AIFIND / MODEL INTELLIGENCE

LiveBench · コーディング

LiveBench · コーディング · LiveBench

集計対象

Coding と Agentic Coding を各 50% で平均。

公式の出典 ↗共通の評価方法

何を測るか

丸め前の直接コーディングと共通ツールによるコーディングを別の測定として集計します。

比較の限界

表示の平均をさらに投票に加えません。公式ページの分類・微調整モデル設定によって点数も変わります。

出典・利用条件

Apache 2.0

LiveBench が公表した点数を当サイトで所定の方法により集約しています。異なる尺度の点数を単純加算しません。

最終取得確認 2026/10/04 20:00 JST · 最後の成功 2026/10/04 20:00 JST。リアルタイムの成績ではありません。

元の評価結果

出典公開 2026/09/30 JST · 取得確認 2026/10/04 20:00 JST

固定規則でモデルごとの代表設定を選択します。不採用の理由と元の順位を保持し、最大 30 モデルを表示。匿名モデルは除外します。

元の順位	モデル・設定	元のスコア	採否
1	claude-opus-5-5-max-effortMax 推論	80.5%	採用可能
2	deepseek-v4.1-flash-max出典の既定設定	78.7%	採用可能
4	claude-fable-5-1-max-effortMax 推論	76.2%	採用可能
5	claude-fable-5-max-effortMax 推論	74.1%	採用可能
6	claude-sonnet-5-5-max-effortMax 推論	73.8%	採用可能
7	smaug-agentic出典の既定設定	73.6%	採用可能
8	claude-opus-5-max-effortMax 推論	73.3%	採用可能
9	muse-spark-1.3-xhighxHigh 推論	72.6%	採用可能
10	kimi-k3出典の既定設定	71.8%	採用可能
11	gpt-5.6-sol-maxMax 推論	70.1%	採用可能
12	claude-sonnet-5-xhigh-effortxHigh 推論	70.0%	採用可能
13	glm-5.3出典の既定設定	69.9%	採用可能
14	smaug-flash出典の既定設定	69.1%	採用可能
15	gpt-6-astra-maxMax 推論	68.8%	採用可能
16	qwen3.8-max出典の既定設定	68.8%	採用可能
18	gemini-3.7-flash-highHigh 推論	68.6%	採用可能
19	qwen3.8-27b出典の既定設定	68.5%	採用可能
20	smaug-mini出典の既定設定	68.1%	採用可能
21	gpt-5.5-xhighxHigh 推論	68.1%	採用可能
22	glm-5.3-flash出典の既定設定	67.9%	採用可能
23	muse-spark-1.1-xhighxHigh 推論	67.8%	採用可能
24	muse-spark-1.2-xhighxHigh 推論	67.6%	採用可能
25	gpt-6.1-sol-maxMax 推論	67.5%	採用可能
26	gpt-6-sol-maxMax 推論	67.3%	採用可能
27	qwen3.8-flash-next出典の既定設定	67.1%	採用可能
28	grok-4.6出典の既定設定	66.9%	採用可能
29	deepseek-v4-flash-vision-exp出典の既定設定	66.7%	採用可能
30	gpt-5.6-terra-maxMax 推論	66.6%	採用可能
31	gpt-5.2-codex出典の既定設定	66.5%	採用可能
32	claude-opus-4-7-xhigh-effortxHigh 推論	66.4%	採用可能

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