AI मॉडल क्षमता तुलना

एमएल इंजीनियरिंग

Only models released within the past year are shown. Only benchmarks covering at least 3 of these models are shown. Unknown release dates are excluded; historical data is retained.

MysteryMechanismछिपी हुई क्रियाविधि अनुमान

— means no published score for this candidate in this source, not zero.10/11 recent-year models have scores

क्र.मॉडलCost / Testप्रति परीक्षण लागतInput costप्रति मिलियन token इनपुट मूल्यOutput costआउटपुट मूल्य प्रति मिलियन tokenDurationरिपोर्ट की गई परीक्षण अवधि
1OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra53.15$1.56$10$508.15 min
2AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.549.55$4.62$4$2019.63 min
3AnthropicClaude Sonnet 5.5Claude Sonnet 5.549.1$3.45$2$1023.5 min
4AnthropicClaude Fable 5.1Claude Fable 5.147.75$5.63$10$5017.68 min
5OpenAIGPT-6.1 SolGPT-6.1 Sol46.4$0.28$2$107.28 min
6Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon45.49$4.59$4$2024.92 min
7AnthropicClaude Opus 5Claude Opus 537.39$3.28$5$2516.88 min
8AnthropicClaude Haiku 5.5Claude Haiku 5.535.13$0.54$0.1$0.513.42 min
9OpenAIGPT-6 SolGPT-6 Sol30.18$0.46$2$106.22 min
10OpenAIGPT-6 LunaGPT-6 Luna19.37$0.03$0.1$0.56.02 min

Vals.ai बेंचमार्क

स्रोत: Vals.ai ↗ · अपडेटेड 2026-10-19

MysteryMechanism · अपडेटेड 2026-10-12

PandaNpc अपडेटेड 21 अक्टू॰ 2026, 06:01 UTC

स्रोत: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)

स्तंभ गाइड

क्र.
केवल प्रदर्शन क्रम। क्रमबद्ध करने पर यह संख्या बदलती है; यह प्रकाशित क्षमता रैंक नहीं है।
मॉडल
मूल्यांकित मॉडल का नाम और उसके प्रदाता का आइकन। स्कोर स्तंभ में डैश का अर्थ है कि यहाँ कोई प्रकाशित स्कोर उपलब्ध नहीं है, शून्य नहीं।
स्कोर
सीमित फ़ीडबैक वाले प्रयोगों के माध्यम से छिपी गणितीय क्रियाविधियों की खोज का परीक्षण करता है। मूल्यांकन पद्धति ↗
Cost / Test
प्रति परीक्षण लागत · USD
Input cost
प्रति मिलियन token इनपुट मूल्य · USD / 1M tokens
Output cost
आउटपुट मूल्य प्रति मिलियन token · USD / 1M tokens
Duration
रिपोर्ट की गई परीक्षण अवधि · s / min
Vals.ai
इस बेंचमार्क के लिए लागत और समय Vals द्वारा रिपोर्ट किए गए हैं, न कि सार्वभौमिक मॉडल कीमतें या विलंबता। CUA-bench का अनुमानित API लागत मूल्यांकन उपयोग को कवर करता है और एक निम्न-सीमा अनुमान है, प्रति कार्य लागत नहीं; प्रति क्रिया समय एक औसत है, माध्यक नहीं। एक तारांकन लॉन्च-डे प्रॉम्प्ट-कैश व्यवहार को चिह्नित करता है जिसने कैश-राइट लागतें बढ़ाईं। अनुपलब्ध मान अप्रकाशित हैं, शून्य नहीं।