2026 का बड़ा AI बेंचमार्क मुकाबला: कौन‑सा मॉडल कहाँ आगे है?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%। Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में। Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.5 से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%।
Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में।
Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह कई एजेंटिक बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी स्कोर देते हुए लगभग 4× तेज़ बताया गया है।
DeepSeek V4 Pro सबसे शक्तिशाली ओपन‑वेट मॉडल में से एक है, लेकिन एक स्वतंत्र NIST मूल्यांकन के अनुसार इसकी क्षमता अभी भी फ्रंटियर मॉडल्स से लगभग आठ महीने पीछे हो सकती है।
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
AI की दुनिया में अब सिर्फ चैटबॉट क्षमता मायने नहीं रखती। नए फ्रंटियर मॉडल—जैसे GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 और DeepSeek V4—को जटिल कामों पर परखा जाता है: जैसे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, मल्टी‑स्टेप एजेंट वर्कफ्लो, टूल उपयोग और वास्तविक ज्ञान‑आधारित काम।
2026 तक आते‑आते कई नए बेंचमार्क सामने आए हैं, जिनसे इन मॉडलों की तुलना की जाती है। हालांकि समस्या यह है कि सभी कंपनियाँ एक ही टेस्ट या एक ही सेटिंग पर परिणाम प्रकाशित नहीं करतीं। इसलिए पूरी तरह “समान‑से‑समान” तुलना करना अभी भी कठिन है।
क्यों AI बेंचमार्क की तुलना मुश्किल है
अभी ऐसा कोई एक सार्वजनिक लीडरबोर्ड नहीं है जो सभी बड़े AI मॉडल्स को बिल्कुल एक जैसी परिस्थितियों में परखे। अलग‑अलग कंपनियाँ अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल करती हैं। उदाहरण के तौर पर:
Terminal‑Bench: कमांड‑लाइन वातावरण में लंबे और जटिल कोडिंग एजेंट वर्कफ्लो।
SWE‑bench: GitHub के वास्तविक बग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग समस्याएँ।
GDPval: कानून, वित्त और उत्पाद प्रबंधन जैसे पेशों से जुड़े ज्ञान‑आधारित काम।
OSWorld: कंप्यूटर का उपयोग करते हुए वास्तविक सॉफ्टवेयर कार्य।
क्योंकि कई मॉडल अलग‑अलग “reasoning modes” या अलग संस्करणों के साथ टेस्ट किए जाते हैं, इसलिए अंतिम रैंकिंग अक्सर अनुमान के आधार पर बनती है।
GPT‑5.5: एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन
OpenAI का GPT‑5.5 कई एजेंटिक और मल्टी‑स्टेप टास्क बेंचमार्क में मजबूत दिखाई देता है। प्रकाशित परिणामों के अनुसार:
Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
GDPval: 84.9% मामलों में मानव विशेषज्ञों के बराबर या बेहतर
OSWorld‑Verified: 78.7%
SWE‑bench Pro: 58.6%
Terminal‑Bench ऐसे जटिल कमांड‑लाइन वर्कफ्लो को मापता है जिनमें योजना बनाना और टूल्स का उपयोग शामिल होता है। GPT‑5.5 का 82.7% स्कोर इसे इस बेंचमार्क में शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं में रखता है।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"2026 का बड़ा AI बेंचमार्क मुकाबला: कौन‑सा मॉडल कहाँ आगे है?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%। Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह कई एजेंटिक बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी स्कोर देते हुए लगभग 4× तेज़ बताया गया है।
