Classement des modèles pour Spécifique au domaine

Catégorie AI BENCHY

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

Moyenne de Score Spécifique au domaine

4.8

Meilleur modèle

GLM 5 3.5

Raisons d'échec

Avec la raison d'échec Mauvaise réponse314 Avec la raison d'échec Délai dépassé34 Avec la raison d'échec Mise en forme supplémentaire12 Avec la raison d'échec Erreur API6 Avec la raison d'échec Aucune réponse5 Avec la raison d'échec N'a pas suivi les instructions1

Rang	Modèle	Entreprise	Score Spécifique au domaine	Score	Tests corrects	Temps de réponse (moy.)
#118	Qwen3.6 27B none	Qwen	7.7	5.6	2/3	3.03s
#44	Gemini 3.1 Flash Lite medium	Google	2.9	7.5	0/3	3.16s
#113	DeepSeek V4 Pro none	DeepSeek	5.3	5.7	1/3	3.17s
#85	Gemma 4 31B none	Google	7.7	6.5	2/3	3.22s
#3	Gemini 3.5 Flash low	Google	7.7	9.4	2/3	3.39s
#77	Claude Sonnet 4.6 none	Anthropic	7.7	6.8	2/3	3.54s
#133	DeepSeek V3.2 none	DeepSeek	2.9	5.2	0/3	4.17s
#40	Gemini 3.1 Flash Lite Preview medium	Google	3.0	7.5	0/3	4.21s
#135	Kimi K2.5 none	Moonshot AI	5.3	5.2	1/3	4.38s
#114	Qwen3.5 Plus 2026-04-20 none	Qwen	5.3	5.7	1/3	4.43s
#138	Ling-2.6-flash none	Inclusionai	3.0	5.0	0/3	4.95s
#7	Gemini 3.5 Flash medium	Google	7.7	9.0	2/3	5.24s
#145	Laguna M.1 none	Poolside	3.6	4.8	0/3	5.50s
#132	Mistral Small 4 medium	Mistral	5.3	5.3	1/3	6.11s
#141	Nemotron 3 Super none	NVIDIA	3.6	4.9	0/3	6.23s

Classement Spécifique au domaine

Meilleurs modèles par Score Spécifique au domaine

Score Spécifique au domaine vs coût total

Meilleurs modèles par Temps de réponse (moy.)