コーディングモデルランキング

コーディングでどのAIモデルが最も強いか、どのモデルが安定しているか、差が大きいのはどこかを確認できます。並び替え: 正解テスト ↑.

表示モデル数

平均コーディングスコア

0.6

最良モデル

GLM 5.1 0.5

失敗理由

失敗理由不正解で460 失敗理由 API エラーで64 失敗理由回答なしで47 失敗理由指示に従っていないで45 失敗理由余分な書式で36 失敗理由タイムアウトで24

411/411

順位	モデル	企業	コーディングスコア	スコア	合計コスト	正解テスト	応答時間（平均）
#76	Muse Spark 1.1 high	Meta	1.0	0.8	$2.570	3/3	22.9s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $2.570 応答時間（平均） 22.9s
#81	Gemini 3.5 Flash high	Google	1.0	0.8	$2.737	3/3	23.0s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $2.737 応答時間（平均） 23.0s
#82	Kimi K3 max	Moonshot AI	1.0	0.8	$3.409	3/3	325.8s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $3.409 応答時間（平均） 325.8s
#84	Claude Opus 4.8 medium	Anthropic	1.0	0.8	$3.490	3/3	15.3s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $3.490 応答時間（平均） 15.3s
#85	Ling 3.1 Flash medium	Inclusionai	1.0	0.8	$0.000	3/3	87.1s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $0.000 応答時間（平均） 87.1s
#87	Grok 4.5 high	X AI	1.0	0.8	$2.687	3/3	155.2s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $2.687 応答時間（平均） 155.2s
#95	DeepSeek V4.1 Flash low	DeepSeek	1.0	0.8	$0.494	3/3	40.7s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $0.494 応答時間（平均） 40.7s
#100	Qwen3.8 Flash Next low	Qwen	1.0	0.8	~$0.045	3/3	29.5s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト ~$0.045 応答時間（平均） 29.5s
#116	Grok 4.5 low	X AI	1.0	0.8	$1.345	3/3	13.7s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $1.345 応答時間（平均） 13.7s
#124	Qwen3.8 Flash Next medium	Qwen	1.0	0.8	~$0.047	3/3	45.5s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト ~$0.047 応答時間（平均） 45.5s
#138	Inkling Small high	Thinkingmachines	1.0	0.7	$0.398	3/3	93.2s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $0.398 応答時間（平均） 93.2s
#151	Qwen3.8 27B medium	Qwen	1.0	0.7	~$0.073	3/3	40.5s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト ~$0.073 応答時間（平均） 40.5s
#155	LongCat 2.0 medium	Meituan	1.0	0.7	$0.767	3/3	455.0s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $0.767 応答時間（平均） 455.0s
#156	GLM 5 medium	Z.ai	1.0	0.7	$0.479	3/3	74.3s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $0.479 応答時間（平均） 74.3s
#168	Ember-1 low	Fireworks	1.0	0.7	$1.488	3/3	37.9s
合計テスト数 3 誤答テスト数 0 合計コスト $1.488 応答時間（平均） 37.9s

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コーディング スコア vs 合計コストGPUの電気料金のみの推定です。コンピューターの他の部分とハードウェアの購入費用は含みません。 NVIDIA GeForce RTX 3090: 0.4535 h × 0.300 kW × €0.2896/kWh × 1.138 USD/EUR = ~$0.044834.

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