AI BENCHY
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AI BENCHY カテゴリ別失敗

コーディング: 不正解

コーディング
不正解

コーディング で 不正解 が起きやすいAIモデルを確認し、弱点を早く見つけられます。 並び替え: 応答時間(平均) ↑.

表示モデル数

15

総失敗数

119

最も影響を受けたモデル

Granite 4.1 8B 1
順位 モデル 企業 不正解 件数 カテゴリスコア 正解テスト 応答時間(平均)
#153 Granite 4.1 8B none IBM Granite 1 5.2 0/2 706ms
#90 Gemini 2.5 Flash none Google 1 6.8 1/2 810ms
#146 Mercury 2 none Inception 2 3.5 0/2 831ms
#78 Gemini 3.1 Flash Lite minimal Google 1 6.8 1/2 951ms
#98 Qwen3.5-Flash none Qwen 1 6.8 1/2 993ms
#137 GPT-5.4 Mini none OpenAI 1 6.8 1/2 1.01s
#135 Mistral Small 4 none Mistral 2 4.0 0/2 1.03s
#52 Gemini 3.1 Flash Lite Preview none Google 1 6.8 1/2 1.06s
#141 GPT-5.4 Nano none OpenAI 2 5.4 0/2 1.09s
#85 Gemini 3.1 Flash Lite none Google 1 6.8 1/2 1.13s
#105 Grok 4.20 Beta none X AI 1 5.5 0/1 1.14s
#142 Qwen3 Coder Next medium Qwen 1 4.1 0/2 1.17s
#120 Grok 4.20 none X AI 1 3.4 0/1 1.22s
#122 Elephant Alpha medium Openrouter 1 4.0 0/2 1.30s
#27 Qwen3.7 Max none Qwen 1 6.8 1/2 1.39s

不正解 件数 上位モデル

不正解 件数 対 スコア

応答時間(平均) 上位モデル

推定無駄コスト 上位モデル