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
GLM-5.3-Flash1295Z.ai
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 · 英語
167 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 · 英語 | ライセンス | ||
|---|---|---|---|---|---|
| スコア↓ | 順位 | 票数 | |||
| 1 | 1324±9 | 1 | 9,235 | Proprietary | |
| 2 | 1323±10 | 2 | 5,874 | Proprietary | |
| 3 | 1322±9 | 3 | 9,834 | Proprietary | |
| 4 | 1320±9 | 4 | 9,705 | Proprietary | |
| 5 | 1319±8 | 5 | 11,334 | Proprietary | |
| 6 | 1318±16 | 6 | 1,556 | Proprietary | |
| 7 | 1317±20 | 7 | 992 | Proprietary | |
| 8 | 1315±9 | 8 | 6,237 | Proprietary | |
| 9 | 1313±15 | 9 | 1,825 | Proprietary | |
| 10 | 1311±11 | 10 | 3,284 | Proprietary | |
| 11 | 1309±15 | 11 | 1,848 | Proprietary | |
| 12 | 1305±10 | 12 | 5,040 | Proprietary | |
| 13 | 1304±13 | 13 | 2,428 | Proprietary | |
| 14 | 1301±8 | 14 | 12,132 | Proprietary | |
| 15 | 1299±10 | 15 | 5,035 | Proprietary | |
| 16 | 1298±8 | 16 | 11,555 | Proprietary | |
| 17 | 1298±15 | 17 | 1,877 | Proprietary | |
| 18 | 1295±10 | 18 | 5,043 | MIT | |
| 19 | 1295±12 | 19 | 3,098 | Proprietary | |
| 20 | 1294±11 | 20 | 4,042 | Proprietary | |
| 21 | 1293±9 | 21 | 7,311 | Proprietary | |
| 22 | 1292±8 | 22 | 11,422 | Proprietary | |
| 23 | 1292±10 | 23 | 4,266 | Proprietary | |
| 24 | 1292±10 | 24 | 4,724 | Proprietary | |
| 25 | 1292±16 | 25 | 1,654 | Proprietary | |
| 26 | 1291±8 | 26 | 10,772 | Proprietary | |
| 27 | 1291±23 | 27 | 695 | Proprietary | |
| 28 | 1291±9 | 28 | 7,224 | Proprietary | |
| 29 | SStep 5 PreviewStepFun | 1290±26 | 29 | 513 | Proprietary |
| 30 | 1290±9 | 30 | 9,595 | Proprietary | |
| 31 | 1289±21 | 31 | 859 | Proprietary | |
| 32 | 1288±17 | 32 | 1,301 | MIT | |
| 33 | 1287±7 | 33 | 18,497 | Proprietary | |
| 34 | 1287±9 | 34 | 6,756 | Modified MIT | |
| 35 | 1285±10 | 35 | 4,285 | Proprietary | |
| 36 | 1283±31 | 36 | 355 | Proprietary | |
| 37 | 1280±10 | 37 | 5,067 | Proprietary | |
| 38 | 1280±11 | 38 | 3,912 | Proprietary | |
| 39 | 1280±17 | 39 | 1,343 | Proprietary | |
| 40 | 1276±7 | 40 | 15,117 | Proprietary | |
| 41 | 1275±9 | 41 | 6,385 | Proprietary | |
| 42 | 1275±10 | 42 | 5,335 | Proprietary | |
| 43 | 1274±7 | 43 | 17,081 | Proprietary | |
| 44 | 1274±8 | 44 | 10,972 | Modified MIT | |
| 45 | 1274±22 | 45 | 774 | Proprietary | |
| 46 | 1272±11 | 46 | 4,052 | Proprietary | |
| 47 | 1271±8 | 47 | 15,807 | Apache 2.0 | |
| 48 | 1270±13 | 48 | 2,512 | Proprietary | |
| 49 | 1269±18 | 49 | 1,134 | MIT | |
| 50 | 1269±12 | 50 | 3,159 | Proprietary | |
| 51 | 1268±7 | 51 | 12,659 | Apache 2.0 | |
| 52 | 1268±24 | 52 | 612 | MIT | |
| 53 | 1267±13 | 53 | 2,445 | Apache 2.0 | |
| 54 | 1266±8 | 54 | 10,741 | Proprietary | |
| 55 | 1264±14 | 55 | 1,813 | Proprietary | |
| 56 | 1263±9 | 56 | 7,372 | MiniMax Community License | |
| 57 | 1263±11 | 57 | 3,794 | Proprietary | |
