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コーディングランキング

リポジトリ規模のコーディング:SWE-Bench、LiveCodeBench、SciCode、Terminal-Bench、HumanEval。

469モデル
#モデルPodium ScoreSWE-Bench VerifiedSWE-Bench ProLiveCodeBenchSciCodeTerminal-Bench HardHumanEval速度
01
Claude Fable 5.1
Anthropic推論
95.5
——————85 t/s
02
Claude 5.5 Sonnet
Anthropic推論
91.5
91.5%74.8%84%—88%—94 t/s
03
GPT-6.1 Sol
OpenAI推論
89.0
89%72%82%—82%—75 t/s
4
Gemini 4 Argon
Google推論プレビュー
88.0
88%71%81.5%—84%—88 t/s
5
88.0
——————78 t/s
6
88.0
——————92 t/s
7
88.0
——————104 t/s
8
Claude Fable 5.1 (Low)
Anthropic推論
88.0
——————118 t/s
9
MiMo v2.6 Flash
Xiaomiオープン
86.0
86%67%77%—82%—118 t/s
10
Gemini 3.1 Pro Preview
Google推論プレビュー
85.5
85.5%68%77%—79%—105 t/s
11
Claude Opus 5.5
Anthropic推論
85.0
——————68 t/s
12
Mistral Large 4
Mistral推論
84.5
84.5%66%76%—76%—92 t/s
13
Claude Fable 5
Anthropic推論
84.1
95%—70%60.2%62.9%—71 t/s
14
Claude 5.5 Haiku
Anthropic推論
84.0
84%61.2%72%—75%—145 t/s
15
83.0
83%62%73%—74%—110 t/s
16
Claude Mythos Preview
Anthropic推論プレビュー
80.9
93.9%77.8%————80 t/s
17
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Googleプレビュー
76.0
76%52%65%—69%—210 t/s
18
75.0
——————62 t/s
19
Claude Opus 5.5 (High)
Anthropic推論
75.0
——————74 t/s
20
75.0
——————82 t/s
21
Claude Opus 5.5 (Low)
Anthropic推論
75.0
——————92 t/s
22
Kimi K3.1 Pro
Moonshot AIオープン推論
72.0
91.5%70%80%—76%—45 t/s
23
Claude Opus 5
Anthropic
70.4
——70%55.7%——60 t/s
24
GPT-6 Astra
OpenAI推論
67.2
90.2%67%76.2%—71.5%—82 t/s
25
Claude Mythos 5
Anthropic推論プレビュー
66.0
——————50 t/s
26
64.8
—64.6%73.7%56.1%65.9%—72 t/s
27
64.4
——63.3%58.2%——208 t/s
28
Simba 3.2
Independent推論
62.0
72%—————62 t/s
29
GPT-6 Luna
OpenAI推論
62.0
——————120 t/s
30
Kimi K3
Moonshot AIオープン推論
61.5
——74.7%58.7%——37 t/s
31
Qwen3.8 Flash Next
Alibabaオープン
60.5
—58%69.5%———168 t/s
32
60.2
——69.7%52.7%——233 t/s
33
Kimi K3.1 Highspeed
Moonshot AIオープン推論
60.0
——72%———130 t/s
34
60.0
——————76 t/s
35
GPT-6 Astra (high)
OpenAI推論
60.0
——————90 t/s
36
60.0
——————98 t/s
37
GPT-6 Astra (low)
OpenAI推論
60.0
——————110 t/s
38
GLM-5.3 Flash
Z.aiオープン
58.4
—54%66.5%———182 t/s
39
58.0
88.6%69.2%67.7%53.5%58.3%—50 t/s
40
GLM-5.1
Z.aiオープン
57.0
46%—57%———74 t/s
41
57.0
47%—57%———50 t/s
42
56.0
—46.5%58%———78 t/s
43
55.5
——74%53.2%53%—118 t/s
44
GLM-4.5 Air
Zhipu AIオープン推論
55.0
——68%———96 t/s
45
GPT-6 Luna (xhigh)
OpenAI推論
55.0
——————118 t/s
46
GPT-6 Luna (high)
OpenAI推論
55.0
——————128 t/s
47
55.0
——————138 t/s
48
GPT-6 Sol
OpenAI推論
55.0
——————220 t/s
49
GPT-6 Luna (low)
OpenAI推論
55.0
——————150 t/s
50
Muse Spark 1.3
Muse推論
55.0
——————75 t/s
51
55.0
45%—55%———40 t/s
52
54.9
—63.4%74%53.9%57.6%—127 t/s
53
Gemini 3.8 Flash
Google推論
54.0
——————302 t/s
54
54.0
——————315 t/s
55
54.0
——————340 t/s
56
GPT-5.5
OpenAI
54.0
—58.6%74.3%56.1%60.6%—60 t/s
57
52.0
——————80 t/s
58
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeekオープン推論
52.0
65%—68%———214 t/s
59
50.3
—67.7%————55 t/s
60
50.0
——62%———175 t/s
61
GPT-6 Sol (xhigh)
OpenAI推論
50.0
——————210 t/s
62
GPT-6 Sol (high)
OpenAI推論
50.0
——————226 t/s
63
GPT-6 Sol (medium)
OpenAI推論
50.0
——————238 t/s
64
50.0
——————165 t/s
65
GPT-6 Sol (low)
OpenAI推論
50.0
——————250 t/s
66
Step-5
StepFun推論
50.0
——————110 t/s
67
49.6
——69.3%53.1%40.9%—267 t/s
68
49.2
87.6%64.3%————80 t/s
69
Grok 4.7
xAI推論
48.0
——————95 t/s
70
45.6
—62.7%74%52.5%——175 t/s
71
45.1
—64.7%67.7%54.1%——59 t/s
72
45.0
——————265 t/s
73
MiMo V2.6 Pro
Xiaomiオープン
45.0
——————72 t/s
74
45.0
——————240 t/s
75
45.0
——————60 t/s
76
44.9
85.2%—58.7%48.6%——96 t/s
77
44.0
——45%———115 t/s
78
43.4
76.2%—91.7%56.1%41.7%—120 t/s
79
43.3
80.6%54.2%72.7%59%53.8%—136 t/s
80
43.0
35%—43%———60 t/s
81
MiMo V2.5 Pro
Xiaomiオープン
42.6
78.9%—73.3%50.2%43.2%—65 t/s
82
42.0
——————103 t/s
83
GLM-5.2
Z.aiオープン
41.9
—62.1%71.3%50.5%50.8%—164 t/s
84
41.0
33%—41%———80 t/s
85
40.9
80.4%60.6%69%53.5%50.8%—203 t/s
86
40.0
——————80 t/s
87
40.0
——————80 t/s
88
40.0
——————80 t/s
89
40.0
——————80 t/s
90
40.0
——————100 t/s
91
40.0
——————80 t/s
92
Qwen3 8 2 4t A95b
Alibabaオープン
40.0
——————85 t/s
93
40.0
——————90 t/s
94
40.0
——————80 t/s
95
40.0
——————90 t/s
96
Mercury 2.5
Inception
40.0
——————105 t/s
97
Glm 5
Z.aiオープン
40.0
——————60 t/s
98
40.0
——————80 t/s
99
40.0
——————90 t/s
100
40.0
——————90 t/s
Podium Scoreは5つのリーダーボードの加重平均です。詳細は評価方法をご覧ください。
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