Un score clair. Une méthodologie ouverte.

Sources et méthodologie

La note AIpediya combine la qualité du modèle, le coût et les ressources disponibles en un seul score. Parallèlement au chiffre, nous expliquons dans quelle mesure les preuves le soutiennent.

Comment lire l’échelle

De 0 à 100% : un score plus élevé reflète une combinaison plus forte de qualité, d’efficacité des prix et de ressources applicables. Il s’agit d’un score composite, pas d’une précision sur un seul test.

0%20%40%60%80%100%
LowerMilieu de l’échellePlus haut

Comparez les modèles dans le même contexte d’évaluation. Nous ne montrons un classement que lorsque suffisamment de preuves sont disponibles.

Ce que signifie l’astérisque

Un petit * à côté du score indique des données incomplètes, estimées ou limitées. Il décrit la confiance dans l’estimation : ouvrez l’infobulle pour voir ce qui est inclus et ce qui manque.

Vérifié

Pas d’astérisque : les preuves clés sont confirmées et le score répond aux exigences de vérification.

Partiellement vérifié

Certaines preuves sont confirmées ; des lacunes subsistent dans l’estimation.

Estimation

Les preuves sont rares ; des estimations de référence larges sont utilisées.

Inconnu ne signifie pas mauvais. Lorsque des preuves directes manquent, nous utilisons une base neutre avec un large intervalle d’incertitude. Le score principal reste l’estimation centrale ; une estimation conservatrice informe la confiance et les comparaisons entre leaders.

Trois composantes, un score

Qualité

Résultats de test autorisés, tenant compte de la version exacte du modèle et des conditions d’évaluation.

Prix

Coût API standard comparable. L' API hébergé gratuit et l’exécution locale sont traités séparément.

Ressources

Capacité contextuelle confirmée ou ressource pertinente pour ce type de modèle.

exécution locale ; le coût dépend du matériel et de l’électricité

Détails et sources

Voici les règles de calcul, les limitations et la provenance des données. Ouvrez n’importe quel panneau de modèles pour consulter son audit complet.

GPT-5 Mini · AIpediya Rating 50.9%*

LLM Globalement · LLM.OVERALL@BALANCED · Estimation

Inclus: Contexte / ressource

Manquants: Vérification indépendante · Prix confirmé · Preuve directe · deuxième coureur indépendant

Precision C · Support C · Couverture des données d’audience 10.87%

Intervalle d’incertitude: 16.8–80.7

Formule de notation affichée: 100 × Q^0.78 × (0.2+0.8C)^0.16 × (0.3+0.7K)^0.06 = 50.9

capability=0.472022634188 · price=0.500000000000 · resource=0.810225519358

Capacités: applicable, manquant · context_quality

Prix API standard: applicable, manquant · standard_hosted_api

Composante ressource: applicable, connu · token_context

Ajustement numérique supplémentaire: 0.0

Estimation conservatrice de la confiance et du classement: 16.8

État économique: unknown

Les faits inconnus utilisent un prior pour le calcul et restent non confirmés dans le catalogue.

MODELS@BALANCED-v1.0-2026-11-03-09b7dbf0bb34

Données à la date 2026-11-03

Une seule note publique

Public AIpediya Rating utilise toujours BALANCED. Les contextes décrivent des tâches comparables ; il n’existe pas de classement universel entre types de modèles. Les profils qualitat-premier et économiques restent des options internes du moteur pour les collections futures.

Preuves externes autorisées

Le maître canonique stocke le modèle exact, la configuration, la tâche, le coureur, le résultat numérique, la date et la source. Les résultats externes indépendants et les préférences Arena sont distincts des rapports développeurs plus faibles. La recherche non publique, les composites, les doublons remplaçats et les autorisations révoquées sont exclus. AIpediya agrège les résultats externes et ne gère pas de laboratoire d’évaluation.