| 58 | 1262±8 | 58 | 9,842 | Proprietary | |
| 59 | 1261±6 | 59 | 40,672 | Proprietary | |
| 60 | 1259±8 | 60 | 11,479 | MIT | |
| 61 | 1258±7 | 61 | 14,728 | Proprietary | |
| 62 | 1258±16 | 62 | 1,419 | Modified MIT | |
| 63 | 1256±9 | 63 | 9,635 | Apache 2.0 | |
| 64 | 1256±10 | 64 | 4,605 | Apache 2.0 | |
| 65 | 1254±12 | 65 | 3,328 | Proprietary | |
| 66 | 1252±11 | 66 | 3,532 | Proprietary | |
| 67 | 1250±18 | 67 | 1,180 | Proprietary | |
| 68 | 1249±10 | 68 | 5,296 | Apache 2.0 | |
| 69 | 1246±8 | 69 | 11,800 | Apache 2.0 | |
| 70 | 1244±7 | 70 | 10,179 | Proprietary | |
| 71 | 1244±8 | 71 | 10,694 | Proprietary | |
| 72 | 1243±9 | 72 | 7,347 | Proprietary | |
| 73 | TInkling-SmallThinking Machinesオープン | 1243±12 | 73 | 2,816 | Apache 2.0 |
| 74 | 1242±11 | 74 | 4,294 | Proprietary | |
| 75 | 1240±14 | 75 | 2,314 | Modified MIT | |
| 76 | 1239±6 | 76 | 25,447 | Proprietary | |
| 77 | NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIAオープン | 1239±21 | 77 | 864 | OpenMDW-1.1 |
| 78 | 1235±8 | 78 | 11,160 | Proprietary | |
| 79 | 1235±12 | 79 | 3,184 | Apache 2.0 | |
| 80 | 1232±8 | 80 | 11,005 | Proprietary | |
| 81 | 1231±10 | 81 | 18,691 | Proprietary | |
| 82 | 1230±11 | 82 | 3,727 | Proprietary | |
| 83 | 1230±9 | 83 | 7,703 | Proprietary | |
| 84 | 1229±19 | 84 | 1,058 | Proprietary | |
| 85 | 1229±18 | 85 | 1,292 | Proprietary | |
| 86 | 1227±16 | 86 | 1,477 | Proprietary | |
| 87 | 1222±10 | 87 | 13,981 | Proprietary | |
| 88 | 1221±9 | 88 | 21,609 | Proprietary | |
| 89 | 1219±10 | 89 | 5,239 | Proprietary | |
| 90 | 1218±9 | 90 | 15,898 | Proprietary | |
| 91 | 1216±10 | 91 | 13,428 | Proprietary | |
| 92 | 1215±18 | 92 | 972 | Apache 2.0 | |
| 93 | SStep-1o Turbo (202506)StepFun | 1212±20 | 93 | 850 | Proprietary |
| 94 | 1209±9 | 94 | 19,011 | Proprietary | |
| 95 | 1204±18 | 95 | 1,264 | Proprietary | |
| 96 | 1202±8 | 96 | 10,341 | Proprietary | |
| 97 | 1201±14 | 97 | 1,917 | Proprietary | |
| 98 | 1200±9 | 98 | 19,813 | Proprietary | |
| 99 | SStep-3StepFunオープン | 1199±15 | 99 | 1,616 | Apache 2.0 |
| 100 | 1198±23 | 100 | 609 | Proprietary | |
| 101 | 1191±16 | 101 | 1,392 | Proprietary | |
| 102 | 1191±10 | 102 | 19,159 | Proprietary | |
| 103 | 1190±18 | 103 | 1,028 | Proprietary | |
| 104 | 1190±10 | 104 | 16,579 | Proprietary | |
| 105 | 1188±10 | 105 | 7,938 | Gemma | |
| 106 | 1186±25 | 106 | 526 | Proprietary | |
| 107 | 1186±19 | 107 | 954 | Proprietary | |
| 108 | 1183±16 | 108 | 1,596 | MIT | |
| 109 | 1182±25 | 109 | 549 | Proprietary | |
| 110 | 1179±8 | 110 | 19,018 | Proprietary | |
| 111 | 1179±20 | 111 | 914 | MIT | |
| 112 | 1174±9 | 112 | 4,961 | Proprietary | |
| 113 | 1172±11 | 113 | 5,311 | Proprietary | |
| 114 | 1170±15 | 114 | 1,783 | Proprietary | |
| 115 | 1164±23 | 115 | 644 | Proprietary | |
| 116 | 1162±14 | 116 | 1,943 | Proprietary | |
