คะแนนที่ชัดเจนวิธีการเปิดกว้าง

แหล่งที่มาและวิธีการ

AIpediya Rating รวมคุณภาพโมเดล ต้นทุน และทรัพยากรที่มีอยู่ไว้ในคะแนนเดียวนอกจากตัวเลขแล้ว เรายังอธิบายว่าหลักฐานสนับสนุนได้ดีเพียงใด

วิธีอ่านสเกล

จาก 0 ถึง 100%: คะแนนที่สูงขึ้นสะท้อนถึงการผสมผสานที่แข็งแกร่งขึ้นของคุณภาพ ประสิทธิภาพด้านราคา และทรัพยากรที่เกี่ยวข้องนี่คือคะแนนรวม ไม่ใช่ความแม่นยําในการทดสอบเพียงครั้งเดียว

0%20%40%60%80%100%
ล่างระดับกลางของมาตราส่วนสูงกว่า

เปรียบเทียบโมเดลภายในบริบทการจัดอันดับเดียวกันเราแสดงอันดับเฉพาะเมื่อมีหลักฐานเพียงพอ

ความหมายของเครื่องหมายดอกจัน

เครื่องหมาย * เล็ก ๆ ข้างคะแนนแสดงถึงข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ประมาณการ หรือมีจํากัดมันแสดงถึงความมั่นใจในประมาณการ: เปิดคําอธิบายเครื่องมือเพื่อดูว่ามีอะไรบ้างและขาดอะไร

ได้รับการยืนยัน

ไม่มีเครื่องหมายดอกจัน: หลักฐานสําคัญได้รับการยืนยันและคะแนนตรงตามข้อกําหนดการตรวจสอบ

ตรวจสอบบางส่วน

มีหลักฐานบางส่วนที่ได้รับการยืนยัน;ยังมีช่องว่างในการประเมิน

ประมาณ

หลักฐานมีน้อย;ใช้การประมาณฐานกว้าง ๆ

ไม่ทราบไม่ได้หมายความว่าแย่เมื่อขาดหลักฐานโดยตรง เราจะใช้ค่าฐานเป็นกลางที่มีช่วงความไม่แน่นอนกว้างคะแนนหลักยังคงเป็นค่าประมาณกลาง;ค่าประมาณแบบอนุรักษ์นิยมช่วยให้เกิดความมั่นใจและการเปรียบเทียบผู้นํา

สามองค์ประกอบ หนึ่งคะแนน

คุณภาพ

ผลการทดสอบที่อนุญาต โดยคํานึงถึงเวอร์ชันของโมเดลและเงื่อนไขการประเมินอย่างแม่นยํา

ราคา

ต้นทุน API มาตรฐานที่เทียบเท่ากัน API โฮสต์ฟรีและการดําเนินการในเครื่องแยกกัน

แหล่งข้อมูล

ยืนยันความจุบริบทหรือทรัพยากรที่เกี่ยวข้องสําหรับประเภทโมเดลนี้

การดําเนินการในพื้นที่;ต้นทุนขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์และไฟฟ้า

รายละเอียดและแหล่งข้อมูล

นี่คือกฎการคํานวณ ข้อจํากัด และแหล่งที่มาของข้อมูลเปิดแผงโมเดลใดก็ได้เพื่อดูการตรวจสอบทั้งหมด

GPT-5 Mini · AIpediya Rating 50.9%*

LLM โดยรวม · LLM.OVERALL@BALANCED · ประมาณ

รวมอยู่ด้วย: บริบท / ทรัพยากร

หายตัวไป: การตรวจสอบอิสระ · ราคาที่ยืนยันแล้ว · หลักฐานโดยตรง · นักวิ่งอิสระคนที่สอง

