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गणित के लिए सबसे अच्छा AI कौन सा है? AIME में Gemini आगे, पर तस्वीर पूरी नहीं

Vals AI की AIME बेंचमार्क सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% सटीकता के साथ शीर्ष मॉडल है, इसलिए AIME स्टाइल प्रतियोगिता गणित के लिए यह सबसे साफ़ स्रोत समर्थित नाम है.[1] शीर्ष स्तर पर मुकाबला कड़ा है: BenchLM के अनुसार टॉप मॉडल AIME 2025 में 95% से ऊपर और HMMT 2025 में 90% से ऊपर हैं, जबकि LLM Stats की AIME 2025...

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AI-generated illustration of an AI system solving math equations beside a benchmark leaderboard
Best AI for Math: Gemini Leads AIME, but Benchmarks Need ContextAI-generated editorial illustration of AI math benchmarking and competition-style problem solving.
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Best AI for Math: Gemini Leads AIME, but Benchmarks Need Context. Article summary: For public AIME style competition math, Vals AI’s clearest winner is Gemini 3.1 Pro Preview at 98.13% accuracy, but that does not make it the universal best because AIME is public and other leaderboards differ.[1][4]. Topic tags: ai, math, ai benchmarks, gemini, openai. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Gemini 3.1 Pro leads every unsaturated math benchmark: GPQA Diamond (94.1%), HLE (44.7%), and ARC-AGI-2 (77.1%) · AIME 2025 is dead as a ranking" source context "Best AI Models for Math Reasoning - April 2026 | Awesome Agents" Reference image 2: visual subject "Gemini 3.1 Pro leads every unsaturated math benchmark: GPQA Diamond (94.1%), HLE (44.7%), and ARC-AGI-2 (77.1%) · AIME 2025 is de

openai.com

गणित के लिए सबसे अच्छा AI पूछना आसान है, जवाब थोड़ा पेचीदा है। अगर आपका मतलब सिर्फ AIME जैसे प्रतियोगिता-गणित बेंचमार्क से है, तो उपलब्ध स्रोतों में सबसे साफ़ नाम Gemini 3.1 Pro Preview है: Vals AI इसे AIME पर 98.13% सटीकता के साथ शीर्ष मॉडल बताता है.[1]

लेकिन अगर जरूरत होमवर्क समझाने, ट्यूशन, प्रतियोगिता अभ्यास, लंबी proof-style reasoning, symbolic काम या किसी product workflow में quantitative reasoning की है, तो एक ही मॉडल को हर जगह का निर्विवाद विजेता कहना सही नहीं होगा। गणित में सवाल का फॉर्मेट, जवाब की व्याख्या, consistency, लागत और गति—सब मायने रखते हैं।

AIME में सबसे साफ़ संकेत: Gemini

AIME और HMMT हाई-स्कूल स्तर की गणित ओलंपियाड प्रतियोगिताएँ हैं, जिन्हें अब AI systems को benchmark करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा रहा है.[2] Vals AI की AIME benchmark सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% accuracy के साथ सबसे ऊपर है.[1]

इसलिए अगर सवाल बहुत सीमित है—इस AIME leaderboard पर कौन आगे है?—तो जवाब Gemini 3.1 Pro Preview है. लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि वही मॉडल हर तरह के गणित में सबसे अच्छा रहेगा।

एक लीडरबोर्ड से अंतिम फैसला क्यों नहीं निकलता

अलग-अलग benchmark sites अलग तस्वीर दिखा सकती हैं। Vals AI की AIME सूची में Gemini 3.1 Pro Preview पहले स्थान पर है, जबकि LLM Stats की AIME 2025 leaderboard में GPT-5.2 Pro और GPT-5.2 rank-1 entries के रूप में दिखते हैं.[1][4]

बड़ी तस्वीर यह है कि कई frontier models अब competition-style math में बहुत करीब आ चुके हैं। BenchLM के अनुसार top models AIME 2025 पर 95% से ऊपर और HMMT 2025 पर 90% से ऊपर हैं.[2] जब स्कोर इतने पास हों, तो छोटी ranking gap से ज्यादा जरूरी बातें हो जाती हैं: क्या मॉडल साफ़ समझाता है, क्या वह बार-बार सही रहता है, कितना तेज़ है, कितना खर्च आता है, और क्या वह आपके असली सवालों के फॉर्मेट को अच्छी तरह संभालता है।

