GLM 5.3 ใน fedi-index
คะแนนในทุกหมวด องค์ประกอบของคะแนน ความคุ้มค่า การรันบนเครื่อง และประวัติ
fedi-index · ภาพรวม
A 1,457 ±6
เปอร์เซ็นไทล์ 92 · #24
คนชอบ / แก้โจทย์
1,460 / 1,453
โหวตจากผู้คนเทียบกับเบนช์มาร์ก, Elo-eq
ความคุ้มค่า
+60
US$2.15 ต่อ 1M โทเค็น, ค่ามัธยฐานจาก 56 ผู้ให้บริการ · ราคาผู้พัฒนา US$2.15
บนฮาร์ดแวร์ของคุณ
ไม่สามารถรันบนเครื่องอ้างอิงได้
รายละเอียดคะแนน
A ภาพรวม 1,457 [1,451–1,463] เปอร์เซ็นไทล์ 92 · #24 · องค์ประกอบ: 9
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
156 ±1.10 | 1,482 ±9 | 33.3% | 2026-08-14 | — |
| LMArena |
text/overall
|
1,471 ±2.82 | 1,471 ±3 | 16.4% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,488 ±3.31 | 1,475 ±3 | 16.3% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,477 ±4.21 | 1,486 ±4 | 7.9% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/expert
|
1,514 ±7.23 | 1,488 ±6 | 7.3% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,483 ±3.80 | 1,478 ±4 | 4.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,472 ±6.06 | 1,464 ±6 | 3.7% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
simpleqa_verified
ค่าผิดปกติ ลดทอน ×0.61 |
0.41 ±0.02 | 1,426 ±5 | 2.0% | 2026-08-28 | max |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
ลดทอน ×0.26 |
0.91 ±0.02 | 1,463 ±7 | 1.6% | 2026-08-24 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A เขียนโค้ด 1,450 [1,446–1,453] เปอร์เซ็นไทล์ 94 · #19 · องค์ประกอบ: 2 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
webdev/overall
|
1,623 ±4.17 | 1,485 ±1 | 46.7% | 2026-10-01 | max |
| LMArena |
text/coding
|
1,497 ±4.75 | 1,468 ±4 | 43.5% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
B เอเจนต์ 1,442 [1,439–1,445] เปอร์เซ็นไทล์ 60 · #24 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
agent/overall
|
0.02 ±0.00 | 1,467 ±2 | 90.5% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A คณิตศาสตร์ 1,448 [1,438–1,459] เปอร์เซ็นไทล์ 91 · #25 · องค์ประกอบ: 3
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,491 ±11 | 1,480 ±10 | 45.9% | 2026-10-02 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
ลดทอน ×0.86 |
0.69 ±0.03 | 1,470 ±6 | 33.5% | 2026-08-25 | max |
| Epoch AI |
frontiermath_t4
ลดทอน ×0.86 |
0.29 ±0.07 | 1,439 ±12 | 12.2% | 2026-08-25 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A งานเขียน 1,466 [1,459–1,472] เปอร์เซ็นไทล์ 92 · #21 · องค์ประกอบ: 2 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,457 ±5.21 | 1,487 ±5 | 61.0% | 2026-10-02 | max |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,483 ±3.80 | 1,478 ±4 | 32.5% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: 繁體中文 1,454 [1,441–1,466] เปอร์เซ็นไทล์ 91 · #21 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,524 ±8.53 | 1,472 ±7 | 93.0% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: English 1,458 [1,450–1,465] เปอร์เซ็นไทล์ 94 · #17 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,482 ±3.85 | 1,475 ±4 | 93.7% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
B ภาษา: Español 1,419 [1,399–1,440] เปอร์เซ็นไทล์ 65 · #53 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/spanish
|
1,446 ±12 | 1,441 ±12 | 91.0% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: Français 1,447 [1,425–1,469] เปอร์เซ็นไทล์ 84 · #22 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/french
|
1,494 ±13 | 1,473 ±12 | 90.5% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: 日本語 1,435 [1,412–1,458] เปอร์เซ็นไทล์ 81 · #25 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/japanese
|
1,445 ±17 | 1,461 ±13 | 90.1% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
A ภาษา: Русский 1,442 [1,431–1,453] เปอร์เซ็นไทล์ 85 · #36 · องค์ประกอบ: 1 เบื้องต้น
| แหล่งข้อมูล | องค์ประกอบ | ค่า | Elo-eq | น้ำหนัก | วันที่วัด | รุ่นย่อย |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,458 ±6.58 | 1,459 ±6 | 93.3% | 2026-10-02 | max |
น้ำหนักคือสัดส่วนขององค์ประกอบในคะแนน (ส่วนที่เหลือคือค่าก่อนหน้า ซึ่งดึงโมเดลที่มีข้อมูลน้อยเข้าหาค่ามัธยฐานของกลุ่ม) ระเบียบวิธี
ประวัติ
ดูแบบตาราง
| โมเดล | 2026-10 |
|---|---|
| GLM 5.3 | 1,457 A |
แบดจ์
แสดง fedi-index ของโมเดลบนเว็บไซต์หรือใน README ของคุณ แบดจ์อัปเดตอัตโนมัติและลิงก์มายังหน้านี้
ข้อมูลเป็น CC BY 4.0: โปรดคงลิงก์ไปยัง fedi.software