データ解析と抽出: 余分な書式
データ解析と抽出
余分な書式
データ解析と抽出 で 余分な書式 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） ↑.
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| 順位 | モデル | 企業 | 余分な書式 件数 | カテゴリスコア | 合計コスト | 正解テスト | 応答時間（平均） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #388 | Mercury 2.5 none | Inception | 1 | 0.3 | $0.026 | 0/2 | 885ms |
| #352 | MiMo-V2.5 none | Xiaomi | 1 | 0.7 | $0.049 | 1/2 | 1.01s |
| #152 | GLM 5.3 FlashX high | Z.ai | 1 | 0.7 | $0.210 | 1/2 | 1.82s |
| #213 | GLM 5.3 Flash low | Z.ai | 1 | 0.6 | $0.038 | 1/2 | 2.39s |
| #222 | Claude Sonnet 5.5 medium | Anthropic | 1 | 0.6 | $1.100 | 1/2 | 2.56s |
| #378 | KAT Coder AIR V2.5 default | Kwaipilot | 1 | 0.6 | $0.070 | 1/2 | 2.66s |
| #158 | GLM 5.3 Flash high | Z.ai | 1 | 0.7 | $0.056 | 1/2 | 2.73s |
| #73 | Claude Sonnet 5.5 high | Anthropic | 1 | 0.7 | $1.175 | 1/2 | 3.86s |
| #179 | MiMo-V2.5 medium | Xiaomi | 1 | 0.3 | $0.130 | 0/2 | 6.33s |
| #93 | Kimi K3 max | Moonshot AI | 1 | 0.7 | $3.409 | 1/2 | 16.7s |
| #411 | MiMo-V2-Flash default | Xiaomi | 1 | 0.3 | $0.025 | 0/2 | 19.7s |
| #390 | Qwen3.5-9B medium | Qwen | 1 | 0.4 | $0.106 | 0/2 | 87.3s |