सबसे बड़ा पेंच: public benchmarks में contamination का खतरा

AIME एक उपयोगी संकेत है, लेकिन यह fresh reasoning का perfect test नहीं है। Vals AI खुद नोट करता है कि AIME के सवाल और जवाब सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं, इसलिए जोखिम है कि models ने pretraining के दौरान इन्हें देखा हो.[1]

Vals AI यह भी बताता है कि models अक्सर पुराने 2024 questions पर नए 2025 set की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे data contamination और true generalization पर सवाल उठते हैं.[1] सरल शब्दों में: बहुत ऊंचा AIME score प्रभावशाली है, पर यह गारंटी नहीं देता कि मॉडल बिल्कुल नए, निजी या असामान्य सवालों पर भी उतना ही भरोसेमंद रहेगा।

जरूरत के हिसाब से कैसे चुनें

अगर आपकी जरूरत है...समझदारी भरा तरीका
इन स्रोतों में सबसे मजबूत single AIME resultGemini 3.1 Pro Preview से शुरुआत करें, क्योंकि Vals AI इसे AIME पर 98.13% सटीकता के साथ पहले स्थान पर रखता है.[1]
Competition-math practiceAIME और HMMT-style results दोनों देखें; BenchLM के अनुसार top models AIME 2025 में 95% से ऊपर और HMMT 2025 में 90% से ऊपर हैं.[2]
व्यापक quantitative-reasoning rankingComposite math leaderboards देखें। LLMBase के अनुसार उसकी math ranking Artificial Analysis math index का उपयोग करती है, जिसमें AIME और MATH 500 शामिल हैं.[9]
अलग advanced-math evaluation formatFrontierMath-style benchmarks पर ध्यान दें; Epoch AI के FrontierMath Tier 4 में हर सवाल के लिए model को Python answer() function submit करना होता है.[6]
वास्तविक इस्तेमाल में भरोसाअपना छोटा private test set बनाइए, क्योंकि public AIME questions training data में आए हो सकते हैं.[1]

सिर्फ leaderboard नहीं, अपना छोटा टेस्ट भी चलाइए

अगर आप AI को पढ़ाई, tutoring, प्रतियोगिता अभ्यास या math-heavy काम में इस्तेमाल करना चाहते हैं, तो public leaderboards से shortlist बनाइए—लेकिन फैसला अपनी जरूरत पर कीजिए। एक छोटा, साफ़ test काफी मदद कर सकता है:

  1. हर model को वही fresh सवाल दीजिए।
  2. सिर्फ final answer नहीं, पूरा derivation भी मांगिए।
  3. जहां संभव हो, substitution, alternate method या numerical check से verification करवाइए।
  4. केवल गलत final answer नहीं, flawed reasoning भी नोट कीजिए।
  5. वही model चुनिए जो आपके सवालों पर accurate, समझने लायक और consistent हो।

यह फर्क इसलिए जरूरी है क्योंकि short-answer contest problems में शानदार मॉडल जरूरी नहीं कि step-by-step tutoring, लंबे proofs, symbolic manipulation या code-based quantitative work में भी आपके लिए सबसे बेहतर साबित हो।

निष्कर्ष

AIME-style benchmark math के लिए Vals AI की सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% सटीकता के साथ आगे है.[1] लेकिन गणित के लिए सबसे अच्छा AI कौन सा है, इसका universal answer अभी स्रोतों से नहीं निकलता: frontier models competition benchmarks पर बहुत करीब हैं, leaderboards अलग-अलग leaders दिखा सकते हैं, और public AIME data के कारण fresh problems पर खुद test करना जरूरी है.[1][2][4]

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मुख्य निष्कर्ष

  • Vals AI की AIME बेंचमार्क सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% सटीकता के साथ शीर्ष मॉडल है, इसलिए AIME स्टाइल प्रतियोगिता गणित के लिए यह सबसे साफ़ स्रोत समर्थित नाम है.[1]
  • शीर्ष स्तर पर मुकाबला कड़ा है: BenchLM के अनुसार टॉप मॉडल AIME 2025 में 95% से ऊपर और HMMT 2025 में 90% से ऊपर हैं, जबकि LLM Stats की AIME 2025 सूची में GPT 5.2 Pro और GPT 5.2 rank 1 entries के रूप में दिखते हैं.[2][4]
  • लीडरबोर्ड से shortlist बनाइए, लेकिन असली भरोसा अपने ताज़ा सवालों पर छोटे निजी टेस्ट से ही कीजिए—खासकर क्योंकि AIME के सार्वजनिक सवाल training data में आ चुके हो सकते हैं.[1]

