AI BENCHY カテゴリ別失敗
データ解析と抽出
不正解
データ解析と抽出
不正解
データ解析と抽出 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: 失敗数 ↑.
| 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） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #33 | DeepSeek V3.2 none | DeepSeek | 1 | 5.4 | 1/2 | 9.42s |
| #36 | Mercury 2 medium | Inception | 1 | 5.5 | 1/2 | 1.11s |
| #39 | gpt-oss-120b medium | OpenAI | 1 | 5.5 | 1/2 | 1.98s |
| #46 | Kimi K2.5 none | Moonshot AI | 1 | 5.4 | 1/2 | 42.1s |
| #48 | Qwen3 Coder Next none | Qwen | 1 | 5.4 | 1/2 | 1.32s |
| #49 | GLM 4.7 Flash none | Z.ai | 1 | 5.4 | 1/2 | 4.82s |
| #50 | Qwen3 Coder Next medium | Qwen | 1 | 5.4 | 1/2 | 81.8s |
| #51 | Mercury 2 none | Inception | 1 | 5.5 | 1/2 | 667ms |
| #34 | GPT-5 Nano medium | OpenAI | 2 | 10.0 | 0/2 | 21.4s |
| #43 | MiniMax M2.5 medium | Minimax | 2 | 10.0 | 0/2 | 7.48s |
| #55 | LFM2-24B-A2B none | Liquid | 2 | 10.0 | 0/2 | 714ms |