Precision C · Support C · การจัดอันดับความครอบคลุมของข้อมูล 10.87%

ช่วงความไม่แน่นอน: 16.8–80.7

สูตรการให้คะแนนที่แสดง: 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

ความสามารถ: ใช้ได้, ขาดหายไป · context_quality

ราคามาตรฐานAPI: ใช้ได้, ขาดหายไป · standard_hosted_api

ส่วนประกอบทรัพยากร: ใช้ได้, รู้จัก · token_context

การปรับตัวเลขเพิ่มเติม: 0.0

ประมาณการแบบอนุรักษ์นิยมสําหรับความเชื่อมั่นและการจัดอันดับ: 16.8

รัฐเศรษฐกิจ: unknown

ข้อเท็จจริงที่ไม่ทราบจะใช้ prior ในการคํานวณและยังคงไม่ได้รับการยืนยันในแคตตาล็อก

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

ข้อมูล ณ วันที่ 2026-11-03

หนึ่งการจัดอันดับสาธารณะ

Public AIpediya Rating ใช้ BALANCEDเสมอบริบทอธิบายงานที่เปรียบเทียบกันได้;ไม่มีการจัดอันดับสากลข้ามประเภทโมเดลโปรไฟล์คุณภาพและประหยัดยังคงเป็นตัวเลือกภายในเอนจินสําหรับคอลเลกชันในอนาคต

หลักฐานภายนอกที่ได้รับอนุญาต

มาสเตอร์แบบมาตรฐานจะเก็บโมเดล การกําหนดค่า งาน ตัวรันเนอร์ ผลลัพธ์เชิงตัวเลข วันที่ และแหล่งที่มาอย่างแม่นยําผลลัพธ์ภายนอกที่เป็นอิสระและการตั้งค่า Arena จะแยกจากรายงานนักพัฒนาที่อ่อนแอกว่างานวิจัยที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ การผสมผสาน สําเนาที่ถูกแทนที่ และสิทธิ์ที่ถูกเพิกถอนจะถูกยกเว้น AIpediya รวบรวมผลลัพธ์ภายนอกและไม่ได้ดําเนินการห้องปฏิบัติการประเมินผล

มาตราส่วนความสามารถแบบแช่แข็ง

ตะกร้าความสามารถแช่แข็งเดิม ค่าสัมประสิทธิ์ไอเท็ม และมาตราส่วนยังคงเหมือนเดิมไอเท็มใหม่ที่ได้รับการอนุมัติต้องมีจุดยึดเทต้าแช่แข็งที่แม่นยําอย่างน้อยห้าจุด และการเชื่อมต่อริดจ์แบบเพิ่มเฉพาะไอเท็มที่ยังไม่ได้ผูกมัดสามารถเก็บไว้ในมาสเตอร์ได้ แต่ไม่สามารถให้คะแนนแบบเงียบ ๆ ได้เรตติ้ง Arena Bradley-Terry และ Agent IPS เป็นเมตริกแยกกันที่มีการแปลงแช่แข็งแยกกัน

ฝาปิดและการกําหนดค่าที่แม่นยํา

ขีดจํากัดครอบครัวเป็น 1.5 การสังเกตที่มีประสิทธิภาพ;ขีดจํากัดยุคสมัย 6ขีดจํากัดอื่น ๆ 2ขีดจํากัดของนักวิ่ง Arena รักษาขีดจํากัดการสังเกตที่มีประสิทธิภาพเพียงหนึ่งครั้งและความแม่นยํา 25%หลักฐานจากนักพัฒนาอ่อนแอกว่าและมีขีดจํากัดความแม่นยํา 20%เอนจินเลือกการกําหนดค่าที่แน่นอนหนึ่งแบบโดยการครอบคลุมครอบครัวที่เป็นวัตถุประสงค์ จากนั้นจึงเลือกความพยายามความพยายามที่แตกต่างกันจะไม่ถูกรวมกัน;ความพยายามที่ไม่ระบุไม่ได้ถูกสรุป