2026 का बड़ा AI बेंचमार्क मुकाबला: कौन‑सा मॉडल कहाँ आगे है?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%। Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में। Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.5 से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%।
Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में।
Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह कई एजेंटिक बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी स्कोर देते हुए लगभग 4× तेज़ बताया गया है।
DeepSeek V4 Pro सबसे शक्तिशाली ओपन‑वेट मॉडल में से एक है, लेकिन एक स्वतंत्र NIST मूल्यांकन के अनुसार इसकी क्षमता अभी भी फ्रंटियर मॉडल्स से लगभग आठ महीने पीछे हो सकती है।
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
AI की दुनिया में अब सिर्फ चैटबॉट क्षमता मायने नहीं रखती। नए फ्रंटियर मॉडल—जैसे GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 और DeepSeek V4—को जटिल कामों पर परखा जाता है: जैसे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, मल्टी‑स्टेप एजेंट वर्कफ्लो, टूल उपयोग और वास्तविक ज्ञान‑आधारित काम।
2026 तक आते‑आते कई नए बेंचमार्क सामने आए हैं, जिनसे इन मॉडलों की तुलना की जाती है। हालांकि समस्या यह है कि सभी कंपनियाँ एक ही टेस्ट या एक ही सेटिंग पर परिणाम प्रकाशित नहीं करतीं। इसलिए पूरी तरह “समान‑से‑समान” तुलना करना अभी भी कठिन है।
क्यों AI बेंचमार्क की तुलना मुश्किल है
अभी ऐसा कोई एक सार्वजनिक लीडरबोर्ड नहीं है जो सभी बड़े AI मॉडल्स को बिल्कुल एक जैसी परिस्थितियों में परखे। अलग‑अलग कंपनियाँ अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल करती हैं। उदाहरण के तौर पर:
Terminal‑Bench: कमांड‑लाइन वातावरण में लंबे और जटिल कोडिंग एजेंट वर्कफ्लो।
SWE‑bench: GitHub के वास्तविक बग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग समस्याएँ।
GDPval: कानून, वित्त और उत्पाद प्रबंधन जैसे पेशों से जुड़े ज्ञान‑आधारित काम।
OSWorld: कंप्यूटर का उपयोग करते हुए वास्तविक सॉफ्टवेयर कार्य।
क्योंकि कई मॉडल अलग‑अलग “reasoning modes” या अलग संस्करणों के साथ टेस्ट किए जाते हैं, इसलिए अंतिम रैंकिंग अक्सर अनुमान के आधार पर बनती है।
GPT‑5.5: एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन
OpenAI का GPT‑5.5 कई एजेंटिक और मल्टी‑स्टेप टास्क बेंचमार्क में मजबूत दिखाई देता है। प्रकाशित परिणामों के अनुसार:
Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
GDPval: 84.9% मामलों में मानव विशेषज्ञों के बराबर या बेहतर
OSWorld‑Verified: 78.7%
SWE‑bench Pro: 58.6%
Terminal‑Bench ऐसे जटिल कमांड‑लाइन वर्कफ्लो को मापता है जिनमें योजना बनाना और टूल्स का उपयोग शामिल होता है। GPT‑5.5 का 82.7% स्कोर इसे इस बेंचमार्क में शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं में रखता है।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"2026 का बड़ा AI बेंचमार्क मुकाबला: कौन‑सा मॉडल कहाँ आगे है?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
2026 के कई सार्वजनिक बेंचमार्क में GPT‑5.5 ने एजेंटिक वर्कफ्लो में मजबूत प्रदर्शन दिखाया, जैसे Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7% और GDPval पर 84.9%। Claude Opus 4.7 कोडिंग‑केंद्रित बेंचमार्क में सबसे आगे दिखता है, खासकर SWE‑bench Verified (87.6%) और SWE‑bench Pro (64.3%) में।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Gemini 3.5 Flash की खासियत गति और दक्षता है—यह कई एजेंटिक बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी स्कोर देते हुए लगभग 4× तेज़ बताया गया है।
