人工智能模型能力比較

長上下文

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.

編號模型4/11 recent-year models have scores4/11 recent-year models have scores
1AnthropicClaude Opus 5.566.8256k to 1M, BFS (F1)Claude Opus 5.590.6Up to 128k, BFS (F1)Claude Opus 5.5
2OpenAIGPT-6 Astra71.8256k to 1M, BFS (F1)GPT-6 Astra98.7Up to 128k, BFS (F1)GPT-6 Astra
3OpenAIGPT-6.1 Sol——
4AnthropicClaude Fable 5.165256k to 1M, BFS (F1)Claude Fable 5.191.4Up to 128k, BFS (F1)Claude Fable 5.1
5Google DeepMindGemini 4 Argon84.2256k to 1M, BFS (F1)Gemini 4 Argon99.7Up to 128k, BFS (F1)Gemini 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)

來源: Google DeepMind (model card) ↗

Google 模型卡:發佈者結果及轉載的第三方分數,截至 2026 年 10 月。評估設定請參閱方法論;這些並非全部都是獨立評估。 評估方法 ↗

GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1) · Source date unknown

GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1) · Source date unknown

PandaNpc 更新 2026年10月21日 06:01 [UTC]

來源: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)

欄位說明

編號
僅供顯示排序。排序會改變此數字;此並非已發佈的能力排名。
模型
受評估的模型名稱及其供應商圖示。分數欄中的破折號表示此處沒有已發佈的分數,而非零分。
GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1)圖遍歷 — 256k 至 1M,廣度優先搜尋 (F1)
測試在 256k 至 1M token 上下文中的廣度優先圖遍歷。F1 平衡精確率與召回率;這是與 128k 欄分開的長度範圍。 評估方法 ↗
GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1)圖遍歷 — 最多 128k,廣度優先搜尋 (F1)
測試使用最多 128k token 上下文的廣度優先圖遍歷。F1 平衡所回傳節點集合的精確率與召回率。 評估方法 ↗

請在同一基準、來源及版本內比較分數。數值越高代表在該報告指標上的表現越強,但不同欄位並不共用同一尺度。