Arena และ LiveBench

Arena มาจากชุดข้อมูล lmarena-ai/leaderboard อย่างเป็นทางการบน Hugging Face โดยมีการอ้างอิง CC BY 4.0 เวอร์ชันดิบและเวอร์ชันที่ควบคุมโดยสไตล์ รวมถึงสัญญาณรวม/ซับจะไม่ถูกนับซ้ํา LiveBench ใช้ผลลัพธ์ภารกิจที่เผยแพร่อย่างเป็นทางการ พร้อมคําจํากัดความเวอร์ชัน/หมวดหมู่อย่างเป็นทางการเป็นกลุ่มงานวัตถุประสงค์แยกต่างหากและเป็นตัวรันเนอร์ภายนอกอิสระจะนําเข้าเฉพาะงานย่อยเท่านั้น;ค่าเฉลี่ยหมวดหมู่และทั่วโลกจะถูกตัดออก

ราคาและทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง

ราคา API โฮสต์มาตรฐานใช้จุดยึดที่ถูกแช่แข็งและหน่วยที่เทียบเท่าที่มีอยู่ API ที่ได้รับการยืนยันว่าเป็นฟรีโฮสต์แบบถาวรอาจมี C=1น้ําหนักท้องถิ่นที่ไม่มีการตรวจสอบเปรียบเทียบ TCO มี N/A/self-hosted คํานิยามทรัพยากรขึ้นอยู่กับบริบท: บริบทโทเค็น LLM , ขีดจํากัดการฝังข้อมูล, ขีดจํากัดข้อมูล TTS , ระยะเวลาเสียง STT , ความละเอียดภาพ และระยะเวลาวิดีโอทรัพยากรที่ใช้ได้ยังไม่ได้รับการยืนยันยังคงหายไปไม่มีการสร้างจุดยึดทรัพยากรใหม่เพื่อเพิ่มคะแนน

การใช้งานและน้ําหนัก

แต่ละส่วนประกอบจะสามารถนําไปใช้ได้-รู้ ใช้ได้-ขาด หรือไม่ใช้ได้ N/A ไม่มีค่าประมาณและน้ําหนักเป็นศูนย์ และถูกลบออกจากตัวส่วนครอบคลุมน้ําหนัก BALANCED ที่เหลือจะถูกปรับเป็นมาตรฐานจาก 78/16/6ส่วนประกอบที่ใช้ได้ที่ขาดหายไปจะยังคงค่าประมาณกลางเดิมและความไม่แน่นอนกว้าง N/A และ unknown ไม่สามารถใช้แทนกันได้

ประตูหลักฐาน

แบบจําลองโดยรวมที่มีคุณสมบัติต้องมีสองครอบครัวที่ไม่ใช่อารีน่าในสองโดเมนบริบทต้องการโมเดล ครอบครัว และผู้ส่งข้อมูลภายนอกที่เพียงพอบริบทเฉพาะทางยังต้องการความโดดเด่นที่ได้รับการยืนยันการเก็บผลลัพธ์ใหม่ไม่ได้ทําให้บริบทพร้อมโดยอัตโนมัติงานวิจัย SWE-bench/CODE ที่ไม่ได้รับการอนุมัติยังคงถูกตัดออก

คะแนนที่แสดงและความไม่แน่นอน

คะแนนที่แสดงเป็นค่ารวมกลาง 100 × Q^wq × (0.2+0.8C)^wc × (0.3+0.7K)^wk เหนือส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องทุก snapshot จะเก็บหน้ากาก องค์ประกอบที่แม่นยํา น้ําหนักฐาน/ประสิทธิภาพ และการปรับอย่างชัดเจน โดยปัจจุบันเป็นศูนย์เวลารันไทม์ตรวจสอบการจําลองเปอร์เซ็นไทล์ที่สิบเป็นค่าประมาณความมั่นใจ/ขอบเขตแบบอนุรักษ์นิยมแยกต่างหาก และจะไม่แทนที่คะแนนที่แสดง

