การเปรียบเทียบความสามารถของโมเดล AI
ความปลอดภัยไซเบอร์
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.
| ลำดับ | โมเดล | 4/11 recent-year models have scores |
|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5.5 | 67Claude Opus 5.5 |
| 2 |  GPT-6 Astra | 68GPT-6 Astra |
| 3 | GPT-6.1 Sol | — |
| 4 | Claude Fable 5.1 | 58Claude Fable 5.1 |
| 5 |  Gemini 4 Argon | 68Gemini 4 Argon |
| 6 | Claude Sonnet 5.5 | — |
| 7 | Claude Opus 5 | — |
| 8 | GPT-6 Sol | — |
| 9 | GPT-6 Luna | — |
| 10 | Claude Haiku 5.5 | — |
| 11 | Claude Mythos Preview | — |
Google DeepMind (model card)
แหล่งที่มา: Google DeepMind (model card) ↗
การ์ดโมเดลของ Google: ผลลัพธ์จากผู้เผยแพร่และคะแนนจากบุคคลที่สามที่เผยแพร่ซ้ำ ณ เดือนตุลาคม 2026 โปรดดูระเบียบวิธีสำหรับการตั้งค่าการประเมิน; สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การประเมินอิสระทั้งหมด ระเบียบวิธีประเมิน ↗
CWE-bench v1 · Source date unknown
PandaNpc อัปเดต 21 ต.ค. 2569 06:01 UTC
แหล่งที่มา: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
คำแนะนำคอลัมน์
- ลำดับ
- เป็นเพียงลำดับการแสดงผลเท่านั้น การจัดเรียงจะเปลี่ยนตัวเลขนี้ ไม่ใช่การจัดอันดับความสามารถที่เผยแพร่
- โมเดล
- ชื่อโมเดลที่ถูกประเมินและไอคอนผู้ให้บริการ เครื่องหมายขีดในคอลัมน์คะแนนหมายความว่าไม่มีคะแนนที่เผยแพร่ที่นี่ ไม่ใช่ศูนย์
- CWE-bench v1เบนช์มาร์กจุดอ่อนทั่วไป v1
- ทดสอบการค้นหาและซ่อมแซมจุดอ่อนของซอฟต์แวร์โดยยังคงฟังก์ชันการทำงานไว้ นี่เป็น benchmark สำหรับการตรวจสอบและซ่อมแซมเชิงป้องกัน ไม่ใช่คะแนนสำหรับการพัฒนาช่องโหว่เพื่อโจมตี ระเบียบวิธีประเมิน ↗
ควรอ่านคะแนนภายใน benchmark แหล่งที่มา และเวอร์ชันเดียวกัน ค่าที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งขึ้นในเมตริกที่รายงาน แต่คอลัมน์ต่างๆ ไม่ได้ใช้มาตรวัดร่วมกัน