コーディング

プログラミングに関するやり取りに絞った順位です。人が回答を見比べて投票した結果で、順位は目安です。

色をつけた15行は、誤差の幅の上限が1位の下限以上です。このデータでは、1位との差がはっきりしません。横棒は誤差の幅、棒の中の縦線はスコアです。表の中でいちばん低い値を左端、いちばん高い値を右端にしています。点線は1位の下限です。

コーディング：上位50件
順位	モデル	提供元	スコア	誤差の幅	投票数
1	gemini-4-argon-high設定: High	Google	1562	1545–1579	1,233
2（1位と誤差の幅が重なる）	claude-fable-5-high設定: High	Anthropic	1551	1545–1558	10,404
3（1位と誤差の幅が重なる）	claude-opus-4-7-high設定: High	Anthropic	1550	1544–1556	18,591
4（1位と誤差の幅が重なる）	claude-opus-4-6-high設定: High	Anthropic	1550	1544–1555	20,617
5（1位と誤差の幅が重なる）	claude-opus-5.5-high設定: High	Anthropic	1550	1534–1565	1,444
6（1位と誤差の幅が重なる）	claude-opus-4-6	Anthropic	1548	1543–1553	23,351
7（1位と誤差の幅が重なる）	claude-opus-4-7	Anthropic	1546	1541–1552	18,816
8（1位と誤差の幅が重なる）	gpt-6.1-sol-max設定: Max	OpenAI	1545	1525–1565	911
9（1位と誤差の幅が重なる）	gpt-6-astra-max設定: Max	OpenAI	1542	1529–1554	2,424
10（1位と誤差の幅が重なる）	kimi-k3-max	moonshot	1540	1532–1547	7,775
11（1位と誤差の幅が重なる）	mimo-v2.6-pro	xiaomi	1539	1521–1557	1,107
12（1位と誤差の幅が重なる）	muse-spark-1.3-max	meta	1538	1528–1548	3,855
13	gpt-5.6-sol-xhigh設定: xHigh	OpenAI	1535	1528–1542	10,395
14	claude-opus-5-high設定: High	Anthropic	1534	1528–1540	16,352
15（1位と誤差の幅が重なる）	claude-fable-5.1-max設定: Max	Anthropic	1534	1522–1546	2,601
16	claude-opus-4-8-high設定: High	Anthropic	1533	1527–1539	17,444
17	muse-spark-1.1	meta	1533	1526–1539	11,168
18（1位と誤差の幅が重なる）	claude-sonnet-5.5-xhigh設定: xHigh	Anthropic	1532	1515–1549	1,176
19（1位と誤差の幅が重なる）	muse-spark-1.2 (xHigh)	meta	1531	1517–1546	1,679
20	claude-opus-4-5-20251101-high-32k	Anthropic	1531	1523–1538	7,806
21	gemini-3.8-flash-high設定: High	Google	1530	1523–1538	8,355
22	claude-opus-5-max設定: Max	Anthropic	1530	1522–1537	7,740
23	claude-opus-4-8	Anthropic	1529	1523–1535	18,083
24	muse-spark	meta	1529	1519–1539	3,944
25	claude-sonnet-4-6	Anthropic	1528	1523–1534	19,721
26	deepseek-v4.1-flash-max設定: Max	DeepSeek	1528	1517–1539	3,026
27	glm-5.3-flash	zai	1525	1517–1533	7,267
28	qwen3.7-max-preview	alibaba	1524	1506–1542	1,165
29	qwen3.8-max	alibaba	1524	1516–1532	7,077
30	claude-opus-4-5-20251101	Anthropic	1523	1518–1528	17,990
31	mimo-v2.5-pro	xiaomi	1522	1517–1528	19,865
32	gemini-3.1-pro-preview	Google	1522	1518–1527	34,338
33	gpt-5.4-high設定: High	OpenAI	1521	1515–1526	17,606
34	glm-5.3-max	zai	1520	1511–1529	4,900
35	claude-sonnet-4-5-20250929-high-32k	Anthropic	1519	1514–1524	19,959
36	claude-sonnet-5-high設定: High	Anthropic	1519	1513–1525	12,804
37	gpt-6-sol-max設定: Max	OpenAI	1519	1506–1531	2,441
38	gpt-5.5-high設定: High	OpenAI	1519	1513–1524	19,174
39	gemini-3.6-flash-high設定: High	Google	1518	1511–1525	10,382
40	gemini-3-pro	Google	1517	1510–1524	8,818
41	gemini-3.7-flash-high設定: High	Google	1517	1509–1525	6,718
42	kimi-k2.6	moonshot	1516	1509–1522	11,092
43	gpt-5.6-terra-xhigh設定: xHigh	OpenAI	1516	1509–1522	10,832
44	gpt-5.2-chat-latest-20260210	OpenAI	1515	1508–1522	9,632
45	mimo-v2.6-flash	xiaomi	1514	1501–1528	1,989
46	dola-seed-2.0-pro	bytedance	1514	1508–1519	22,064
47	grok-4.5	SpaceXAI（旧 xAI）	1513	1507–1520	11,127
48	qwen3.5-max-preview	alibaba	1513	1505–1521	6,371
49	gpt-5.5-instant	OpenAI	1513	1506–1521	7,927
50	glm-5.2-max	zai	1512	1506–1519	12,888

