fedi-indexにおけるQwen3.6 Max Preview
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 1,424 ±7
パーセンタイル 80 · #59
人間の評価 / タスク解決
1,432 / 1,414
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+20
100万トークンあたり$2.92、12社のプロバイダーの中央値 · 公式 $2.92
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 1,424 [1,418–1,431] パーセンタイル 80 · #59 · 要素数：9
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
149 ±1.21 | 1,432 ±10 | 33.3% | 2026-04-20 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,447 ±4.17 | 1,447 ±4 | 16.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,457 ±5.19 | 1,446 ±5 | 16.2% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,438 ±7.02 | 1,449 ±7 | 7.4% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,477 ±13 | 1,457 ±10 | 6.0% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
減衰 ×0.61 |
0.52 ±0.02 | 1,461 ±5 | 4.3% | 2026-08-27 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,458 ±6.63 | 1,454 ±6 | 3.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,456 ±10 | 1,450 ±9 | 3.2% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.87 ±0.02 | 1,446 ±11 | 1.3% | 2026-08-07 | — |
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 1,427 [1,421–1,432] パーセンタイル 82 · #52 · 要素数：3
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,482 ±6.38 | 1,444 ±2 | 41.7% | 2026-10-01 | — |
| LMArena |
text/coding
|
1,472 ±7.72 | 1,445 ±7 | 34.9% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
swe_bench_verified
減衰 ×0.37 |
0.77 ±0.02 | 1,466 ±10 | 14.5% | 2026-05-28 | — |
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 1,407 [1,384–1,429] パーセンタイル 75 · #64 · 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
|
1,465 ±15 | 1,455 ±14 | 80.8% | 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 文章作成 1,439 [1,426–1,452] パーセンタイル 83 · #46 · 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
|
1,435 ±11 | 1,464 ±12 | 54.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,458 ±6.63 | 1,454 ±6 | 37.3% | 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：繁體中文 1,419 [1,397–1,442] パーセンタイル 72 · #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/chinese
|
1,486 ±16 | 1,442 ±13 | 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 言語：English 1,427 [1,415–1,438] パーセンタイル 79 · #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/english
|
1,452 ±6.10 | 1,443 ±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 1,425 [1,405–1,445] パーセンタイル 77 · #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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,445 ±13 | 1,447 ±11 | 91.0% | 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 |
|---|---|
| Qwen3.6 Max Preview | 1,424 A |
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