AIモデル能力比較
動画理解
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 scores |
|---|---|---|
| 1 | 83.7Claude Opus 5.5 | |
| 2 | 87.5GPT-6 Astra | |
| 3 | — | |
| 4 | 79.7Claude Fable 5.1 | |
| 5 | 91.7Gemini 4 Argon | |
| 6 | — | |
| 7 | — | |
| 8 | — | |
| 9 | — | |
| 10 | — | |
| 11 | — |
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 ↗
LVBench · 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。
- LVBench長尺動画理解ベンチマーク
- 長い動画を理解し、その内容に関する質問に答えることをテストします。フレームサンプリングと入力制限が結果に影響することがあります。 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。