Comparație a capabilităților modelelor AI
Context lung
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.
| Nr. | Model | 4/11 recent-year models have scores | 4/11 recent-year models have scores |
|---|---|---|---|
| 1 | 66.8256k to 1M, BFS (F1)Claude Opus 5.5 | 90.6Up to 128k, BFS (F1)Claude Opus 5.5 | |
| 2 | 71.8256k to 1M, BFS (F1)GPT-6 Astra | 98.7Up to 128k, BFS (F1)GPT-6 Astra | |
| 3 | — | — | |
| 4 | 65256k to 1M, BFS (F1)Claude Fable 5.1 | 91.4Up to 128k, BFS (F1)Claude Fable 5.1 | |
| 5 | 84.2256k to 1M, BFS (F1)Gemini 4 Argon | 99.7Up to 128k, BFS (F1)Gemini 4 Argon | |
| 6 | — | — | |
| 7 | — | — | |
| 8 | — | — | |
| 9 | — | — | |
| 10 | — | — | |
| 11 | — | — |
Google DeepMind (model card)
Sursă: Google DeepMind (model card) ↗
Fișa modelului Google: rezultatele publicatorului și scoruri ale terților republicate, din octombrie 2026. Vezi metodologia pentru setările de evaluare; acestea nu sunt toate evaluări independente. Metodologie de evaluare ↗
GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1) · Source date unknown
GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1) · Source date unknown
PandaNpc Actualizat 21 oct. 2026, 06:01 UTC
Sursă: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
Ghid pentru coloane
- Nr.
- Numai ordinea de afișare. Sortarea modifică acest număr; nu este un rang publicat de capacitate.
- Model
- Numele modelului evaluat și pictograma furnizorului său. O liniuță într-o coloană de scor înseamnă că nu există un scor publicat disponibil aici, nu un zero.
- GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1)Parcurgere graf — de la 256k la 1M, căutare în lățime (F1)
- Testează parcurgerea grafurilor în lățime în contexte de la 256k la 1M token. F1 echilibrează precizia și recall-ul; acesta este un interval de lungime separat față de coloana 128k. Metodologie de evaluare ↗
- GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1)Parcurgere graf — până la 128k, căutare în lățime (F1)
- Testează parcurgerea grafurilor în lățime folosind contexte de până la 128k token. F1 echilibrează precizia și recall-ul setului de noduri returnat. Metodologie de evaluare ↗
Citiți scorurile în cadrul aceluiași benchmark, sursă și versiune. Valorile mai mari indică performanță mai puternică la metrica raportată, dar coloanele diferite nu au o scală comună.