マルチモーダル AI ランキング(画像理解)
LMArena Vision Arena のスコア順。ユーザーが画像をアップロードして質問し、匿名の 2 モデルの回答に投票します。
- オープンウェイト首位
Gemma 4 31B1285Google
2026年10月19日 公開の LMArena Vision Arena では Anthropic の Claude Fable 5 (High) が 1325(14,714 票)で 167 モデル中 1 位です。
全ランキング · 画像から創作
104 件既定は LMArena スコア降順。± は 95% 信頼区間の半幅。カテゴリ列は各サブボードのスコア(– は未掲載)。
| # | モデル | LMArena · 画像から創作 | ライセンス | ||
|---|---|---|---|---|---|
| スコア↓ | 順位 | 票数 | |||
| 1 | 1342±19 | 1 | 1,096 | Proprietary | |
| 2 | 1338±19 | 2 | 1,159 | Proprietary | |
| 3 | 1331±17 | 3 | 1,407 | Proprietary | |
| 4 | 1330±28 | 4 | 511 | Proprietary | |
| 5 | 1327±33 | 5 | 346 | Proprietary | |
| 6 | 1326±16 | 6 | 1,454 | Proprietary | |
| 7 | 1324±11 | 7 | 3,296 | Proprietary | |
| 8 | 1321±17 | 8 | 1,397 | Proprietary | |
| 9 | 1320±37 | 9 | 283 | Proprietary | |
| 10 | 1319±15 | 10 | 1,733 | Proprietary | |
| 11 | 1314±12 | 11 | 2,968 | Proprietary | |
| 12 | 1313±16 | 12 | 1,633 | Proprietary | |
| 13 | 1312±22 | 13 | 747 | Proprietary | |
| 14 | 1312±28 | 14 | 505 | Proprietary | |
| 15 | 1301±14 | 15 | 2,038 | Proprietary | |
| 16 | 1301±18 | 16 | 1,180 | Proprietary | |
| 17 | 1301±19 | 17 | 1,127 | Proprietary | |
| 18 | 1301±17 | 18 | 1,398 | Proprietary | |
| 19 | 1301±40 | 19 | 229 | Proprietary | |
| 20 | 1299±29 | 20 | 459 | Proprietary | |
| 21 | 1296±28 | 21 | 493 | Proprietary | |
| 22 | 1293±13 | 22 | 2,497 | Proprietary | |
| 23 | 1293±19 | 23 | 1,094 | Proprietary | |
| 24 | 1292±17 | 24 | 1,396 | Proprietary | |
| 25 | 1287±14 | 25 | 2,126 | Proprietary | |
| 26 | 1286±28 | 26 | 476 | Proprietary | |
| 27 | 1286±31 | 27 | 408 | Proprietary | |
| 28 | 1285±12 | 28 | 2,703 | Apache 2.0 | |
| 29 | 1283±19 | 29 | 1,039 | Proprietary | |
| 30 | 1283±14 | 30 | 2,112 | Proprietary | |
| 31 | 1281±15 | 31 | 1,692 | Proprietary | |
| 32 | 1278±22 | 32 | 792 | Proprietary | |
| 33 | 1276±15 | 33 | 1,706 | Proprietary | |
| 34 | 1275±33 | 34 | 345 | MIT | |
| 35 | 1273±20 | 35 | 916 | Modified MIT | |
| 36 | 1272±15 | 36 | 1,696 | Proprietary | |
| 37 | 1272±16 | 37 | 1,446 | Proprietary | |
| 38 | 1270±33 | 38 | 318 | Proprietary | |
| 39 | 1270±17 | 39 | 1,355 | MIT | |
| 40 | 1269±14 | 40 | 1,768 | Modified MIT | |
| 41 | 1266±21 | 41 | 935 | Proprietary | |
| 42 | 1265±12 | 42 | 3,682 | Proprietary | |
| 43 | 1262±24 | 43 | 714 | Proprietary | |
| 44 | 1260±13 | 44 | 2,304 | Apache 2.0 | |
| 45 | 1260±21 | 45 | 862 | Proprietary | |
| 46 | 1259±32 | 46 | 361 | Proprietary | |
| 47 | 1258±26 | 47 | 543 | Proprietary | |
| 48 | 1258±18 | 48 | 1,094 | Proprietary | |
| 49 | 1257±20 | 49 | 977 | Proprietary | |
| 50 | 1256±16 | 50 | 1,495 | Apache 2.0 | |
| 51 | 1254±18 | 51 | 1,245 | Proprietary | |
| 52 | 1253±19 | 52 | 1,130 | Proprietary | |
| 53 | 1252±12 | 53 | 2,924 | Proprietary | |
| 54 | 1248±20 | 54 | 992 | Proprietary | |
| 55 | 1248±22 | 55 | 795 | Proprietary | |
| 56 | 1248±14 | 56 | 1,883 | Proprietary | |
| 57 | 1246±19 | 57 | 1,124 | Proprietary | |
| 58 | 1242±40 | 58 | 228 | Proprietary | |
| 59 | 1241±13 | 59 | 2,919 | Proprietary | |
| 60 | 1237±23 | 60 | 696 | Apache 2.0 | |
| 61 | 1237±35 | 61 | 286 | Modified MIT | |
| 62 | 1237±14 | 62 | 2,011 | Proprietary | |