Échelle de capacité gelée

Le panier de capacités congelé d’origine, les coefficients d’objets et l’échelle restent inchangés. Les nouveaux éléments approuvés nécessitent au moins cinq ancrages thêta congelés exacts et une liaison de crête uniquement annexe. Un élément non relié peut être stocké en maître mais jamais noté silencieusement. Les évaluations Arena Bradley-Terry et Agent IPS sont des métriques distinctes avec des transformations figées distinctes.

Condensateurs et configurations exactes

Le cap familial est 1.5 observations effectives ; Epoch cap 6, autre cap de runner 2. Arena conserve son plafond d’une observation effective et 25% de précision. Les preuves du développeur sont plus faibles et comportent un plafond de 20% de précision. Le moteur choisit une configuration exacte selon la couverture de la famille objective, puis l’effort. Différents efforts ne sont jamais regroupés ; un effort non spécifié n’est pas déduit.

Arena et LiveBench

Arena provient uniquement du jeu de données officiel lmarena-ai/classboard-sur Hugging Face, avec CC BY 4.0 attribution. Les versions brutes et contrôlées par le style ainsi que les agrégés/sous-signaux ne sont pas comptés deux fois. LiveBench utilise les résultats officiels des tâches publiées, avec les définitions officielles de la version/catégorie. C’est une famille d’objectifs distincte et un runner externe indépendant. Seules les sous-tâches sont importées ; les moyennes de catégories et globales sont exclues.

Prix et ressources applicables

Les prix standards de API hébergés utilisent les ancrages congelés existants et les unités comparables. Un API hébergé permanent permanent confirmé peut avoir C=1. Les poids locaux sans TCO comparables vérifiés ont l’économie N/A/auto-hébergé. Les définitions des ressources dépendent du contexte : contexte LLM jeton, limite d’entrée d’incorporation, limite d’entrée TTS entrée, durée STT audio, résolution d’image et durée vidéo. Les ressources applicables non confirmées restent manquantes. Aucun nouvel ancrage de ressources arbitraire n’est créé pour augmenter les scores.

Applicabilité et poids

Chaque composante est applicable — connue, applicable — manquante ou non applicable. N/A n’a pas d’estimation et de poids nul, et est retirée du dénominateur de couverture. Les poids BALANCED restants sont normalisés à partir de 78/16/6. Les composants applicables manquants conservent leur estimation neutre d’origine et leur large incertitude. N/A et inconnu ne sont pas interchangeables.

Portes de preuves

Un modèle global qualifié nécessite deux familles non-Arena dans deux domaines. Un contexte nécessite suffisamment de modèles, de familles et de coureurs externes. Les contextes spécialisés nécessitent en outre une distinction validée. Stocker de nouveaux résultats ne rend pas en soi un contexte prêt. Les recherches non approuvées SWE- laboratoire /CODE restent exclues.

Score affiché et incertitude

Affiché est le 100 × composite central Q^wq × (0.2+0.8C)^wc × (0.3+0.7K)^wk sur les composants applicables. Chaque instantané stocke son masque, ses composants exacts, ses poids de base/effectif et son ajustement explicite, actuellement nul. L’exécution vérifie la reproduction. Le dixième percentile est une estimation conservative distincte de confiance/frontière et ne remplace jamais le score affiché.

Précision, soutien et couverture

La précision décrit l’incertitude statistique après ajustements d’inadaptations et de preuve précoce. Le support compte les chemins de coureurs externes indépendants : A au moins trois, B deux, C moins. Les rapports de développeurs ne deviennent jamais des chemins indépendants. La couverture correspond à la fraction de qualité pertinente, prix/ressource applicable, configuration exacte, diversité et largeur des coureurs externes. N/A est exclu ; l’absence de preuves affecte la confiance et l’astérisque.

Fraîcheur

La fraîcheur utilise la coupure des données instantanées, pas l’horloge de la requête. Les seuils de disponibilité prix/API sont 30/60 jours, 180/365ressources, configuration 90/180. Les faits requis expirés deviennent inconnus. Un benchmark est exclu pour invalidation ou autorisation révoquée, pas simplement pour l’âge. L’âge de l’instantané est un avertissement distinct.

