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
|
1,264 ±2.74 | 1,442 ±2 | 62.9% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1,272 ±2.70 | 1,444 ±3 | 15.7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1,278 ±3.83 | 1,444 ±3 | 15.4% | 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 文章作成 1,419 [1,415–1,423] パーセンタイル 75 · #67 · 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
|
1,401 ±2.93 | 1,430 ±3 | 62.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,442 ±2.24 | 1,440 ±2 | 31.7% | 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：繁體中文 1,438 [1,432–1,444] パーセンタイル 82 · #41 · 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
|
1,500 ±4.17 | 1,453 ±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
B 言語：Deutsch 1,426 [1,412–1,440] パーセンタイル 76 · #36 · 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
|
1,448 ±8.65 | 1,443 ±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：English 1,420 [1,416–1,424] パーセンタイル 74 · #73 · 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
|
1,444 ±2.10 | 1,434 ±2 | 94.0% | 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：Español 1,422 [1,412–1,433] パーセンタイル 68 · #48 · 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
|
1,443 ±6.27 | 1,438 ±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
B 言語：Français 1,427 [1,416–1,438] パーセンタイル 70 · #41 · 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
|
1,462 ±6.59 | 1,444 ±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
B 言語：日本語 1,429 [1,415–1,443] パーセンタイル 80 · #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/japanese
|
1,427 ±10 | 1,447 ±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
B 言語：한국어 1,406 [1,395–1,418] パーセンタイル 58 · #57 · 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
|
1,382 ±8.55 | 1,422 ±6 | 93.1% | 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 1,434 [1,422–1,446] パーセンタイル 80 · #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/polish
|
1,452 ±7.62 | 1,451 ±6 | 93.1% | 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 言語：Русский 1,418 [1,413–1,424] パーセンタイル 72 · #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/russian
|
1,428 ±3.32 | 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
推移
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| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| Qwen3.5 397B A17B | 1,412 B |
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