51位以下の、TRAIL 掲載ツールの提供元のモデル128件

横棒の左端と右端は、この表の中でいちばん低い値と高い値です。上の表とは目盛りが違います。

コーディング：51位以下の、掲載ツールの提供元のモデル
順位	モデル	提供元	スコア	誤差の幅	投票数
51	claude-sonnet-4-5-20250929	Anthropic	1512	1507–1517	19,786
54	gpt-5.4	OpenAI	1511	1506–1517	18,951
55	claude-opus-4-1-20250805-thinking-16k	Anthropic	1511	1505–1518	9,921
57	grok-4.20-beta-0309-reasoning	SpaceXAI（旧 xAI）	1511	1505–1517	18,373
58	gpt-5.5	OpenAI	1510	1505–1516	20,055
59	grok-4.6-high設定: High	SpaceXAI（旧 xAI）	1508	1501–1516	6,590
60	gpt-6-luna-max設定: Max	OpenAI	1508	1500–1516	6,559
61	grok-4.20-multi-agent-beta-0309	SpaceXAI（旧 xAI）	1508	1502–1514	18,021
62	grok-4.20-beta1	SpaceXAI（旧 xAI）	1508	1501–1516	7,497
63	gemini-3.5-flash-high設定: High	Google	1508	1501–1514	13,851
64	gemini-3.5-flash-medium設定: Medium	Google	1506	1500–1512	13,632
65	gemini-3-flash	Google	1506	1498–1514	6,605
66	deepseek-v4-pro-high-20260813設定: High	DeepSeek	1506	1494–1517	2,813
67	claude-opus-4-1-20250805	Anthropic	1505	1499–1510	15,700
70	gemma-4-31b	Google	1503	1488–1518	1,415
73	gemini-3.5-flash-lite	Google	1502	1495–1509	9,923
75	gpt-5.6-luna-xhigh設定: xHigh	OpenAI	1501	1494–1508	11,083
76	deepseek-v4-pro	DeepSeek	1500	1495–1506	17,144
79	grok-4.1-thinking	SpaceXAI（旧 xAI）	1500	1494–1505	15,423
81	claude-opus-4-20250514-thinking-16k	Anthropic	1498	1491–1506	6,595
82	gpt-5.3-chat-latest	OpenAI	1498	1491–1505	9,186
86	gpt-5.4-mini-high設定: High	OpenAI	1495	1489–1500	17,248
88	grok-4.1	SpaceXAI（旧 xAI）	1492	1487–1498	16,024
89	grok-4.7-xhigh設定: xHigh	SpaceXAI（旧 xAI）	1492	1478–1506	1,915
90	gpt-5.1-high設定: High	OpenAI	1492	1485–1499	8,418
94	gemini-3-flash (thinking-minimal)	Google	1490	1485–1495	23,993
96	gpt-5.2-high設定: High	OpenAI	1489	1483–1495	12,252
98	deepseek-v4-pro-high-preview	DeepSeek	1488	1482–1494	16,029
99	grok-4.3	SpaceXAI（旧 xAI）	1488	1482–1493	19,964
103	deepseek-v4-flash	DeepSeek	1484	1478–1491	15,289
105	gemma-4-26b-a4b	Google	1483	1468–1497	1,443
106	gpt-5.2	OpenAI	1482	1477–1487	22,142
107	claude-haiku-4-5-20251001	Anthropic	1481	1477–1485	37,782
111	deepseek-v4-flash-high-preview	DeepSeek	1480	1473–1486	15,247
114	deepseek-v3.2-thinking	DeepSeek	1476	1469–1482	8,893
115	gpt-5.1	OpenAI	1476	1469–1482	9,357
116	deepseek-v3.2-exp-thinking	DeepSeek	1474	1461–1488	1,934
117	claude-sonnet-4-20250514-thinking-32k	Anthropic	1474	1466–1482	6,352
124	gpt-5-high設定: High	OpenAI	1471	1463–1479	6,400
126	deepseek-v3.2	DeepSeek	1470	1463–1476	10,921
128	deepseek-v3.2-exp	DeepSeek	1467	1455–1479	2,550
129	chatgpt-4o-latest-20250326	OpenAI	1467	1462–1472	15,878
130	claude-opus-4-20250514	Anthropic	1464	1457–1472	7,834
131	gemini-2.5-pro	Google	1464	1460–1469	26,960
132	deepseek-r1-0528	DeepSeek	1464	1453–1476	2,690
134	gpt-5-chat	OpenAI	1462	1454–1469	5,991
135	grok-4-1-fast-reasoning	SpaceXAI（旧 xAI）	1461	1456–1467	13,936
137	gpt-5.4-nano-high設定: High	OpenAI	1460	1455–1466	17,671
138	deepseek-v3.1-terminus-thinking	DeepSeek	1460	1437–1484	634
139	o3-2025-04-16	OpenAI	1460	1454–1466	11,586
142	gpt-4.5-preview-2025-02-27	OpenAI	1458	1445–1471	1,939
144	gemini-3.1-flash-lite-preview	Google	1458	1452–1464	17,861
145	grok-4-fast-chat	SpaceXAI（旧 xAI）	1457	1441–1474	1,184
147	gpt-4.1-2025-04-14	OpenAI	1456	1449–1463	9,247
148	deepseek-v3.1-thinking	DeepSeek	1455	1442–1469	1,874
153	claude-3-7-sonnet-20250219-thinking-32k	Anthropic	1452	1444–1460	6,136
156	claude-sonnet-4-20250514	Anthropic	1449	1442–1456	7,309
157	deepseek-v3.1	DeepSeek	1448	1436–1459	2,603
162	deepseek-r1	DeepSeek	1444	1432–1456	2,317
164	grok-3-preview-02-24	SpaceXAI（旧 xAI）	1442	1434–1451	5,359
166	deepseek-v3.1-terminus	DeepSeek	1440	1419–1460	771