GDPval में, जो 40 से अधिक पेशों से जुड़े वास्तविक कामों को मापता है, GPT‑5.5 लगभग 84.9% मामलों में विशेषज्ञों के बराबर या बेहतर साबित हुआ।
इससे संकेत मिलता है कि GPT‑5.5 की सबसे बड़ी ताकत ऑटोनॉमस एजेंट‑जैसे मल्टी‑स्टेप कार्य हैं।
Claude Opus 4.7: कोडिंग में अग्रणी
Anthropic का Claude Opus 4.7 सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क में बेहद मजबूत माना जाता है। इसके प्रमुख परिणाम हैं:
SWE‑bench Verified: 87.6%
SWE‑bench Pro: 64.3%
GPQA Diamond: 94.2%
Terminal‑Bench 2.0: 69.4%
SWE‑bench का उद्देश्य यह जांचना है कि मॉडल वास्तविक GitHub बग को ठीक कर सकता है या नहीं। 87.6% का स्कोर इसे कोडिंग एजेंट के लिए सबसे सक्षम मॉडलों में शामिल करता है।
हालाँकि Terminal‑Bench में यह GPT‑5.5 से पीछे है, लेकिन कोडिंग‑केंद्रित टेस्ट में इसकी बढ़त स्पष्ट दिखाई देती है।
Gemini 3.5 Flash: गति और दक्षता का संतुलन
Google का Gemini 3.5 Flash थोड़ा अलग है। इसे फ्लैगशिप मॉडल नहीं बल्कि तेज़ और किफायती उत्पादन‑स्तरीय मॉडल के रूप में पेश किया गया है—फिर भी इसके बेंचमार्क काफी प्रतिस्पर्धी हैं।
प्रमुख परिणाम:
Terminal‑Bench 2.1: 76.2%
MCP Atlas: 83.6%
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv Reasoning: 84.2%
Google के अनुसार यह मॉडल समान श्रेणी के कई फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में लगभग चार गुना तेज़ आउटपुट गति देता है और फिर भी मजबूत एजेंटिक प्रदर्शन बनाए रखता है।
इस वजह से Gemini 3.5 Flash को अक्सर स्पीड‑टू‑परफॉर्मेंस संतुलन का अच्छा उदाहरण माना जाता है।
DeepSeek V4: शक्तिशाली ओपन‑वेट विकल्प
DeepSeek V4 की खास बात यह है कि यह ओपन‑वेट मॉडल है—यानी इसके मॉडल वेट्स सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं, जिससे डेवलपर्स इसे अपने सर्वर पर चला सकते हैं।
इस परिवार में दो मुख्य संस्करण हैं:
V4‑Pro (बड़ा mixture‑of‑experts मॉडल)
V4‑Flash (हल्का और तेज़ संस्करण)
तकनीकी रिपोर्ट के अनुसार V4‑Pro के अधिकतम reasoning मोड में स्कोर हैं:
SWE‑bench Verified: 80.6%
GPQA Diamond: 90.1%
LiveCodeBench: 93.5%
ये स्कोर इसे कुछ कोडिंग बेंचमार्क में बंद‑स्रोत (proprietary) मॉडलों के काफी करीब रखते हैं।
लेकिन एक स्वतंत्र मूल्यांकन—अमेरिकी मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) के CAISI कार्यक्रम—ने पाया कि DeepSeek V4 की क्षमता अभी भी फ्रंटियर मॉडलों से लगभग आठ महीने पीछे है।
Grok 4.3: सुधार हुआ, लेकिन अभी शीर्ष पर नहीं
Elon Musk की कंपनी xAI का Grok 4.3 पिछले संस्करणों से काफी बेहतर है, खासकर एजेंट‑आधारित कार्यों में।
इसके प्रकाशित आँकड़ों में शामिल हैं:
Artificial Analysis Intelligence Index: लगभग 53
GDPval‑AA: लगभग 1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: 98%
IFBench: 81%
GDPval‑AA में 300 से अधिक Elo की बढ़त पिछले Grok संस्करणों की तुलना में बड़ा सुधार दिखाती है।
फिर भी कई स्वतंत्र विश्लेषणों के अनुसार इसकी कुल क्षमता अभी OpenAI और Anthropic के नवीनतम मॉडलों से नीचे मानी जाती है।
