GPT-5.5 în fedi-index
Scorul în fiecare secțiune, din ce este alcătuit, raport calitate-preț, rulare locală și istoric.
fedi-index · General
S 1.466 ±6
Percentilă 96 · #13
Preferate de oameni / Rezolvă sarcini
1.460 / 1.476
Voturi ale oamenilor față de benchmarkuri, Elo-eq
Raport calitate-preț
+29
11,25 USD per 1M tokeni, mediana a 38 furnizori · producător 11,25 USD
Pe hardware-ul tău
Ponderi închise: doar în cloud.
Descompunerea scorului
S General 1.466 [1.460–1.472] Percentilă 96 · #13 · componente: 9
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
159 ±1,43 | 1.510 ±11 | 28,6% | 2026-04-23 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1.471 ±1,89 | 1.471 ±2 | 16,8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1.489 ±2,22 | 1.475 ±2 | 16,8% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1.478 ±2,70 | 1.487 ±3 | 8,3% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/expert
|
1.508 ±3,96 | 1.482 ±3 | 8,2% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.484 ±2,56 | 1.479 ±2 | 4,2% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
atenuare ×0,61 |
0,63 ±0,02 | 1.495 ±5 | 4,1% | 2026-08-27 | xhigh |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1.476 ±3,42 | 1.468 ±3 | 4,1% | 2026-10-02 | high |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
atenuare ×0,26 |
0,91 ±0,02 | 1.461 ±8 | 1,5% | 2026-05-05 | low |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Programare 1.435 [1.432–1.437] Percentilă 86 · #39 · componente: 2 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1.512 ±3,03 | 1.453 ±1 | 45,8% | 2026-10-01 | xhigh-codex-harness |
| LMArena |
text/coding
|
1.494 ±2,89 | 1.465 ±3 | 44,6% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Agenți 1.459 [1.454–1.465] Percentilă 81 · #12 · componente: 2
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0,04 ±0,01 | 1.475 ±2 | 66,6% | 2026-10-02 | xhigh |
| τ²-bench (Sierra) |
tau2/banking_knowledge
atenuare ×0,76 |
0,45 ±0,05 | 1.488 ±8 | 26,3% | 2026-07-22 | xhigh |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
S Matematică 1.469 [1.462–1.475] Percentilă 97 · #8 · componente: 3
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1.486 ±5,35 | 1.476 ±5 | 51,8% | 2026-10-02 | — |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
atenuare ×0,86 |
0,85 ±0,02 | 1.506 ±5 | 30,4% | 2026-06-11 | xhigh |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
atenuare ×0,86 |
0,72 ±0,07 | 1.508 ±11 | 10,5% | 2026-06-11 | xhigh |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Imagine 1.459 [1.455–1.463] Percentilă 87 · #16 · componente: 3 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
vision/overall
|
1.297 ±3,01 | 1.472 ±3 | 63,0% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/ocr
|
1.308 ±3,02 | 1.479 ±3 | 15,7% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
vision/diagram
|
1.326 ±4,28 | 1.486 ±4 | 15,3% | 2026-10-02 | — |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Scriere 1.466 [1.461–1.470] Percentilă 93 · #20 · componente: 2 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1.455 ±3,33 | 1.485 ±3 | 62,1% | 2026-10-02 | high |
| LMArena |
text/longer_query
|
1.484 ±2,56 | 1.479 ±2 | 31,8% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: 繁體中文 1.464 [1.456–1.471] Percentilă 96 · #10 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1.535 ±4,97 | 1.481 ±4 | 93,7% | 2026-10-02 | — |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: Deutsch 1.451 [1.436–1.467] Percentilă 94 · #10 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/german
|
1.481 ±9,72 | 1.472 ±8 | 92,4% | 2026-10-02 | — |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: English 1.446 [1.442–1.451] Percentilă 89 · #32 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1.470 ±2,44 | 1.462 ±3 | 94,0% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: Español 1.443 [1.431–1.455] Percentilă 88 · #19 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1.468 ±7,36 | 1.461 ±7 | 93,0% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: Français 1.447 [1.436–1.459] Percentilă 85 · #21 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1.486 ±7,07 | 1.466 ±6 | 93,1% | 2026-10-02 | — |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: 日本語 1.477 [1.462–1.492] Percentilă 97 · #5 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1.497 ±11 | 1.499 ±8 | 92,5% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: 한국어 1.462 [1.449–1.475] Percentilă 96 · #7 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/korean
|
1.461 ±9,38 | 1.482 ±7 | 92,9% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: Polski 1.444 [1.430–1.457] Percentilă 85 · #20 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/polish
|
1.465 ±8,93 | 1.462 ±8 | 92,7% | 2026-10-02 | high |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
A Limbă: Русский 1.456 [1.449–1.462] Percentilă 91 · #22 · componente: 1 provizoriu
| Sursă | Componentă | Valoare | Elo-eq | Pondere | Măsurat | Variantă |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1.473 ±3,91 | 1.472 ±4 | 93,8% | 2026-10-02 | — |
Ponderea este cota componentei în scor (restul este priorul care trage modelele cu puține date spre mediana populației). Metodologie
Istoric
Același lucru într-un tabel
| Model | 2026-10 |
|---|---|
| GPT-5.5 | 1.466 S |
Insignă
Afișează fedi-index-ul modelului pe site-ul tău sau într-un README. Insigna se actualizează singură și trimite la această pagină.
Date CC BY 4.0: păstrează linkul către fedi.software.