Comparação de Capacidades de Modelos de IA
Trabalho do conhecimento
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.
| Nº | Modelo | 10/11 recent-year models have scores | 3/11 recent-year models have scores |
|---|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5.5 | 73.5maxclaude-opus-5-5_max | 21.25unknownclaude-opus-5-5_unknown |
| 2 |  GPT-6 Astra | 64.7unknowngpt-6-astra_unknown | 20.83unknowngpt-6-astra_unknown |
| 3 | GPT-6.1 Sol | 60maxgpt-6.1-sol_max | — |
| 4 | Claude Fable 5.1 | 68.6unknownclaude-fable-5-1_unknown | 17.92unknownclaude-fable-5-1_unknown |
| 5 |  Gemini 4 Argon | 82.4unknowngemini-4-argon_unknown | — |
| 6 | Claude Sonnet 5.5 | 75.5maxclaude-sonnet-5-5_max | — |
| 7 | Claude Opus 5 | 65.8maxclaude-opus-5_max | — |
| 8 | GPT-6 Sol | 54.3maxgpt-6-sol_max | — |
| 9 | GPT-6 Luna | 44.3maxgpt-6-luna_max | — |
| 10 | Claude Haiku 5.5 | 56.1maxclaude-haiku-5-5_max | — |
| 11 | Claude Mythos Preview | — | — |
Benchmarks Epoch AI
Fonte: Epoch AI, CC BY 4.0 ↗ · Atualizado 2026-10-15
APEX-Agents · Atualizado 2026-10-15
Remote Labor Index · Atualizado 2026-09-22
PandaNpc Atualizado 21 de out. de 2026, 06:01 UTC
Fonte: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
Guia de colunas
- Nº
- Apenas ordem de exibição. A ordenação altera este número; não é uma classificação de capacidade publicada.
- Modelo
- O nome do modelo avaliado e o ícone do respetivo provedor. Um traço numa coluna de pontuação significa que não há pontuação publicada disponível aqui, e não um zero.
- APEX-AgentsTarefas de agente profissional
- Testa tarefas profissionais de longo prazo em banco de investimento, consultoria e direito corporativo, muitas vezes exigindo vários aplicativos. Metodologia de avaliação ↗
- Remote Labor IndexÍndice de trabalho remoto
- Testa a conclusão de projetos reais de trabalho remoto de ponta a ponta, com entregáveis avaliados em relação aos requisitos do projeto. Metodologia de avaliação ↗
Leia as pontuações dentro do mesmo benchmark, fonte e versão. Valores mais altos indicam melhor desempenho na métrica reportada, mas colunas diferentes não partilham uma escala comum.