ความแม่นยํา การสนับสนุน และความครอบคลุม

ความแม่นยําหมายถึงความไม่แน่นอนทางสถิติหลังจากการปรับข้อมูลผิดพลาดและหลักฐานเบื้องต้นการสนับสนุนจะนับเส้นทางวิ่งภายนอกที่เป็นอิสระ: A อย่างน้อยสามเส้นทาง, B สองเส้นทาง, C น้อยกว่ารายงานนักพัฒนาไม่เคยกลายเป็นเส้นทางอิสระความครอบคลุมคือสัดส่วนของคุณภาพที่เกี่ยวข้อง ราคา/ทรัพยากรที่เหมาะสม การกําหนดค่าที่แน่นอน ความหลากหลายของเส้นทางภายนอก และความกว้างไม่รวม;หลักฐานที่ขาดหายไปส่งผลต่อความเชื่อมั่นและเครื่องหมายดอกจัน

ความสดชื่น

ความสดใหม่ใช้การตัดข้อมูลสแนปช็อต ไม่ใช่นาฬิกาคําขอเกณฑ์ความพร้อมใช้งานของราคา/API คือ 30/60 วัน ทรัพยากร 180/365การกําหนดค่า 90/180ข้อเท็จจริงที่จําเป็นที่หมดอายุจะไม่เป็นที่ทราบการทดสอบประสิทธิภาพจะถูกยกเว้นเพราะการยกเลิกหรือการเพิกถอนสิทธิ์ ไม่ใช่แค่อายุเท่านั้นอายุของสแนปช็อตเป็นคําเตือนแยกต่างหาก

ยศที่เข้ากันได้และแนวหน้า

อันดับสาธารณะที่แม่นยําจํากัดเฉพาะโมเดลที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในบริบทเดียวกันการครอบคลุมต่ํากว่า 20% จะระงับอันดับที่แน่นอนและระบุคะแนนว่าอิงจากข้อมูลที่จํากัด Conservative Frontier ใช้ช่องว่างที่มีความหมายคงที่ เดลต้า ธีต้า 0.28 และประตูคุณสมบัติดั้งเดิมการจัดเรียงตัวเลขแคตตาล็อกไม่ได้สร้าง #N ข้ามบริบท

ความสามารถในการทําซ้ํา

การสร้างจะใช้ 6,000 การวาดแบบมอนติคาร์โลแบบกําหนด หรือ 12,000 ในโซนเกณฑ์ที่มีอยู่รหัสบันทึกเสถียรกําหนดเมล็ดพันธุ์การคํานวณทางวิทยาศาสตร์จะทํางานแบบออฟไลน์หลังจากมีการเปลี่ยนแปลงมาสเตอร์แบบแคนอนิคอล;การอ่านขณะรันไทม์จะตรวจสอบความถูกต้อง JSON เท่านั้นภาพสแนปช็อตย้อนหลังและไบต์การปรับเทียบต้นฉบับจะถูกเก็บรักษาไว้

เครื่องหมายดอกจันและขีดจํากัด

ไม่มีเครื่องหมายดอกจันหมายความว่าข้อมูลนําเข้าและข้อกําหนดการยืนยันที่เกี่ยวข้องได้รับการปฏิบัติตาม* บางส่วนหมายถึงการยืนยันไม่สมบูรณ์;การประมาณค่า * หมายถึงข้อมูลที่ต้องการยังไม่ทราบหรือคุณภาพยังคงเป็นข้อมูลก่อนหน้าไม่ทราบไม่ได้หมายความว่าไม่ดีคุณภาพปัจจัยเดียวและเศรษฐศาสตร์ต่อโทเค็นไม่สามารถแทนงานจริงทุกงานได้;ผลลัพธ์จากความชอบไม่ได้กลายเป็นเกณฑ์วัดเชิงวัตถุ