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"गणित के लिए सबसे अच्छा AI कौन सा है? AIME में Gemini आगे, पर तस्वीर पूरी नहीं" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

Vals AI की AIME बेंचमार्क सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% सटीकता के साथ शीर्ष मॉडल है, इसलिए AIME स्टाइल प्रतियोगिता गणित के लिए यह सबसे साफ़ स्रोत समर्थित नाम है.[1]

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

Vals AI की AIME बेंचमार्क सूची में Gemini 3.1 Pro Preview 98.13% सटीकता के साथ शीर्ष मॉडल है, इसलिए AIME स्टाइल प्रतियोगिता गणित के लिए यह सबसे साफ़ स्रोत समर्थित नाम है.[1] शीर्ष स्तर पर मुकाबला कड़ा है: BenchLM के अनुसार टॉप मॉडल AIME 2025 में 95% से ऊपर और HMMT 2025 में 90% से ऊपर हैं, जबकि LLM Stats की AIME 2025 सूची में GPT 5.2 Pro और GPT 5.2 rank 1 entries के रूप में दिखते हैं.[2][4]

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

लीडरबोर्ड से shortlist बनाइए, लेकिन असली भरोसा अपने ताज़ा सवालों पर छोटे निजी टेस्ट से ही कीजिए—खासकर क्योंकि AIME के सार्वजनिक सवाल training data में आ चुके हो सकते हैं.[1]

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उद्धृत उत्तर

If you mean benchmark performance on competition-style math, Gemini 3.1 Pro Preview looks like the current top pick on AIME, with Vals AI listing it at 98.13% accuracy.[1] But there is no single uncontested “best AI for math,” because rankings vary by benchmark, and AIME is an imperfect measure since its questions are public and may be in training data.[1]

  • Vals AI currently lists Gemini 3.1 Pro Preview as the top AIME model at 98.13%.[1]
  • BenchLM says frontier models now score about 95–99% on AIME and above 90% on HMMT 2025, so several top models are now very strong at competition math, not just one.[2]
  • AIME results should be treated cautiously because publicly available questions can inflate scores, and Vals AI specifically notes possible data contamination and weaker generalization to newer 2025 questions.[1]
  • So the practical answer is: for pure math-benchmark strength, Gemini 3.1 Pro Preview appears to lead right now.[1] For real-world use, several frontier models are close enough that reliability, explanation quality, speed, and tool use may matter more than a tiny benchmark gap.[2]

If you want, I can also give you:

  • the best AI for school/homework math,
  • the best AI for olympiad/contest math,
  • or a short ranked list of the top 3 math AIs right now.

सूत्र

  • [1] AIME - Vals AIvals.ai

    Gemini 3.1 Pro Preview (02/26) is the new top-performing model on AIME at 98.13% accuracy. As the AIME questions and answers are publicly available, there is a risk that models may have been exposed to them during pretraining. Notably, models tend to perfor...

  • [2] AIME & HMMT: Can AI Models Do Competition Math? | BenchLM.aibenchlm.ai

    AIME & HMMT: Can AI Models Do Competition Math? AIME and HMMT are high school math olympiad competitions now used to benchmark AI. Frontier models score 95-99% — competition math is effectively solved. Frontier AI models now score 95-99% on AIME and HMMT —...

  • [4] AIME 2025 Leaderboardllm-stats.com

    1 GPT-5.2 Pro OpenAI — 400K $21.00 / $168.00 . 1 GPT-5.2 OpenAI — 400K $1.75 / $14.00 . 8 GPT-5.1 High OpenAI — 400K $1.25 / $10.00 . 12 GPT-5.1 Medium OpenAI — 400K $1.25 / $10.00 . 21 GPT-5 OpenAI — 400K $1.25 / $10.00 . 21 GPT-5 High OpenAI — 400K $1.25...

  • [6] FrontierMath Tier 4 | Epoch AIepoch.ai

    You can find more information about the public problems here. For each FrontierMath question, the model needs to submit a Python function answer() that returns the answer. Do not submit your answer using the python tool. It is also not the methodology used...

  • [9] Best AI Models for Math 2025 | Top 100+ LLM Ranking - LLMBasellmbase.ai

    Find the best AI models for mathematics and quantitative reasoning. Ranked by Artificial Analysis math index including AIME, MATH 500 & more.