Gemini 3.1 Pro leder GPQA Diamond (doktorsnivå-frågor inom naturvetenskap) med 94,3 % – detta test anses vara det mest krävande för resonemang bland frontmodellerna . På LLM Stats topplista innehar Claude Mythos Preview GPQA Diamond-toppen med 94,6 % .
GPT-5.2 fick perfekta 100 %, följd av GPT-5.1 på 94 % och Gemini 3.1 Pro på 92 % .
Claude Opus 4.6 och Grok 4 leder båda med cirka 75 %, med GPT-5.5 strax bakom .
Gemini 3.1 Pro postade 77,1 % – en ledande poäng på detta test som mäter verklig problemlösningsförmåga utan att modellerna kan memorera sig igenom det .
Claude Sonnet fick 9,8/10 i ett test med 125 verkliga uppgifter som utvärderade kvalitet och mänsklig ton – det är modellen som känns bäst att använda för allmän konversation och skrivande .
Skillnaderna mellan frontmodellerna (GPT-5, Claude Opus 4.x, Gemini 3.x, Grok 4) är numera små – ofta bara några få procentenheter . Stanfords 2026 AI Index-rapport visar att de 15 bästa modellernas prestanda skiljer sig med så lite som 3 procentenheter per benchmark .
'Exakthet' beror alltså helt på uppgiften: den bästa kodningsmodellen är inte den bästa resonemangsmodellen, och den mest exakta modellen enligt testerna är inte nödvändigtvis den bästa för just ditt arbetsflöde. Rätt val avgörs av din huvudsakliga användning .
Gemini 3.1 Pro leder GPQA Diamond (doktorsnivå-frågor inom naturvetenskap) med 94,3 % – detta test anses vara det mest krävande för resonemang bland frontmodellerna . På LLM Stats topplista innehar Claude Mythos Preview GPQA Diamond-toppen med 94,6 % .
GPT-5.2 fick perfekta 100 %, följd av GPT-5.1 på 94 % och Gemini 3.1 Pro på 92 % .
Claude Opus 4.6 och Grok 4 leder båda med cirka 75 %, med GPT-5.5 strax bakom .
Gemini 3.1 Pro postade 77,1 % – en ledande poäng på detta test som mäter verklig problemlösningsförmåga utan att modellerna kan memorera sig igenom det .
Claude Sonnet fick 9,8/10 i ett test med 125 verkliga uppgifter som utvärderade kvalitet och mänsklig ton – det är modellen som känns bäst att använda för allmän konversation och skrivande .
Skillnaderna mellan frontmodellerna (GPT-5, Claude Opus 4.x, Gemini 3.x, Grok 4) är numera små – ofta bara några få procentenheter . Stanfords 2026 AI Index-rapport visar att de 15 bästa modellernas prestanda skiljer sig med så lite som 3 procentenheter per benchmark .
'Exakthet' beror alltså helt på uppgiften: den bästa kodningsmodellen är inte den bästa resonemangsmodellen, och den mest exakta modellen enligt testerna är inte nödvändigtvis den bästa för just ditt arbetsflöde. Rätt val avgörs av din huvudsakliga användning .