कुल मिलाकर क्या तस्वीर बनती है
विभिन्न बेंचमार्क को एक साथ देखने पर कुछ पैटर्न सामने आते हैं:
एजेंटिक मल्टी‑स्टेप वर्कफ्लो: GPT‑5.5
कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग: Claude Opus 4.7
स्पीड और उत्पादन उपयोग: Gemini 3.5 Flash
सबसे शक्तिशाली ओपन‑वेट मॉडल: DeepSeek V4 Pro
मध्यम‑स्तर का लेकिन बेहतर हुआ मॉडल: Grok 4.3
लेकिन ये निष्कर्ष अंतिम नहीं हैं, क्योंकि हर कंपनी अलग‑अलग टेस्ट सूट पर परिणाम साझा करती है।
क्यों AI मॉडल रैंकिंग लगातार बदलती रहती है
AI बेंचमार्क तुलना अस्थिर रहने के कुछ मुख्य कारण हैं:
बेंचमार्क के अलग संस्करण — जैसे Terminal‑Bench 2.0 और 2.1।
Reasoning effort सेटिंग — कई मॉडल में “thinking mode” स्कोर बदल सकता है।
वेंडर‑रिपोर्टेड परिणाम — कई आँकड़े कंपनियों के लॉन्च पोस्ट से आते हैं।
स्पेशलाइज़ेशन — कोडिंग, एजेंट वर्क और ज्ञान‑आधारित कार्य अलग‑अलग क्षमताएँ मापते हैं।
इस वजह से असली तुलना अक्सर तब स्पष्ट होती है जब महीनों बाद स्वतंत्र शोधकर्ता समान सेटिंग्स पर परीक्षण करते हैं।
निष्कर्ष
2026 में कोई एक AI मॉडल हर क्षेत्र में पूरी तरह हावी नहीं दिखता। इसके बजाय तस्वीर कुछ इस तरह है:
GPT‑5.5 कई एजेंटिक वर्कफ्लो बेंचमार्क में आगे है।
Claude Opus 4.7 वास्तविक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में बेहद मजबूत है।
Gemini 3.5 Flash तेज़ और लागत‑दक्ष मॉडल के रूप में अलग पहचान बनाता है।
DeepSeek V4 दिखाता है कि ओपन‑वेट मॉडल भी फ्रंटियर क्षमता के करीब पहुँच सकते हैं।
Grok 4.3 में सुधार हुआ है, लेकिन व्यापक मूल्यांकन में यह अभी शीर्ष मॉडलों से पीछे है।
AI की यह दौड़ अभी तेज़ी से बदल रही है—और आने वाले महीनों में स्वतंत्र बेंचमार्क शायद इन मॉडलों की असली रैंकिंग और स्पष्ट कर देंगे।
GDPval में, जो 40 से अधिक पेशों से जुड़े वास्तविक कामों को मापता है, GPT‑5.5 लगभग 84.9% मामलों में विशेषज्ञों के बराबर या बेहतर साबित हुआ।
इससे संकेत मिलता है कि GPT‑5.5 की सबसे बड़ी ताकत ऑटोनॉमस एजेंट‑जैसे मल्टी‑स्टेप कार्य हैं।
Claude Opus 4.7: कोडिंग में अग्रणी
Anthropic का Claude Opus 4.7 सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क में बेहद मजबूत माना जाता है। इसके प्रमुख परिणाम हैं:
SWE‑bench Verified: 87.6%
SWE‑bench Pro: 64.3%
GPQA Diamond: 94.2%
Terminal‑Bench 2.0: 69.4%
SWE‑bench का उद्देश्य यह जांचना है कि मॉडल वास्तविक GitHub बग को ठीक कर सकता है या नहीं। 87.6% का स्कोर इसे कोडिंग एजेंट के लिए सबसे सक्षम मॉडलों में शामिल करता है।
हालाँकि Terminal‑Bench में यह GPT‑5.5 से पीछे है, लेकिन कोडिंग‑केंद्रित टेस्ट में इसकी बढ़त स्पष्ट दिखाई देती है।
Gemini 3.5 Flash: गति और दक्षता का संतुलन
Google का Gemini 3.5 Flash थोड़ा अलग है। इसे फ्लैगशिप मॉडल नहीं बल्कि तेज़ और किफायती उत्पादन‑स्तरीय मॉडल के रूप में पेश किया गया है—फिर भी इसके बेंचमार्क काफी प्रतिस्पर्धी हैं।
प्रमुख परिणाम:
Terminal‑Bench 2.1: 76.2%
MCP Atlas: 83.6%
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv Reasoning: 84.2%
Google के अनुसार यह मॉडल समान श्रेणी के कई फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में लगभग चार गुना तेज़ आउटपुट गति देता है और फिर भी मजबूत एजेंटिक प्रदर्शन बनाए रखता है।
इस वजह से Gemini 3.5 Flash को अक्सर स्पीड‑टू‑परफॉर्मेंस संतुलन का अच्छा उदाहरण माना जाता है।