Grades compatibles et frontières

Le classement public exact est limité aux modèles qualifiés dans un contexte compatible. Une couverture inférieure à 20% supprime le rang exact et étiquette le score comme basé sur des données limitées. La frontière conservatrice utilise le gap significatif gelé delta theta 0.28 et les portes d’éligibilité originales. Le tri numérique par catalogue n’invente pas de #N intercontextuel.

Reproductibilité

Les builds utilisent 6,000 dessins Monte Carlo déterministes, ou 12,000 dans la zone seuil existante. Les identifiants d’enregistrement stables définissent les graines. Le calcul scientifique s’exécute hors ligne après les changements canoniques du maître ; les lectures à l’exécution validées JSON uniquement. Les instantanés historiques et les octets de calibration originaux sont conservés.

Astérisque et limites

Pas d’astérisque signifie que les entrées pertinentes et les exigences de corroboration sont remplies. Partial * signifie que la corroboration est incomplète ; Estimé * signifie qu’une entrée requise est inconnue ou que la qualité reste un prior. Inconnu ne signifie pas mauvaise. La qualité à facteur unique et l’économie par jeton ne peuvent pas représenter toutes les tâches réelles ; les résultats de préférence ne deviennent pas des références objectives.

Comment le catalogue est vérifié

AIpediya est un catalogue de référence éditorial de modèles d’IA et d’outils d’IA. Les modèles et les outils forment des catalogues distincts, avec leur propre numérotation, leurs filtres et leurs fiches. Il s’agit d’une sélection éditoriale, et non d’un registre complet de tous les modèles existants.

Sources et dates de vérification

Chaque entrée s’appuie sur des sources : d’abord la documentation officielle du développeur, son annonce, la fiche technique du modèle (model card) ou sa page de tarifs ; des sources secondaires fiables uniquement en l’absence de source officielle. Chaque fiche renvoie à sa source et indique la date de sa dernière vérification par un éditeur. La date de vérification n’est ni la date de sortie ni un test effectué par AIpediya.

Ce qui est publié

Publication requires reviewed evidence of the product's existence and identity. Unresolved existence or identity questions keep a candidate in the internal review queue. A real product may remain public with unknown prices, dates or origins, explicitly distinguished from confirmed data. Removing a record from publication preserves its history.

Dates de sortie et numéros de catalogue

Une date de sortie exacte n’est affichée que si une source la confirme. Sinon, la date fiable la plus ancienne d’existence publique est affichée avec le signe ≈, à la précision du mois ou du jour. Les dates inconnues restent vides et ces entrées apparaissent en dernier dans l’ordre chronologique. Les numéros de catalogue suivent les dates de sortie vérifiées, de la plus ancienne à la plus récente ; les sorties à la même date sont classées par nom.

Prix

Les prix sont les prix catalogue publiés par le fournisseur, en dollars américains, avec l’unité indiquée, par exemple pour 1 million de tokens d’entrée, par image, par seconde de vidéo ou par mois. Les tokens d’entrée et de sortie, le traitement par lots, les heures creuses et les autres paliers sont présentés séparément, avec leurs conditions. Une offre gratuite n’est pas un accès gratuit et illimité à l’API, et un abonnement se rapporte à un service plutôt qu’à une version précise d’un modèle. Les taxes, les quotas et les conditions régionales peuvent modifier le coût final. Un prix inconnu reste vide, jamais à zéro.

Pays d’origine

Confirmed origins identify documented countries of the organizations or independent teams responsible for a product, with sources. More than one country can apply. A tentative origin is separately labeled and supported by the available evidence; it is not a confirmed country. An unknown origin does not by itself hide a real product.

Évaluations indépendantes

Seuls les résultats du même benchmark et protocole sont comparables. Chaque résultat nomme l’évaluateur, le benchmark, la configuration, l’instantané et la date de vérification. Les résultats du développeur sont distincts des exécutions indépendantes et des index composites. Les résultats tiers nécessitent une identité exacte vérifiée du modèle et une autorisation de publication. Le v1.0 de notation AIpediya est calculé séparément des preuves autorisées ; ses contextes et limitations sont expliqués ci-dessous.

