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Comparativos de mercado do modelo de IA

Padrão: 36 · HF: 22

Sobre os benchmarks

Benchmarks são testes padronizados que avaliam o desempenho de modelos de IA em raciocínio, conhecimento, matemática e programação. Use-os para comparar modelos de forma objetiva e escolher o modelo certo para sua tarefa.

📊 Padrão. Padrão - os quatro benchmarks públicos mais citados (MMLU, GPQA, HumanEval, SWE-Bench), retirados da página de anúncio de cada modelo; nossa pontuação os combina em um único número.

🤗 Tabela de classificação HF Open LLM. HF Open LLM Leaderboard - seis tarefas (IFEval, BBH, MATH, GPQA, MuSR, MMLU-Pro) medidas uniformemente para modelos de código aberto; ordenada pela média.

📚MMLU
57 disciplinas acadêmicas
o1
OpenAI
92.3%
🔬GPQA Diamond
Questões científicas de nível de doutorado
o1
OpenAI
77.3%
💻HumanEval
Geração de código Python
DeepSeek R1
DeepSeek
92.6%
🔧SWE-Bench
Tarefas reais do GitHub
Claude Opus 4.1
Anthropic
74.5%
📚MMLU

57 disciplinas acadêmicas

🔬GPQA Diamond

Questões científicas de nível de doutorado

💻HumanEval

Geração de código Python

🔧SWE-Bench

Tarefas reais do GitHub

#ModeloFornecedorMMLUGPQAHumanEvalSWE-BenchPontuação
1AnthropicClaude Opus 4.7Anthropic
90.1
74.3
92.1
72.5
81.5
2AnthropicClaude Sonnet 4.6Anthropic
88.3
65.0
92.0
57.0
74.4
3AnthropicClaude Haiku 4.5Anthropic
82.9
43.0
88.3
33.2
59.9
4AnthropicClaude Opus 4.1Anthropic---
74.5
-
Pontuação = MMLU×20% + GPQA×30% + HumanEval×25% + SWE-Bench×25%Todas as pontuações em % · quanto maior, melhor→ Tabela completa de modelos com preços e rapidez