วิธีการตรวจสอบแคตตาล็อก

AIpediya เป็นแคตตาล็อกอ้างอิงที่ผ่านการคัดสรรโดยกองบรรณาธิการ รวบรวมโมเดล AI และเครื่องมือ AI โดยโมเดลและเครื่องมือเป็นแคตตาล็อกแยกกัน แต่ละแคตตาล็อกมีการกำหนดหมายเลข ตัวกรอง และการ์ดของตนเอง นี่คือชุดข้อมูลที่คัดสรรมา ไม่ใช่ทะเบียนที่ครบถ้วนของทุกโมเดลที่มีอยู่

แหล่งที่มาและวันที่ตรวจสอบ

ทุกรายการอ้างอิงจากแหล่งที่มา โดยลำดับแรกคือเอกสารทางการ ประกาศ การ์ดโมเดล หรือหน้าราคาของผู้พัฒนา และจะใช้แหล่งข้อมูลทุติยภูมิที่น่าเชื่อถือเฉพาะเมื่อไม่มีแหล่งทางการเท่านั้น การ์ดทุกใบมีลิงก์ไปยังแหล่งที่มาและแสดงว่าบรรณาธิการตรวจสอบครั้งล่าสุดเมื่อใด วันที่ตรวจสอบไม่ใช่วันที่เปิดตัว และไม่ใช่การทดสอบที่ AIpediya ดำเนินการเอง

สิ่งที่ได้รับการเผยแพร่

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.

วันที่เปิดตัวและหมายเลขแคตตาล็อก

วันที่เปิดตัวที่แน่นอนจะแสดงเฉพาะเมื่อมีแหล่งที่มายืนยัน มิฉะนั้นจะแสดงวันที่เก่าที่สุดที่เชื่อถือได้ว่ามีการปรากฏต่อสาธารณะพร้อมเครื่องหมาย ≈ โดยมีความละเอียดระดับเดือนหรือวัน วันที่ที่ไม่ทราบจะเว้นว่างไว้ และรายการเหล่านั้นจะอยู่ท้ายสุดในลำดับเวลา หมายเลขแคตตาล็อกเรียงตามวันที่เปิดตัวที่ผ่านการยืนยันจากเก่าที่สุดไปใหม่ที่สุด รายการที่เปิดตัววันเดียวกันจะเรียงตามชื่อ

ราคา

ราคาคือราคาตามรายการที่ผู้ให้บริการเผยแพร่ เป็นดอลลาร์สหรัฐ และระบุหน่วยไว้ เช่น ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็น ต่อภาพ ต่อวินาทีของวิดีโอ หรือต่อเดือน โทเค็นอินพุตและเอาต์พุต โหมดแบตช์ ช่วงนอกเวลาเร่งด่วน และระดับราคาอื่น ๆ จะแยกเก็บไว้พร้อมเงื่อนไขของแต่ละรายการ ระดับใช้งานฟรีไม่ได้หมายถึงการเข้าถึง API ฟรีแบบไม่จำกัด และการสมัครสมาชิกเป็นของบริการ ไม่ใช่ของโมเดลเวอร์ชันใดเวอร์ชันหนึ่ง ภาษี โควตา และเงื่อนไขตามภูมิภาคอาจทำให้ค่าใช้จ่ายสุดท้ายเปลี่ยนไป ราคาที่ไม่ทราบจะเว้นว่างไว้ ไม่แสดงเป็นศูนย์

ประเทศต้นทาง

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.