DeepSeek V4: शक्तिशाली ओपन‑वेट विकल्प
DeepSeek V4 की खास बात यह है कि यह ओपन‑वेट मॉडल है—यानी इसके मॉडल वेट्स सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं, जिससे डेवलपर्स इसे अपने सर्वर पर चला सकते हैं।
इस परिवार में दो मुख्य संस्करण हैं:
V4‑Pro (बड़ा mixture‑of‑experts मॉडल)
V4‑Flash (हल्का और तेज़ संस्करण)
तकनीकी रिपोर्ट के अनुसार V4‑Pro के अधिकतम reasoning मोड में स्कोर हैं:
SWE‑bench Verified: 80.6%
GPQA Diamond: 90.1%
LiveCodeBench: 93.5%
ये स्कोर इसे कुछ कोडिंग बेंचमार्क में बंद‑स्रोत (proprietary) मॉडलों के काफी करीब रखते हैं।
लेकिन एक स्वतंत्र मूल्यांकन—अमेरिकी मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) के CAISI कार्यक्रम—ने पाया कि DeepSeek V4 की क्षमता अभी भी फ्रंटियर मॉडलों से लगभग आठ महीने पीछे है।
Grok 4.3: सुधार हुआ, लेकिन अभी शीर्ष पर नहीं
Elon Musk की कंपनी xAI का Grok 4.3 पिछले संस्करणों से काफी बेहतर है, खासकर एजेंट‑आधारित कार्यों में।
इसके प्रकाशित आँकड़ों में शामिल हैं:
Artificial Analysis Intelligence Index: लगभग 53
GDPval‑AA: लगभग 1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: 98%
IFBench: 81%
GDPval‑AA में 300 से अधिक Elo की बढ़त पिछले Grok संस्करणों की तुलना में बड़ा सुधार दिखाती है।
फिर भी कई स्वतंत्र विश्लेषणों के अनुसार इसकी कुल क्षमता अभी OpenAI और Anthropic के नवीनतम मॉडलों से नीचे मानी जाती है।
कुल मिलाकर क्या तस्वीर बनती है
विभिन्न बेंचमार्क को एक साथ देखने पर कुछ पैटर्न सामने आते हैं:
एजेंटिक मल्टी‑स्टेप वर्कफ्लो: GPT‑5.5
कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग: Claude Opus 4.7
स्पीड और उत्पादन उपयोग: Gemini 3.5 Flash
सबसे शक्तिशाली ओपन‑वेट मॉडल: DeepSeek V4 Pro
मध्यम‑स्तर का लेकिन बेहतर हुआ मॉडल: Grok 4.3
लेकिन ये निष्कर्ष अंतिम नहीं हैं, क्योंकि हर कंपनी अलग‑अलग टेस्ट सूट पर परिणाम साझा करती है।
क्यों AI मॉडल रैंकिंग लगातार बदलती रहती है
AI बेंचमार्क तुलना अस्थिर रहने के कुछ मुख्य कारण हैं:
बेंचमार्क के अलग संस्करण — जैसे Terminal‑Bench 2.0 और 2.1।
Reasoning effort सेटिंग — कई मॉडल में “thinking mode” स्कोर बदल सकता है।
वेंडर‑रिपोर्टेड परिणाम — कई आँकड़े कंपनियों के लॉन्च पोस्ट से आते हैं।
स्पेशलाइज़ेशन — कोडिंग, एजेंट वर्क और ज्ञान‑आधारित कार्य अलग‑अलग क्षमताएँ मापते हैं।
इस वजह से असली तुलना अक्सर तब स्पष्ट होती है जब महीनों बाद स्वतंत्र शोधकर्ता समान सेटिंग्स पर परीक्षण करते हैं।
निष्कर्ष
2026 में कोई एक AI मॉडल हर क्षेत्र में पूरी तरह हावी नहीं दिखता। इसके बजाय तस्वीर कुछ इस तरह है:
GPT‑5.5 कई एजेंटिक वर्कफ्लो बेंचमार्क में आगे है।
Claude Opus 4.7 वास्तविक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में बेहद मजबूत है।
Gemini 3.5 Flash तेज़ और लागत‑दक्ष मॉडल के रूप में अलग पहचान बनाता है।
DeepSeek V4 दिखाता है कि ओपन‑वेट मॉडल भी फ्रंटियर क्षमता के करीब पहुँच सकते हैं।
Grok 4.3 में सुधार हुआ है, लेकिन व्यापक मूल्यांकन में यह अभी शीर्ष मॉडलों से पीछे है।
AI की यह दौड़ अभी तेज़ी से बदल रही है—और आने वाले महीनों में स्वतंत्र बेंचमार्क शायद इन मॉडलों की असली रैंकिंग और स्पष्ट कर देंगे।
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