| 117 | 1162±11 | 117 | 5,376 | Apache 2.0 | |
| 118 | 1159±12 | 118 | 4,829 | Proprietary | |
| 119 | 1158±19 | 119 | 870 | Apache 2.0 | |
| 120 | 1158±21 | 120 | 761 | Proprietary | |
| 121 | 1157±10 | 121 | 14,751 | Apache 2.0 | |
| 122 | 1157±13 | 122 | 3,888 | Proprietary | |
| 123 | 1150±12 | 123 | 3,387 | Llama 4 | |
| 124 | 1147±11 | 124 | 14,077 | Proprietary | |
| 125 | SStep-1o Vision 32K (High Res)StepFun | 1147±16 | 125 | 1,599 | Proprietary |
| 126 | 1143±12 | 126 | 3,098 | Llama | |
| 127 | 1141±13 | 127 | 2,156 | Proprietary | |
| 128 | 1124±10 | 128 | 5,352 | Proprietary | |
| 129 | 1121±14 | 129 | 2,252 | Proprietary | |
| 130 | 1119±13 | 130 | 13,270 | Proprietary | |
| 131 | 1115±14 | 131 | 2,169 | Qwen | |
| 132 | 1101±27 | 132 | 461 | Proprietary | |
| 133 | 1100±12 | 133 | 2,921 | MRL | |
| 134 | 1097±14 | 134 | 8,417 | Proprietary | |
| 135 | 1092±29 | 135 | 461 | Apache 2.0 | |
| 136 | 1089±14 | 136 | 10,587 | Proprietary | |
| 137 | 1088±23 | 137 | 652 | Proprietary | |
| 138 | 1072±11 | 138 | 10,721 | Proprietary | |
| 139 | 1072±22 | 139 | 755 | Proprietary | |
| 140 | 1072±16 | 140 | 1,744 | Proprietary | |
| 141 | SStep-1V 32KStepFun | 1071±22 | 141 | 839 | Proprietary |
| 142 | 1070±13 | 142 | 3,348 | Proprietary | |
| 143 | 1054±13 | 143 | 3,230 | Qwen | |
| 144 | 1045±17 | 144 | 1,627 | Apache 2.0 | |
| 145 | OInternVL2 26BOpenGVLabオープン | 1037±15 | 145 | 3,250 | MIT |
| 146 | 1027±14 | 146 | 8,419 | Proprietary | |
| 147 | 1027±12 | 147 | 4,090 | Apache 2.0 | |
| 148 | 1020±28 | 148 | 450 | Proprietary | |
| 149 | 1018±13 | 149 | 9,732 | Proprietary | |
| 150 | 1013±12 | 150 | 4,630 | Llama 3.2 | |
| 151 | 1013±18 | 151 | 1,530 | Apache 2.0 | |
| 152 | 0Yi Vision01.AI | 1007±23 | 152 | 785 | Proprietary |
| 153 | 1006±14 | 153 | 3,028 | Apache 2.0 | |
| 154 | AAmazon Nova Lite 1.0Amazon | 999±20 | 154 | 1,048 | Proprietary |
| 155 | 999±30 | 155 | 447 | CC-BY-NC-4.0 | |
| 156 | 997±15 | 156 | 2,575 | Llama 3.2 | |
| 157 | AAmazon Nova Pro 1.0Amazon | 987±19 | 157 | 1,264 | Proprietary |
| 158 | OInternVL2 4BOpenGVLabオープン | 986±16 | 158 | 2,189 | MIT |
| 159 | 980±14 | 159 | 7,799 | Proprietary | |
| 160 | LLLaVA 1.6 34Bオープン | 970±16 | 160 | 2,813 | Apache 2.0 |
| 161 | 969±20 | 161 | 1,162 | CogVLM2 | |
| 162 | LLLaVA-OneVision Qwen2 72B OVオープン | 962±22 | 162 | 841 | Apache 2.0 |
| 163 | Nnvila-internal-15b-v1NVIDIAオープン | 959±26 | 163 | 619 | - |
| 164 | 949±15 | 164 | 8,449 | Proprietary | |
| 165 | OMiniCPM-V 2.6OpenBMBオープン | 949±19 | 165 | 1,256 | Apache 2.0 |
| 166 | MPhi-3.5 Vision InstructMicrosoftオープン | 875±19 | 166 | 1,608 | MIT |
| 167 | MPhi-3 Vision 128K InstructMicrosoftオープン | 837±23 | 167 | 880 | MIT |
スコア:LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai、Hugging Face、CC-BY-4.0、vision 設定)、英語の公開日 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。