Poids ouverts et licences

Poids ouverts signifie que les poids peuvent être téléchargés selon la licence indiquée par le développeur. Ce n’est pas la même chose que l’open source, et exécuter un modèle en local nécessite toujours du matériel et de l’énergie.

Valeurs inconnues et sources contradictoires

Une valeur inconnue est affichée vide, jamais comme zéro ni comme « non ». Lorsque les sources divergent ou qu’une valeur ne peut pas être confirmée, la valeur reste vide ou l’entrée reste en revue ; les valeurs ne sont jamais moyennées ni devinées.

Mises à jour et traductions

The owner directs research assisted by AI agents and automated consistency checks, and approves publication. Reviewed batches update records, prices, facts and evaluations; an internal history preserves changes. Daily verification of every source is not guaranteed. English and Russian are the authored source languages. Other translations follow the existing pipeline; missing or outdated primary translations fall back to English and prevent indexing of that locale until ready.

Personal features and public access limits

A public general-purpose API and a public per-record revision log are not available. Personal saved models and tools, subscriptions, notifications and product discussions are available through the existing account features; they are separate from the catalog's evidence and rating calculations.

Contextes et instantané des données

Données à la date 2026-11-03 · Version textuelle méthodologique v1.0

AIpediya Overall LLM · #1 APediya Globalement LLM

Prêt conditionnellement : la plupart des modèles ont Support C · Données à la date 2026-11-03

Claude Opus 5.5 · P(№1) 65.65% · MCSE 0.61%

GPT-6 Sol · P(№1) 18.97% · MCSE 0.51%

GPT-6 Astra · P(№1) 8.55% · MCSE 0.36%

Le rang au tableau n’implique pas un badge de1 #

Sources et méthodologie · v1.0
LLM.OVERALLPrêt conditionnellement : la plupart des modèles ont Support CModèles: 63
LLM.MATHBetaModèles: 46
LLM.LOGICBetaModèles: 26
LLM.CODEDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.AGENTSDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.LONGDOCDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.KNOWLEDGEDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.SCIENCEDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.VISIONDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.CHATDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.FORECASTDonnées insuffisantesModèles: 0
LLM.MULTILINGUALDonnées insuffisantesModèles: 0
STT.TRANSCRIBEDonnées insuffisantesModèles: 0
STT.STREAMINGDonnées insuffisantesModèles: 0
TTS.NARRATIONDonnées insuffisantesModèles: 0
TTS.REALTIMEDonnées insuffisantesModèles: 0
VOICE.AGENTDonnées insuffisantesModèles: 0
IMG.GENDonnées insuffisantesModèles: 0
IMG.EDITDonnées insuffisantesModèles: 0
VID.GENDonnées insuffisantesModèles: 3
EMB.RETRIEVALDonnées insuffisantesModèles: 0
DOC.OCRDonnées insuffisantesModèles: 0
AUD.MUSICHors de portée v1Modèles: —
SAFETY.CLASSIFIERHors de portée v1Modèles: —
SCI.STRUCTUREDonnées insuffisantesModèles: —
SCI.FORECASTDonnées insuffisantesModèles: —
ROBOT.ACTIONDonnées insuffisantesModèles: —
3D.GENDonnées insuffisantesModèles: —
MOTION.GENDonnées insuffisantesModèles: —

MODELS@BALANCED-v1.0-2026-11-03-09b7dbf0bb34

SHA-256 09b7dbf0bb34412e955d01cf4f0cd2f214f29e9cafe0ebd1befccc82bc4d01e9

Comment le catalogue est vérifié

Chaque résultat conserve sa source, son benchmark, sa version du modèle et ses conditions d’exécution. Nous utilisons uniquement les données autorisées à la publication ; les résultats des développeurs sont affichés séparément des évaluations indépendantes.

Modèles: 466 · Outils: 186

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