AI BENCHY 失敗分析
不正解 の失敗
どのAIモデルで 不正解 が起きやすいかを確認し、選ぶ前に信頼性のリスクを見極められます。 並び替え: 失敗数 ↑.
| 順位 | モデル | 企業 | 不正解 件数 | スコア | 正解テスト | 応答時間（平均） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #152 | MiMo-V2-Flash none | Xiaomi | 13 | 4.6 | 4/21 | 2.76s |
| #153 | Qwen3.6 35B A3B none | Qwen | 13 | 4.6 | 4/21 | 3.73s |
| #157 | Grok 4.1 Fast none | X AI | 13 | 4.4 | 3/19 | 1.62s |
| #163 | Granite 4.1 8B none | IBM Granite | 13 | 4.0 | 2/21 | 728ms |
| #140 | Qwen3 Coder Next none | Qwen | 14 | 4.9 | 5/21 | 8.62s |
| #141 | Nemotron 3 Super none | NVIDIA | 14 | 4.9 | 5/21 | 5.30s |
| #143 | MiMo-V2.5 none | Xiaomi | 14 | 4.9 | 5/21 | 2.20s |
| #154 | Qwen3.5-9B none | Qwen | 14 | 4.6 | 4/21 | 1.89s |
| #135 | Kimi K2.5 none | Moonshot AI | 15 | 5.2 | 6/21 | 13.2s |
| #142 | Mistral Small 4 none | Mistral | 15 | 4.9 | 5/21 | 630ms |
| #147 | GPT-4o-mini none | OpenAI | 15 | 4.8 | 5/21 | 1.77s |
| #148 | GPT-5.4 Nano none | OpenAI | 15 | 4.7 | 4/21 | 1.48s |
| #155 | Mercury 2 none | Inception | 16 | 4.5 | 4/21 | 653ms |