AI BENCHY
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#80

Grok 4.20 Multi Agent Beta

X AI रिलीज़: 2026-03-12 परीक्षण किया गया: 2026-05-06 14:16 x-ai/grok-4.20-multi-agent-beta::medium

सारांश

Grok 4.20 Multi Agent Beta AI BENCHY पर 6.6 स्कोर करता है और #80 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 63.0%, कुल लागत $5.074, और औसत response time 9.80s है।

Grok 4.20 Multi Agent Beta को अलग क्या बनाता है: यह कोडिंग में सबसे अलग दिखता है, जहाँ इसकी रैंक #1 है; जबकि टूल कॉलिंग इसकी सबसे कमजोर जगह है, जहाँ यह #11 पर है। यह असामान्य रूप से अधिक reasoning tokens इस्तेमाल करता है, जिससे धीमे या महंगे runs समझ में आ सकते हैं।

संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।

संगति

7.4

विश्वसनीयता

लागू नहीं

कुल आउटपुट टोकन

608,704

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.000 / 1M

आउटपुट कीमत

$0.000 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 10

प्रति प्रयास पास दर: 63.0%

अस्थिर टेस्ट

6

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

9.80s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 35.28s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 156.75s

Generation showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#80 Grok 4.20 Multi Agent Beta

medium
Cost
$0.261
Time
123.4s
Tokens
199,344 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-05-06 14:16 दोबारा परीक्षण 6.6 लागू नहीं $5.599 तुलना करें
2026-05-06 14:16 दोबारा परीक्षण 6.6 लागू नहीं $5.074 तुलना करें
2026-05-06 14:16 सूट बदला गया 6.6 लागू नहीं $5.074 वर्तमान रन
2026-04-11 01:19 पहला दर्ज रन 6.4 लागू नहीं $5.074 तुलना करें

इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।

रन तुलना

रनस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-05-06 14:16 · सूट बदला गया6.67.4लागू नहीं8/186608,7040$5.0749.80s
2026-04-11 01:19 · पहला दर्ज रन6.47.4लागू नहीं7/186608,7040$5.0749.80s
अंतर+0.20.0+1000$0.0000ms

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

त्वरित तुलना

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 6.9 5.8
कोडिंग 10.0 10.0
संयुक्त 3.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 10.0 10.0
डोमेन-विशिष्ट 2.9 7.2
Samanya Buddhimatta 5.8 2.8
निर्देश पालन 9.8 10.0
पहेली समाधान 7.2 5.1
टूल कॉलिंग 3.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल