Žebříček AI Math Arena 2026

Matematický Žebříček

Matematika zůstává nejupřímnějším měřítkem v AI. Nemůžete se okouzlujícím způsobem dostat k řešení diferenciální rovnice nebo halucinovat správný důkaz. Odpověď je buď správná, nebo není. Tato binární jasnost je to, co dělá z Math Areny měřítko, kterému nejvíce důvěřuji při hodnocení, zda model skutečně dokáže uvažovat. Zde je všech 60 hodnocených modelů k únoru 2026.

Google Přebírá Korunu

Sledoval jsem evoluci matematické AI Googlu tři roky a to, čeho dosáhli tento měsíc, není nic menšího než pozoruhodné. Gemini 3 Pro nezískal jen Zlato. Přišel s jasným náskokem před polem. Ale skutečný silový tah? Gemini 3 Flash sedící hned za ním na Stříbře. Google nyní drží Zlato i Stříbro současně v Math Areně. To se ještě nikdy nestalo.

Co to dělá významným, přesahuje žebříčky. Je to strategie architektury. Gemini 3 Pro je těžká váha, postavená pro maximální hloubku uvažování, typ modelu, který namíříte na důkazy na úrovni výzkumu a vícekrokové derivace. Gemini 3 Flash je optimalizován pro rychlost a náklady. Skutečnost, že model optimalizovaný pro rychlost může konkurovat na úrovni Stříbra, nám říká, že Google rozlouskl něco zásadního o tom, jak zrychlit matematické uvažování bez obětování přesnosti. Varianta thinking-minimal na 8. místě nabízí další kompromis cena-výkon a starší dříči jako Gemini 2.5 Pro na 12. místě a Gemini 2.5 Flash na 46. místě nadále spolehlivě slouží.

Moje předpověď: Google si tento náskok udrží nejméně do poloviny roku 2026. Jejich přístup vkládání matematického uvažování jako klíčové schopnosti do celé produktové řady, místo aby jej soustředili do jedné vlajkové lodi, vyplácí složené dividendy. Pokud stavíte cokoli, co vyžaduje spolehlivé matematické výpočty, od finančního modelování po vědeckou simulaci, Gemini by měl být nyní vaší první volbou.

Překvapení Moonshot

Zde je příběh, který před třemi měsíci nikdo nepsal. Kimi K2.5 Thinking od Moonshotu přistál na 3. místě, bodově vyrovnán s Gemini 3 Flash na stříbrné pozici. Nechte to vstřebat. Model od startupu založeného v roce 2023 je matematicky na úrovni druhé nejlepší nabídky Googlu.

Testoval jsem Kimi K2.5 Thinking rozsáhle a co mě udivuje, je jeho přístup k rozšířenému uvažování. Kde jiné myslící modely někdy produkují upovídané myšlenkové řetězce, které krouží kolem problému před přistáním, Kimiho uvažování působí téměř nervy drásajícím způsobem přímočaře. Rychle identifikuje základní matematickou strukturu a poté staví směrem k řešení s minimálními odbočkami. Pro problémy soutěžního stylu, kde potřebujete jak přesnost, tak čistý logický řetězec, je tato přímost skutečnou výhodou.

Moonshot umisťuje tři modely v top 60: Kimi K2.5 Thinking na 3. místě, Kimi K2 Thinking Turbo na 16. místě a Kimi K2 na 39. místě. Tři úrovně, jedna filozofie architektury. Tento typ víceúrovňové přítomnosti od startupu je bezprecedentní. Zpráva je jasná: éra, kdy pouze bilionové společnosti mohly stavět matematickou AI světové třídy, skončila. Cílené výzkumné investice do architektury uvažování mohou konkurovat masivním výpočetním rozpočtům. Očekávejte, že více laboratoří bude následovat tento scénář v průběhu roku 2026.

OpenAI Po Trůnu

Budu přímý. GPT-5.2 High, který držel Zlato od svého debutu, nyní sedí na 4. místě, vyrovnán s Claude Opus 4.5. Koruna byla vzata. Ale než někdo napíše nekrolog, podívejte se na celý obrázek.

OpenAI stále umisťuje dvanáct modelů v top 60, více než jakákoli jiná organizace. To není společnost v krizi. To je společnost s takovou hloubkou ekosystému, že i ztráta 1. místa ji nechává dominovat středním a vyšším úrovním. GPT-5.1 High drží 6. místo. Model uvažování o3 na 11. místě zůstává mou volbou pro problémy na soutěžní úrovni, které vyžadují hluboké vícekrokové výpočty. GPT-5 High na 17. místě, standardní GPT-5.2 na 18. místě a o4-mini na 36. místě dávají stavitelům možnosti napříč každou cenovou hladinou a požadavkem na latenci.

Při pohledu vpřed věřím, že reakce OpenAI přijde rychle. Mezera mezi GPT-5.2 High a Gemini 3 Pro není nepřekonatelná a vzorem OpenAI vždy bylo agresivně iterovat po ztrátě půdy. Nepřekvapilo by mě, kdybychom viděli GPT-5.3 nebo významnou aktualizaci uvažování před létem. Hlubší příběh zde není pád. Je to to, že vrchol Math Areny je nyní tak ostře konkurenční, že udržení 1. místa vyžaduje neustálou inovaci, nikoli jediné silné vydání.

Revoluce Myslících Modelů

Prohledejte top 10 tohoto žebříčku a spočítejte, kolik názvů modelů obsahuje slovo "thinking" (myšlení). Odpověď je vypovídající: Kimi K2.5 Thinking na 3. místě, Claude Opus 4.5 Thinking na 7. místě, Gemini 3 Flash thinking-minimal na 8. místě, Claude Sonnet 4.5 Thinking na 10. místě. Rozšiřte to na top 20 a jsou všude. Toto je největší jednotlivá strukturální změna v matematické AI za poslední rok.

Tyto modely přidělují dodatečný výpočet v čase inference, aby problémy zpracovaly krok za krokem, než se zaváží k odpovědi. Je to AI ekvivalent matematika, který sahá po papíru na poznámky, než napíše finální důkaz. Výsledky jsou jednoznačné: myslící varianty konzistentně překonávají své standardní protějšky v matematických úlohách.

Implementace Anthropic vypráví tento příběh obzvláště dobře. Claude Opus 4.5 Thinking-32k na 7. místě překonává standardní Opus 4.5 na 5. místě, když dostane prostor k uvažování. Claude Sonnet 4.5 Thinking na 10. místě bije vysoko nad svou váhovou kategorii a proniká do top 10, přestože je designem modelem střední třídy. Anthropic umisťuje celkem osm modelů v top 60 a jejich poznávacím znamením zůstává pedagogická jasnost. Když potřebuji model, který nejen vyřeší problém, ale vysvětlí, proč řešení funguje způsobem, ze kterého by se student mohl skutečně učit, Claude je stále nepřekonatelný.

Praktický závěr je jednoduchý: pokud na přesnosti záleží více než na latenci, vždy volte myslící variantu. Matematický nárůst je konzistentní a reálný. Pro produkční aplikace, kde je kritická doba odezvy, zůstávají standardní varianty vynikající. Ale pro výzkum, vzdělávání nebo jakýkoli scénář, kde je získání správné odpovědi prvořadé, jsou myslící modely přítomností i budoucností.

Globální Matematická Krajina

Odtáhněte kameru zpět a geografie tohoto žebříčku vypráví svůj vlastní příběh. Z 60 hodnocených modelů jich 26 pochází z čínských organizací. To je 43 % celého pole. Americké laboratoře drží 32 míst s 53 % a Mistral přináší evropské zastoupení se dvěma modely. Schopnost matematické AI je nyní skutečně multipolární a tento posun se zrychlil rychleji, než téměř kdokoli předpovídal.

DeepSeek vyniká s osmi modely v top 60, vyrovnán s Anthropic pro druhý nejvyšší počet po OpenAI. Rodina v3.2 napříč pozicemi #25, #26, #28 a #56 nabízí působivý rozsah, zatímco série v3.1 a v boji prověřený DeepSeek R1 na #49 vyplňují střední úrovně. Co dělá DeepSeek pozoruhodným, je poměr cena-schopnost. V mém testování DeepSeek V3.2 poskytuje matematický výkon top 30 za zhruba pětinu toho, co si účtují vlajkové modely. Pro týmy operující ve velkém měřítku s rozpočtovými omezeními je tento poměr transformativní.

Rodina Qwen3 od Alibaby přispívá sedmi modely, od Qwen3 Max Preview na #15 dolů přes varianty s otevřenými váhami, které mohou vývojáři doladit na vlastní infrastruktuře. Tato strategie otevřených vah je důležitá pro průmyslová odvětví s požadavky na suverenitu dat a je to záměrná ekosystémová hra. Rodina Grok od xAI umisťuje šest modelů, vedená Grok 4.1 Thinking na #13, který nadále nachází elegantní zkratky v problémech stylu důkazu. Série GLM od Z.ai drží tři místa, Baidu přispívá třemi variantami ERNIE a vidíme také záznamy od Meituan a Tencent.

Hloubka a šíře účasti mi říká, kam matematická AI směřuje: toto už není závod mezi dvěma nebo třemi předními běžci. Je to ekosystém a ekosystém se každým měsícem stává bohatším. Žádná jednotlivá země, společnost nebo výzkumná tradice si už nemůže nárokovat monopol na matematické uvažování. A pro nás, kteří na těchto nástrojích stavíme, je tato konkurence to nejlepší, co se mohlo stát.

Můj Polní Průvodce

Po letech testování těchto modelů na všem od olympiádních problémů po reálné inženýrské výpočty, zde je otázka, kterou mi stavitelé stále kladou: který model bych měl skutečně používat? Upřímná odpověď závisí zcela na tom, co stavíte.