167	grok-4-fast-reasoning	SpaceXAI（旧 xAI）	1439	1429–1448	3,942
171	claude-3-5-sonnet-20241022	Anthropic	1436	1430–1441	14,906
172	grok-4-0709	SpaceXAI（旧 xAI）	1435	1428–1442	8,035
175	o3-mini-high設定: High	OpenAI	1434	1423–1446	2,596
177	o4-mini-2025-04-16	OpenAI	1433	1426–1440	8,653
178	gpt-4.1-mini-2025-04-14	OpenAI	1433	1426–1441	6,821
180	o1-2024-12-17	OpenAI	1433	1423–1442	3,973
184	claude-3-7-sonnet-20250219	Anthropic	1432	1424–1439	7,071
185	gpt-5-mini-high設定: High	OpenAI	1432	1423–1440	5,519
186	deepseek-v3-0324	DeepSeek	1428	1421–1435	8,336
187	gemini-2.5-flash-preview-09-2025	Google	1427	1420–1435	6,918
189	gemini-2.5-flash	Google	1424	1420–1428	26,380
194	o3-mini	OpenAI	1417	1410–1423	9,402
198	o1-preview	OpenAI	1415	1406–1425	5,123
211	claude-3-5-sonnet-20240620	Anthropic	1399	1392–1406	13,607
213	gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025-no-thinking	Google	1397	1391–1404	9,860
216	grok-3-mini-high設定: High	SpaceXAI（旧 xAI）	1393	1382–1403	3,164
221	gpt-oss-120b	OpenAI	1389	1382–1397	6,410
224	deepseek-v3	DeepSeek	1387	1377–1397	3,280
225	grok-3-mini-beta	SpaceXAI（旧 xAI）	1386	1377–1396	4,094
226	o1-mini	OpenAI	1386	1378–1393	8,478
227	claude-3-5-haiku-20241022	Anthropic	1386	1380–1392	11,142
229	gpt-5-nano-high設定: High	OpenAI	1385	1370–1399	1,665
231	gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17-thinking	Google	1382	1374–1390	5,978
237	deepseek-v2.5-1210	DeepSeek	1374	1357–1391	1,079
238	gpt-4.1-nano-2025-04-14	OpenAI	1373	1354–1392	807
244	gpt-4o-2024-05-13	OpenAI	1369	1363–1375	19,526
247	gpt-oss-20b	OpenAI	1368	1355–1381	2,111
248	deepseek-v2.5	DeepSeek	1368	1358–1377	4,252
251	gemini-2.0-flash-001	Google	1363	1356–1371	6,962
257	gpt-4o-2024-08-06	OpenAI	1360	1352–1368	7,318
259	grok-2-2024-08-13	SpaceXAI（旧 xAI）	1358	1351–1365	10,368
260	gemma-3-27b-it	Google	1358	1351–1365	8,023
262	gemini-1.5-pro-002	Google	1356	1349–1363	9,175
263	claude-3-opus-20240229	Anthropic	1355	1349–1361	33,748
271	gpt-4o-mini-2024-07-18	OpenAI	1348	1341–1354	10,928
272	gpt-4-turbo-2024-04-09	OpenAI	1347	1340–1354	17,104
273	gemini-1.5-pro-001	Google	1346	1339–1354	12,747
277	gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05	Google	1342	1333–1352	3,474
278	deepseek-coder-v2	DeepSeek	1342	1330–1354	2,671
281	gpt-4-1106-preview	OpenAI	1340	1333–1348	15,605
282	gemini-advanced-0514	Google	1337	1328–1346	8,138
283	grok-2-mini-2024-08-13	SpaceXAI（旧 xAI）	1334	1327–1342	8,652
285	gpt-4-0125-preview	OpenAI	1332	1324–1339	15,289
289	gpt-4-0314	OpenAI	1330	1320–1339	8,306
291	claude-3-sonnet-20240229	Anthropic	1318	1311–1325	18,888
292	gemini-1.5-flash-002	Google	1316	1308–1324	5,892
293	gemma-3-12b-it	Google	1316	1293–1339	543
295	gpt-4-0613	OpenAI	1314	1307–1322	13,719
300	gemini-1.5-flash-001	Google	1309	1301–1316	10,680
303	gemma-3n-e4b-it	Google	1307	1297–1317	3,488
307	gemma-2-27b-it	Google	1304	1298–1310	12,088
308	claude-3-haiku-20240307	Anthropic	1301	1294–1308	20,898
323	gpt-3.5-turbo-0125	OpenAI	1275	1267–1283	11,130
325	gemma-3-4b-it	Google	1273	1250–1297	605
327	gemini-1.5-flash-8b-001	Google	1271	1263–1279	6,069
329	gemma-2-9b-it	Google	1270	1263–1277	8,921
333	gpt-3.5-turbo-1106	OpenAI	1262	1247–1278	2,121
341	gemini-pro	Google	1249	1225–1272	678
349	gemini-pro-dev-api	Google	1239	1225–1253	2,681
354	deepseek-llm-67b-chat	DeepSeek	1218	1195–1242	649
355	gemma-1.1-7b-it	Google	1216	1206–1226	4,332
367	gemma-2-2b-it	Google	1192	1184–1200	7,298
376	gemma-1.1-2b-it	Google	1171	1157–1185	1,963
379	gemma-7b-it	Google	1167	1150–1183	1,381
385	palm-2	Google	1153	1132–1174	917
391	gemma-2b-it	Google	1136	1114–1158	742

