Comparație a capabilităților modelelor AI

Multimodal

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.Model4/11 recent-year models have scores
1AnthropicClaude Opus 5.566.3Claude Opus 5.5
2OpenAIGPT-6 Astra71GPT-6 Astra
3OpenAIGPT-6.1 Sol—
4AnthropicClaude Fable 5.146.2Claude Fable 5.1
5Google DeepMindGemini 4 Argon71.6Gemini 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)

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 ↗

Chartography · 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.
ChartographyÎnțelegere grafice
Testează interpretarea graficelor profesionale și răspunsul la întrebări despre informațiile lor, dincolo de simpla recunoaștere a obiectelor din imagini. 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.