AIモデル能力比較

マルチモーダル

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 Multimodalマルチモーダルソフトウェアエンジニアリングベンチマーク

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

番号モデルCost / TestテストあたりのコストInput cost100万tokenあたりの入力価格Output cost100万tokenあたりの出力価格Duration報告されたテスト所要時間Input / Output Tokens報告された入力/出力トークン使用量
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 ベンチマーク

ソース: Vals.ai ↗ · 更新日 2026-10-19

SWE-bench Multimodal · 更新日 2026-10-16

PandaNpc 更新日 2026年10月21日 06:01 UTC

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

列ガイド

番号
表示順序のみです。並べ替えによりこの数値は変わりますが、公開された能力ランキングではありません。
モデル
評価対象のモデル名とプロバイダーのアイコン。スコア列のダッシュは、ここに公開スコアがないことを意味し、ゼロではありません。
スコア
インターフェースのスクリーンショットを解釈するなど、コードだけでなく視覚情報も必要とするソフトウェアエンジニアリングタスクをテストします。 評価方法論 ↗
Cost / Test
テストあたりのコスト · USD
Input cost
100万tokenあたりの入力価格 · USD / 1M tokens
Output cost
100万tokenあたりの出力価格 · USD / 1M tokens
Duration
報告されたテスト所要時間 · s / min
Input / Output Tokens
報告された入力/出力トークン使用量 · tokens
Vals.ai
コストと時間はこのベンチマークについて Vals によって報告されたものであり、普遍的なモデル価格やレイテンシではありません。CUA-bench の推定 API コストは評価での使用を対象としたもので、下限の推定値であり、タスクあたりのコストではありません。アクションあたりの時間は平均であり、中央値ではありません。アスタリスクは、キャッシュ書き込みコストを増加させたローンチ日のプロンプトキャッシュ動作を示します。欠損値は未公開であり、ゼロではありません。