AIモデル能力比較

科学・数学

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.

— means no published score for this candidate in this source, not zero.

番号モデル4/11 recent-year models have scores4/11 recent-year models have scores4/11 recent-year models have scores
1AnthropicClaude Opus 5.573.1Claude Opus 5.569.6Claude Opus 5.563.3Claude Opus 5.5
2OpenAIGPT-6 Astra85.4GPT-6 Astra72GPT-6 Astra68.1GPT-6 Astra
3OpenAIGPT-6.1 Sol———
4AnthropicClaude Fable 5.168.6Claude Fable 5.165.6Claude Fable 5.152.6Claude Fable 5.1
5Google DeepMindGemini 4 Argon88.8Gemini 4 Argon76Gemini 4 Argon57.6Gemini 4 Argon
6AnthropicClaude Sonnet 5.5———
7AnthropicClaude Opus 5———
8OpenAIGPT-6 Sol———
9OpenAIGPT-6 Luna———
10AnthropicClaude Haiku 5.5———
11AnthropicClaude Mythos Preview———

Google DeepMind (model card)

ソース: Google DeepMind (model card) ↗

Google モデルカード: 2026年10月時点の提供元による結果および再公開されたサードパーティスコア。評価設定については方法論を参照。これらはすべてが独立した評価ではありません。 評価方法論 ↗

LABBench 2 · Source date unknown

RiemannBench · Source date unknown

Terminal-Bench Science 0.1 · Source date unknown

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。
LABBench 2実験室ベンチマーク 2
科学的な情報やデータ分析を含む生物学研究タスクをテストします。結果は、評価中に利用可能なツールに依存します。 評価方法論 ↗
RiemannBenchRiemann 数学ベンチマーク
通常の競技問題を超えた研究レベルの数学問題をテストします。スコアは、一般的な数学的習熟度ではなく、ベンチマークでの性能を反映します。 評価方法論 ↗
Terminal-Bench Science 0.1科学ターミナルベンチマーク 0.1
ターミナルツールを通じて実行される科学研究ワークフローをテストします。0.1バージョンは、一般的なTerminal-Benchタスクセットとは別個のものです。 評価方法論 ↗

スコアは同じベンチマーク、ソース、バージョン内で読んでください。値が高いほど報告された指標での性能が強いことを示しますが、異なる列間で共通のスケールを共有しているわけではありません。