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タスク別の AI モデルランキング

公開ユーザー投票をタスクごとに。各モデルがどこまで描けるかの自社テストも並べました。

2026年10月19日時点の公開ユーザー投票によるタスク別 1 位:Wan 3.0(テキストから動画)、MiniMax H3 Max(画像から動画)、Seedance 2.5(参照素材から動画)、GPT Image 2.5 Sunburst(テキストから画像)、GPT Image 2.5 Sunburst(画像編集)。

音声品質ランキング

音声合成を対象とした、人間のリスナーによる独立した投票です。この Elo スコアは Spicy Index には含まれません。

取得日:2026年9月29日 · 全92モデルの外部ランキングから、カタログ内の5モデルを照合。

  1. 1Gemini 3.8 Flash TTS
    1,267 Elo95% CI 1,251–1,283

    リスナーの投票:2,211票

  2. 2Gemini 3.8 Flash-Lite TTS
    1,241 Elo95% CI 1,225–1,257

    リスナーの投票:2,180票

  3. 3MiniMax Speech 2.8 HD
    1,171 Elo95% CI 1,160–1,182

    リスナーの投票:4,498票

  4. 4MiniMax Speech 2.8 Turbo
    1,151 Elo95% CI 1,140–1,162

    リスナーの投票:4,391票

  5. 5Chatterbox
    1,023 Elo95% CI 1,012–1,034

    リスナーの投票:4,603票

順位は点推定値に基づきます。95%信頼区間が重なる場合、品質に明確な差があるとは言えません。

Artificial Analysis

長文タスクの指示遵守

共通の固定文書 6 本について各 4 問を出題します。検索、多段階推論、更新された事実、情報の欠如を扱い、厳密な JSON 形式の正答のみを採点します。Spicy Index には含めません。

  1. Claude Opus 5.5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:47,180〜47,180トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  2. DeepSeek V4 Flash

    2026年9月30日 更新

    実測入力:32,087〜32,087トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  3. DeepSeek V4 Pro

    2026年9月30日 更新

    実測入力:32,087〜32,087トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  4. GLM 5.2

    2026年9月30日 更新

    実測入力:38,336〜38,429トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  5. GLM 5.3

    2026年9月30日 更新

    実測入力:38,336〜38,429トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  6. GLM 5.3 Flash

    2026年9月30日 更新

    実測入力:38,336〜38,429トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  7. Kimi K3

    2026年9月30日 更新

    実測入力:32,084〜32,086トークン

    100.0 / 100

    指定形式での正答:24/24問

  8. Gemini 3.5 Flash-Lite

    2026年9月30日 更新

    実測入力:53,282〜53,282トークン

    95.8 / 100

    指定形式での正答:23/24問

  9. Claude Opus 4.6

    2026年9月30日 更新

    実測入力:33,716〜33,716トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー1件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    83.3 / 100

    指定形式での正答:20/24問

  10. Gemini 3 Flash Preview

    2026年9月30日 更新

    実測入力:53,282〜53,283トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー1件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    83.3 / 100

    指定形式での正答:20/24問

  11. Grok 4.6

    2026年9月30日 更新

    実測入力:32,211〜32,211トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー1件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    83.3 / 100

    指定形式での正答:20/24問

  12. Claude Sonnet 5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:47,178〜47,178トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー2件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    66.7 / 100

    指定形式での正答:16/24問

  13. Gemini 3.1 Pro Preview

    2026年9月30日 更新

    実測入力:53,283〜53,283トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー2件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    66.7 / 100

    指定形式での正答:16/24問

  14. Grok 4.5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:32,211〜32,211トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー4件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    33.3 / 100

    指定形式での正答:8/24問

  15. Claude Opus 4.5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:33,716〜33,745トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー5件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    16.7 / 100

    指定形式での正答:4/24問

  16. Gemini 3.7 Flash

    2026年9月30日 更新

    実測入力:53,283〜53,283トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー5件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    16.7 / 100

    指定形式での正答:4/24問

  17. Claude Opus 5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:47,178〜47,178トークン

    サンプル:拒否6件・JSON 形式エラー6件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    0.0 / 100

    指定形式での正答:0/24問

  18. Claude Sonnet 4.5

    2026年9月30日 更新

    実測入力:33,745〜33,745トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー6件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    0.0 / 100

    指定形式での正答:0/24問

  19. Claude Sonnet 4.6

    2026年9月30日 更新

    実測入力:33,716〜33,716トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー6件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    0.0 / 100

    指定形式での正答:0/24問

  20. Gemini 2.5 Flash

    2026年9月30日 更新

    実測入力:53,282〜53,282トークン

    サンプル:拒否0件・JSON 形式エラー6件・出力上限到達0件。項目は重複する場合があります。

    0.0 / 100

    指定形式での正答:0/24問

全モデルに同じ文書を入力します。文書あたりの基準トークン数は 31,998(o200k_base、tiktoken 0.14.0)、出力上限は 4,096 トークンです。コードブロックは中身が正答でも形式エラーとします。6 本すべてが完了した結果のみ公開します。最大コンテキスト長や長文能力全体を測るテストではありません。

テスト方法

短い英語朗読の文字起こし

6 人の話者による固定の朗読 6 本、合計 53.6 秒・参照語数 146 語の小規模テストです。歌詞、雑音下の音声、文字起こし全般の能力は評価せず、Spicy Index にも含めません。

  • Grok STT

    2026年9月30日 更新

    置換 2・削除 0・挿入 0 / 参照 146 語

    1.37% WER

    低いほど良い

  • HeartMuLa Transcribe

    2026年9月30日 更新

    置換 4・削除 0・挿入 2 / 参照 146 語

    4.11% WER

    低いほど良い

単語誤り率(WER)は、置換・削除・挿入の合計を全参照語数で割った値です。大文字小文字と句読点を同一の規則で正規化し、語中のアポストロフィは保持します。6 本すべてが完了した結果のみ表示します。WER は 100%を超える場合があります。

文字起こしの評価方法

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