| 63 | 1235±19 | 63 | 1,070 | Proprietary | |
| 64 | 1234±17 | 64 | 1,339 | MiniMax Community License | |
| 65 | 1233±21 | 65 | 877 | Proprietary | |
| 66 | 1232±29 | 66 | 482 | Proprietary | |
| 67 | 1231±36 | 67 | 303 | MIT | |
| 68 | NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIAオープン | 1231±44 | 68 | 193 | OpenMDW-1.1 |
| 69 | 1230±20 | 69 | 1,227 | Proprietary | |
| 70 | 1230±14 | 70 | 1,908 | MIT | |
| 71 | 1225±17 | 71 | 1,290 | Proprietary | |
| 72 | 1224±14 | 72 | 2,140 | Apache 2.0 | |
| 73 | 1222±15 | 73 | 1,629 | Proprietary | |
| 74 | 1220±21 | 74 | 865 | Apache 2.0 | |
| 75 | 1220±20 | 75 | 974 | Apache 2.0 | |
| 76 | 1219±38 | 76 | 286 | Proprietary | |
| 77 | 1217±21 | 77 | 879 | Apache 2.0 | |
| 78 | 1217±33 | 78 | 370 | Proprietary | |
| 79 | 1213±17 | 79 | 1,330 | Proprietary | |
| 80 | 1210±19 | 80 | 1,297 | Proprietary | |
| 81 | 1210±20 | 81 | 1,283 | Proprietary | |
| 82 | 1205±34 | 82 | 327 | Proprietary | |
| 83 | TInkling-SmallThinking Machinesオープン | 1205±24 | 83 | 675 | Apache 2.0 |
| 84 | 1203±44 | 84 | 178 | Apache 2.0 | |
| 85 | 1201±18 | 85 | 1,584 | Proprietary | |
| 86 | 1200±17 | 86 | 1,550 | Proprietary | |
| 87 | 1198±33 | 87 | 343 | Modified MIT | |
| 88 | 1192±31 | 88 | 343 | Proprietary | |
| 89 | 1185±24 | 89 | 687 | Proprietary | |
| 90 | 1183±18 | 90 | 1,520 | Proprietary | |
| 91 | 1182±21 | 91 | 1,192 | Proprietary | |
| 92 | 1181±21 | 92 | 1,017 | Proprietary | |
| 93 | 1181±29 | 93 | 466 | Apache 2.0 | |
| 94 | 1179±21 | 94 | 1,188 | Proprietary | |
| 95 | 1177±25 | 95 | 627 | Gemma | |
| 96 | 1172±39 | 96 | 250 | Proprietary | |
| 97 | 1166±20 | 97 | 1,258 | Proprietary | |
| 98 | 1159±17 | 98 | 1,531 | Proprietary | |
| 99 | 1146±28 | 99 | 480 | Proprietary | |
| 100 | 1146±43 | 100 | 209 | Proprietary | |
| 101 | 1126±41 | 101 | 238 | Llama | |
| 102 | 1123±24 | 102 | 771 | Apache 2.0 | |
| 103 | 1113±41 | 103 | 241 | MIT | |
| 104 | 1099±43 | 104 | 214 | Llama 4 | |
スコア:LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai、Hugging Face、CC-BY-4.0、vision 設定)、画像から創作の公開日 2026年10月19日。引用時は出典を明記してください。
データソースと算出方法
- LMLMArena ランキングデータセット(Hugging Face、CC-BY-4.0)
vision 設定、2026年10月19日 公開、総合 167 モデル。
- スコアは同じ画像プロンプトへの匿名 2 回答に対する人間の投票から Bradley-Terry モデルで推定した Arena スコアです。
- カテゴリ(OCR、図表、宿題、キャプション、中国語/英語など)はプロンプト種別ごとに LMArena が別に算出したもので、総合スコアの内訳ではありません。
- 公開データのない項目(価格・コンテキスト長・公開日など)は表示せず、空欄は – です。推測はしません。
- 毎日自動同期。JSON API: /api/public/vision-leaderboard.php
今週の変動
データ蓄積中:1 日分を記録、7 日分そろうと週間変動を表示します
毎日 1 回自動同期して順位を記録。実際のスナップショット同士だけを比較し、補完はしません。よくある質問
現在最も強いマルチモーダル(画像理解)モデルは?
2026年10月19日 公開の LMArena Vision Arena では Anthropic の Claude Fable 5 (High) が 1325(14,714 票)で 167 モデル中 1 位です。
各社で最も強い画像理解モデルは?
総合での各社トップ:Anthropic Claude Fable 5 (High) (1325, #1)、Google Gemini 3.8 Flash (High) (1315, #7)、Alibaba Qwen3.8-Max (1313, #10)、Meta Muse Spark 1.3 (Max) (1308, #12)、OpenAI GPT-5.4 (High) (1303, #18)。
OCR(文字認識)が最も得意なモデルは?
LMArena の OCR ボード(123 モデル)では Claude Fable 5 (High) が 1337 で 1 位。
最も強いオープンウェイトの画像理解モデルは?
オープンウェイトは 50 件、首位は GLM-5.3-Flash(1294、MIT)。
MMMU などのベンチマークとの違いは?
MMMU などは固定問題の自動採点です。本ランキングは利用者自身の画像と質問による匿名投票で、実利用での好みを反映します。相互換算はできません。