Tekoälymallien vertailu 2026: kukin johtaa omalla osa-alueellaan

Kesäkuussa 2026 mikään yksittäinen tekoälymalli ei ole tarkin kaikissa tehtävissä. Paras malli riippuu täysin siitä, mitä ollaan tekemässä. Stanfordin vuoden 2026 tekoälyindeksiraportti vahvistaa, että huippumallit ovat saavuttaneet tai ylittäneet ihmistason pitkäaikaisilla vertailutesteillä, kuten MMLU ja ImageNet, ja uudemmat päättelytestit lähestyvät tohtoritason suorituskykyä . Alla on eritelty, kuka tekoälyistä on tarkin milläkin osa-alueella.

Kokonaisuuden ykkönen: Claude Opus 4.8

Claude Opus 4.8 on kesäkuun 2026 tilastossa Artificial Analysis Intelligence -indeksin kärjessä pistein 61,4. Se ohittaa niukasti GPT-5.5:n (60,2) ja Gemini 3.1 Pron (57) . Useat lähteet sijoittavat Clauden uusimmat mallit kokonaislaadun ykköseksi .

Parhaat kategorioittain

Päättely ja asiantuntijatieto

Gemini 3.1 Pro johtaa GPQA Diamond -vertailutestiä, joka mittaa tohtoritason luonnontieteellistä osaamista, tuloksella 94,3 %. Tätä testiä pidetään tällä hetkellä vaativimpana päättelykyvyn mittarina . LLM Stats -listalla Claude Mythos Preview on kärjessä 94,6 %:n tuloksella .

Matematiikka (AIME 2025)

GPT-5.2 sai täydet 100 % AIME 2025 -matematiikkatestissä. Seuraavina tulivat GPT-5.1 (94 %) ja Gemini 3.1 Pro (92 %) .

Koodaus (SWE-bench)

Claude Opus 4.6 ja Grok 4 ovat kärjessä noin 75 %:n tuloksella. GPT-5.5 on aivan kannoilla .

Puhdas logiikka ja uudenlaiset ongelmat (ARC-AGI-2)

Gemini 3.1 Pro sai 77,1 %, mikä on johtava tulos tässä testissä, joka mittaa aitoa ongelmanratkaisukykyä ilman, että malli voi nojata opeteltuihin vastauksiin .

Ihmisten mieltymys (125 todellista tehtävää)

Claude Sonnet sai 9,8/10 pisteet testissä, jossa arvioitiin 125 eri tehtävän laatua ja inhimillistä sävyä. Se on malli, joka tuntuu parhaalta yleiskäytössä keskusteluun ja kirjoittamiseen .

Tärkeimmät huomiot

Huippumallien (GPT-5, Claude Opus 4.x, Gemini 3.x, Grok 4) väliset erot ovat kaventuneet – usein vain muutaman prosenttiyksikön päähän toisistaan . Stanfordin vuoden 2026 tekoälyraportin mukaan 15 parhaan mallin suorituskyky eroaa kussakin testissä korkeintaan 3 prosenttiyksikköä .

'Tarkkuus' riippuu vahvasti tehtävästä: paras koodausmalli ei ole paras päättelymalli, ja testeissä tarkin malli ei välttämättä ole paras juuri sinun käyttötarkoitukseesi. Oikea valinta riippuu ensisijaisesta tarpeesta .