AI BENCHY
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Catégorie AI BENCHY

Classement Spécifique au domaine

Voyez quels modèles d'IA réussissent le mieux sur Spécifique au domaine, lesquels restent fiables et où les écarts sont les plus marqués. Trier par: Temps de réponse (moy.) ↑.

Modèles affichés

15

Moyenne de Score Spécifique au domaine

4.8

Meilleur modèle

GLM 5 3.5

Raisons d'échec

Avec la raison d'échec Mauvaise réponse182 Avec la raison d'échec Délai dépassé31 Avec la raison d'échec Mise en forme supplémentaire8 Avec la raison d'échec Aucune réponse2 Avec la raison d'échec Erreur API2
Rang Modèle Entreprise Score Spécifique au domaine Score Tests corrects Temps de réponse (moy.)
#3 Claude Opus 4.7 medium Anthropic 7.7 9.2 2/3 1.17s
#4 Claude Opus 4.7 none Anthropic 7.7 9.2 2/3 1.19s
#61 Seed-2.0-Lite none Bytedance Seed 3.6 6.2 0/3 1.33s
#69 Kimi K2.6 none Moonshot AI 5.3 5.8 1/3 1.48s
#64 DeepSeek V3.2 none DeepSeek 3.6 6.1 0/3 1.61s
#65 MiMo-V2-Pro none Xiaomi 5.3 6.0 1/3 1.78s
#77 GLM 5 Turbo none Z.ai 5.3 5.5 1/3 1.97s
#75 GLM 5.1 none Z.ai 2.9 5.6 0/3 1.99s
#58 GLM 5V Turbo none Z.ai 5.3 6.2 1/3 2.09s
#53 GLM 5 none Z.ai 3.0 6.6 0/3 2.24s
#72 Hunter Alpha none OpenRouter 5.3 5.7 1/3 2.33s
#22 Gemini 3.1 Flash Lite Preview low Google 5.3 8.1 1/3 2.36s
#60 Gemma 4 26B A4B none Google 3.6 6.2 0/3 2.49s
#48 Gemma 4 31B none Google 7.7 6.9 2/3 3.22s
#42 Claude Sonnet 4.6 none Anthropic 7.7 7.4 2/3 3.54s

Meilleurs modèles par Score Spécifique au domaine

Score Spécifique au domaine vs coût total

Meilleurs modèles par Temps de réponse (moy.)