AI मॉडल क्षमता तुलना

मल्टीमॉडल

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.

SWE-bench Multimodalमल्टीमॉडल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क

— means no published score for this candidate in this source, not zero.8/11 recent-year models have scores

क्र.मॉडलCost / Testप्रति परीक्षण लागतInput costप्रति मिलियन token इनपुट मूल्यOutput costआउटपुट मूल्य प्रति मिलियन tokenDurationरिपोर्ट की गई परीक्षण अवधिInput / Output Tokensइनपुट / आउटपुट token का रिपोर्ट किया गया उपयोग
1AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.570.21$4.92$4$2018.53 min3.18B / 38.08M
2AnthropicClaude Fable 5.1Claude Fable 5.161.25$5.46$10$5015.2 min2.21B / 27.94M
3AnthropicClaude Sonnet 5.5Claude Sonnet 5.558.33$4.53$2$1024.22 min6.21B / 67.48M
4Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon56.04$11.4$4$2033.63 min6.54B / 56.31M
5AnthropicClaude Haiku 5.5Claude Haiku 5.543.96$0.7$0.1$0.516.27 min4.64B / 62.24M
6OpenAIGPT-6.1 SolGPT-6.1 Sol43.54$0.35$2$106.93 min242.14M / 8.75M
7OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra43.33$1.81$10$507.05 min222.91M / 7.78M
8OpenAIGPT-6 LunaGPT-6 Luna37.5$0.03$0.1$0.55.27 min524.11M / 13.09M

Vals.ai बेंचमार्क

स्रोत: Vals.ai ↗ · अपडेटेड 2026-10-19

SWE-bench Multimodal · अपडेटेड 2026-10-16

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
सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के उन कार्यों का परीक्षण करता है जिनमें कोड के साथ-साथ दृश्य जानकारी भी आवश्यक होती है, जैसे किसी इंटरफ़ेस के स्क्रीनशॉट की व्याख्या करना। 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
Input / Output Tokens
इनपुट / आउटपुट token का रिपोर्ट किया गया उपयोग · tokens
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।