人工智能模型能力比較

影片理解

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 scores
1AnthropicClaude Opus 5.583.7Claude Opus 5.5
2OpenAIGPT-6 Astra87.5GPT-6 Astra
3OpenAIGPT-6.1 Sol—
4AnthropicClaude Fable 5.179.7Claude Fable 5.1
5Google DeepMindGemini 4 Argon91.7Gemini 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 ↗

LVBench · 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。
LVBench長影片理解基準
測試理解長影片並回答有關其內容的問題。影格取樣與輸入限制可影響結果。 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。