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fedi-indexにおけるStep 2 (16K)

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 1,295 ±5

パーセンタイル 35 · #192 · 暫定

人間の評価 / タスク解決

1,302 / —

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

-134

100万トークンあたり$8.02、2社のプロバイダーの中央値 · 公式 $8.02

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 1,295 [1,290–1,300] パーセンタイル 35 · #192 · 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 1,321 ±4.36 1,321 ±4 28.4% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,299 ±7.77 1,304 ±7 25.2% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,287 ±6.40 1,306 ±6 13.2% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,278 ±16 1,295 ±13 8.9% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,292 ±10 1,301 ±9 5.6% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,307 ±11 1,313 ±10 5.3% 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 コーディング 1,294 [1,278–1,309] パーセンタイル 32 · #189 · 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 1,316 ±10 1,307 ±9 87.6% 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 1,287 [1,270–1,303] パーセンタイル 34 · #169 · 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 1,304 ±10 1,302 ±10 84.9% 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

C 文章作成 1,329 [1,314–1,343] パーセンタイル 44 · #150 · 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 1,328 ±11 1,355 ±11 60.1% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,307 ±11 1,313 ±10 31.4% 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

C 言語:繁體中文 1,308 [1,285–1,331] パーセンタイル 29 · #158 · 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 1,331 ±16 1,319 ±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

C 言語:English 1,321 [1,310–1,331] パーセンタイル 38 · #169 · 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 1,344 ±5.49 1,329 ±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 1,327 [1,309–1,345] パーセンタイル 33 · #157 · 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 1,324 ±11 1,339 ±10 91.7% 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

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