การประเมินอิสระ

ผลลัพธ์ของการทดสอบและโปรโตคอลเดียวกันเท่านั้นที่สามารถเปรียบเทียบได้แต่ละผลลัพธ์จะระบุชื่อผู้ประเมิน การทดสอบประสิทธิภาพ การกําหนดค่า สแนปช็อต และวันที่ตรวจสอบผลลัพธ์ของนักพัฒนาจะแยกจากการทํางานอิสระและดัชนีรวมผลลัพธ์จากบุคคลที่สามต้องการการยืนยันตัวตนของโมเดลที่แม่นยําและได้รับอนุญาตในการเผยแพร่ v1.0 การจัดอันดับ AIpediya คํานวณแยกจากหลักฐานที่ได้รับอนุญาต;บริบทและข้อจํากัดของมันอธิบายไว้ด้านล่าง

โอเพนเวทและสัญญาอนุญาต

โอเพนเวท (open weights) หมายความว่าสามารถดาวน์โหลดค่าน้ำหนักของโมเดลได้ภายใต้สัญญาอนุญาตที่ผู้พัฒนากำหนด ซึ่งไม่เหมือนกับโอเพนซอร์ส และการรันโมเดลภายในเครื่องยังคงต้องใช้ฮาร์ดแวร์และพลังงาน

ค่าที่ไม่ทราบและแหล่งที่มาที่ขัดแย้งกัน

ค่าที่ไม่ทราบจะแสดงเป็นช่องว่าง ไม่แสดงเป็นศูนย์หรือ “ไม่” เมื่อแหล่งที่มาไม่ตรงกันหรือไม่สามารถยืนยันค่าได้ ค่านั้นจะเว้นว่างไว้หรือรายการจะยังอยู่ระหว่างการตรวจสอบ ไม่มีการนำค่ามาเฉลี่ยหรือคาดเดา

การอัปเดตและการแปล

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.

บริบทและภาพรวมข้อมูล

ข้อมูล ณ วันที่ 2026-11-03 · เวอร์ชันข้อความของระเบียบวิธี v1.0

AIpediya Overall LLM · #1 AIpediya โดยรวม LLM

พร้อมใช้งานแบบมีเงื่อนไข: รุ่นส่วนใหญ่มี Support C · ข้อมูล ณ วันที่ 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%

อันดับโต๊ะไม่ได้หมายความว่ามีตรา #1

แหล่งที่มาและวิธีการ · v1.0
LLM.OVERALLพร้อมใช้งานแบบมีเงื่อนไข: รุ่นส่วนใหญ่มี Support Cโมเดล: 63
LLM.MATHเบต้าโมเดล: 46
LLM.LOGICเบต้าโมเดล: 26
LLM.CODEข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.AGENTSข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.LONGDOCข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.KNOWLEDGEข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.SCIENCEข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.VISIONข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.CHATข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.FORECASTข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
LLM.MULTILINGUALข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
STT.TRANSCRIBEข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
STT.STREAMINGข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
TTS.NARRATIONข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
TTS.REALTIMEข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
VOICE.AGENTข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
IMG.GENข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
IMG.EDITข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
VID.GENข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 3
EMB.RETRIEVALข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
DOC.OCRข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: 0
AUD.MUSICนอกขอบเขต v1โมเดล: —
SAFETY.CLASSIFIERนอกขอบเขต v1โมเดล: —
SCI.STRUCTUREข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: —
SCI.FORECASTข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: —
ROBOT.ACTIONข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: —
3D.GENข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: —
MOTION.GENข้อมูลไม่เพียงพอโมเดล: —

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

SHA-256 09b7dbf0bb34412e955d01cf4f0cd2f214f29e9cafe0ebd1befccc82bc4d01e9

วิธีการตรวจสอบแคตตาล็อก

ผลลัพธ์แต่ละรายการจะยังคงรักษาแหล่งที่มา มาตรฐาน เวอร์ชันของโมเดล และเงื่อนไขการทํางานเราใช้เฉพาะข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้เผยแพร่เท่านั้น;ผลลัพธ์สําหรับนักพัฒนาจะแสดงแยกจากการประเมินอิสระ

โมเดล: 466 · เครื่องมือ: 186

ที่บันทึกไว้

ลงชื่อเข้าใช้ AIpediya