GPT-5 Nano w fedi-index
Wynik w każdym przekroju, z czego się składa, opłacalność, uruchomienie lokalne i historia.
fedi-index · Ogólny
C 1 323 ±8
Percentyl 39 · #178
Ludzie wolą / Rozwiązuje zadania
1 316 / 1 334
Głosy ludzi a benchmarki, Elo-eq
Opłacalność
-7
0,1375 USD za 1M tokenów, mediana dostawców: 25 · producent 0,1375 USD
Na twoim sprzęcie
Zamknięte wagi: tylko w chmurze.
Rozkład wyniku
C Ogólny 1 323 [1 314–1 331] Percentyl 39 · #178 · składniki: 9
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
139 ±1,87 | 1 354 ±15 | 26,3% | 2025-08-07 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1 320 ±3,50 | 1 320 ±4 | 18,7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1 329 ±4,95 | 1 330 ±4 | 18,1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1 306 ±6,68 | 1 324 ±6 | 8,4% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1 321 ±16 | 1 330 ±13 | 5,5% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
wygaszanie ×0,61 |
0,12 ±0,01 | 1 334 ±3 | 5,0% | 2026-08-10 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1 312 ±7,36 | 1 318 ±7 | 4,1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1 311 ±7,99 | 1 318 ±7 | 4,0% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
wygaszanie ×0,26 |
0,69 ±0,03 | 1 363 ±13 | 1,3% | 2025-10-30 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Programowanie 1 323 [1 311–1 334] Percentyl 37 · #167 · składniki: 1 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/coding
|
1 351 ±7,45 | 1 338 ±7 | 88,9% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Matematyka 1 337 [1 327–1 348] Percentyl 42 · #149 · składniki: 3
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1 318 ±14 | 1 314 ±13 | 38,6% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
wygaszanie ×0,86 |
0,20 ±0,02 | 1 364 ±5 | 34,8% | 2026-06-12 | high |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
wygaszanie ×0,86 |
0,02 ±0,02 | 1 396 ±4 | 18,2% | 2026-06-12 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
D Obraz 1 332 [1 324–1 339] Percentyl 23 · #87 · składniki: 3 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1 159 ±5,64 | 1 347 ±5 | 66,7% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/ocr
|
1 152 ±7,68 | 1 329 ±7 | 15,0% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
vision/diagram
|
1 141 ±13 | 1 322 ±12 | 11,4% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Pisanie 1 284 [1 272–1 297] Percentyl 34 · #178 · składniki: 2 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1 250 ±10 | 1 275 ±10 | 57,3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1 312 ±7,36 | 1 318 ±7 | 34,8% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Język: 繁體中文 1 326 [1 307–1 345] Percentyl 32 · #153 · składniki: 1 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1 354 ±13 | 1 338 ±11 | 91,4% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Język: English 1 298 [1 289–1 308] Percentyl 35 · #177 · składniki: 1 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1 321 ±5,04 | 1 305 ±5 | 93,4% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
D Język: Polski 1 322 [1 303–1 341] Percentyl 10 · #118 · składniki: 1 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1 312 ±13 | 1 333 ±11 | 91,4% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
C Język: Русский 1 304 [1 284–1 323] Percentyl 30 · #163 · składniki: 1 wstępny
| Źródło | Składnik | Wartość | Elo-eq | Waga | Pomiar | Wariant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1 296 ±12 | 1 313 ±11 | 91,3% | 2026-10-02 | high |
Waga to udział składnika w wyniku (reszta to prior, który przyciąga modele z małą ilością danych do mediany populacji). Metodologia
Historia
To samo w tabeli
| Model | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5 Nano | 1 323 C |
Odznaka
Pokaż fedi-index modelu na swojej stronie lub w README. Odznaka aktualizuje się sama i prowadzi do tej strony.
Dane CC BY 4.0: zachowaj link do fedi.software.