出典: Arena（旧 LMArena）が公開しているデータセット lmarena-ai/leaderboard-dataset。使っている集計は text_style_control（coding）です。text_style_control は、style control（スタイル補正）つきの集計です。データセットの説明によると、文章の順位表では2025年5月16日から、この集計が標準になっています。
ライセンス: CC BY 4.0
Arena の公開日: 2026年10月8日
TRAIL の取得日: 2026年10月12日
表示している範囲: 全409件のうち、上位50件と、TRAIL に掲載しているツールの提供元のモデル。スコアと誤差の幅は、小数点以下を四捨五入しています。

この表の読み方

順位は、人の投票の結果です: Arena では、同じ質問に対する2つのモデルの回答を人が見比べて、良いと思った方に投票します。スコアは、その勝ち負けから計算した数字です。テストの点数ではありません。
誤差の幅が重なるモデルは、順位が入れ替わりえます: 誤差の幅は、Arena が公表しているスコアの下限と上限です。統計では信頼区間と呼び、本当のスコアがありそうな範囲を表します。2つのモデルの幅が重なっているとき、このデータだけではどちらが上とは言えません。
High や Max は、推論の設定です: モデル名の末尾の High、Max、xHigh などは、答える前に考える手間をどれだけかけるかの設定です。同じモデルでも、設定ごとに別の行になります。モデル名は Arena の表記のままです。「設定」として分けて表示しているのは、Anthropic、OpenAI、Google、xAI、DeepSeek のモデルだけです。ほかの提供元では、同じ語がモデル名の一部になっていることがあります。
投票数が少ないと、幅は広くなります: 投票数は、そのモデルが比べられた回数です。少ないうちは誤差の幅が広く、順位が動きやすくなります。