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.

ProgramBenchप्रोग्रामिंग बेंचमार्क

— 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
1AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.518.5$68.05$4$20144 min
2AnthropicClaude Fable 5.1Claude Fable 5.17$58.52$10$50147 min
3AnthropicClaude Sonnet 5.5Claude Sonnet 5.56.5$35.86$2$10127 min
4OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra5.5$11.57$10$5027.03 min
5OpenAIGPT-6.1 SolGPT-6.1 Sol3$2.87$2$1070 min
6AnthropicClaude Opus 5Claude Opus 53$60.29$5$25175 min
7Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon2.5$17.66$4$2071 min
8AnthropicClaude Haiku 5.5Claude Haiku 5.52.5$6.83$0.1$0.573 min
9OpenAIGPT-6 SolGPT-6 Sol2$11.67$2$1046.18 min
10OpenAIGPT-6 LunaGPT-6 Luna0.5$0.18$0.1$0.528.92 min

Vals.ai बेंचमार्क

स्रोत: Vals.ai ↗ · अपडेटेड 2026-10-21

ProgramBench · अपडेटेड 2026-10-12

PandaNpc अपडेटेड 22 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
आवश्यक व्यवहार से मेल कराने के लिए प्रोग्रामों को शुरू से फिर से बनाने 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।