AI Math Arena Ljestvica 2026

Matematička Ljestvica

Matematika ostaje najiskrenije mjerilo u AI. Ne možete se šarmom probiti kroz diferencijalnu jednadžbu ili halucinirati točan dokaz. Odgovor je točan ili nije. Ta binarna jasnoća je ono što čini Math Arenu mjerilom kojem najviše vjerujem kada procjenjujem može li model doista rasuđivati. Ovdje je svih 60 rangiranih modela od veljače 2026.

Google Preuzima Krunu

Promatrao sam evoluciju Googleove matematičke AI tri godine, a ono što su postigli ovog mjeseca nije ništa drugo nego izvanredno. Gemini 3 Pro nije samo uzeo Zlato. Stigao je s jasnom prednošću nad ostatkom polja. Ali pravi potez moći? Gemini 3 Flash sjedi odmah iza njega na Srebru. Google sada istovremeno drži Zlato i Srebro u Math Areni. To se nikada prije nije dogodilo.

Ono što ovo čini značajnim nadilazi rangiranje. To je strategija arhitekture. Gemini 3 Pro je teškaš, izgrađen za maksimalnu dubinu rasuđivanja, vrsta modela koju usmjeravate na dokaze istraživačke razine i izvođenja u više koraka. Gemini 3 Flash optimiziran je za brzinu i troškove. Činjenica da se model optimiziran za brzinu može natjecati na Srebrnoj razini govori nam da je Google riješio nešto temeljno o tome kako učiniti matematičko rasuđivanje bržim bez žrtvovanja točnosti. Varijanta minimalnog razmišljanja (thinking-minimal) na broju 8 nudi još jedan kompromis cijene i performansi, a stariji radni konji poput Gemini 2.5 Pro na broju 12 i Gemini 2.5 Flash na broju 46 nastavljaju pouzdano služiti.

Moje predviđanje: Google će zadržati ovo vodstvo barem do sredine 2026. Njihov pristup ugradnje matematičkog rasuđivanja kao osnovne sposobnosti u cijelu liniju proizvoda, umjesto da ga koncentriraju u jednoj perjanici, isplaćuje složene dividende. Ako gradite bilo što što zahtijeva pouzdano matematičko računanje, od financijskog modeliranja do znanstvene simulacije, Gemini bi vam sada trebao biti prvi poziv.

Iznenađenje Moonshot

Ovo je priča koju nitko nije pisao prije tri mjeseca. Moonshotov Kimi K2.5 Thinking sletio je na #3, izjednačen po bodovima s Gemini 3 Flashom za Srebrnu poziciju. Neka to sjedne. Model startupa osnovanog 2023. godine matematički je na razini s drugom najboljom ponudom Googlea.

Opsežno sam testirao Kimi K2.5 Thinking, i ono što me pogađa je njegov pristup proširenom rasuđivanju. Tamo gdje drugi modeli razmišljanja ponekad proizvode opširne lance misli koji kruže oko problema prije nego što slete, Kimijevo rasuđivanje djeluje gotovo uznemirujuće izravno. Brzo identificira temeljnu matematičku strukturu, a zatim gradi prema rješenju uz minimalna odstupanja. Za probleme u stilu natjecanja gdje trebate i točnost i čist logički lanac, ta izravnost je istinska prednost.

Moonshot postavlja tri modela u top 60: Kimi K2.5 Thinking na #3, Kimi K2 Thinking Turbo na #16 i Kimi K2 na #39. Tri razine, jedna filozofija arhitekture. Ova vrsta prisutnosti na više razina od strane startupa je bez presedana. Poruka je jasna: era kada su samo tvrtke od trilijun dolara mogle izgraditi matematičku AI svjetske klase je gotova. Usmjereno istraživačko ulaganje u arhitekturu rasuđivanja može se natjecati s ogromnim proračunima za izračun. Očekujte da će više laboratorija slijediti ovaj priručnik tijekom 2026.

OpenAI Nakon Prijestolja

Dopustite mi da budem izravan. GPT-5.2 High, koji je držao Zlato od svog debija, sada sjedi na #4, izjednačen s Claude Opus 4.5. Kruna je oduzeta. Ali prije nego što itko napiše osmrtnicu, pogledajte cijelu sliku.

OpenAI još uvijek postavlja dvanaest modela u top 60, više od bilo koje druge organizacije. To nije tvrtka u krizi. To je tvrtka s tolikom dubinom ekosustava da je čak i gubitak 1. mjesta ostavlja dominantnom na srednjim i višim razinama. GPT-5.1 High drži #6. o3 model rasuđivanja na #11 ostaje moj izbor za probleme na natjecateljskoj razini koji zahtijevaju duboko izračunavanje u više koraka. GPT-5 High na #17, standardni GPT-5.2 na #18 i o4-mini na #36 daju graditeljima opcije u svakoj cjenovnoj razini i zahtjevu za latencijom.

Gledajući unaprijed, vjerujem da će odgovor OpenAI-a doći brzo. Jaz između GPT-5.2 High i Gemini 3 Pro nije nepremostiv, a obrazac OpenAI-a uvijek je bio agresivno ponavljanje nakon gubitka tla. Ne bih se iznenadio da vidim GPT-5.3 ili značajno ažuriranje rasuđivanja prije ljeta. Dublja priča ovdje nije pad. To je da je vrh Math Arene sada toliko žestoko konkurentan da držanje 1. mjesta zahtijeva stalnu inovaciju, a ne jedno snažno izdanje.

Revolucija Modela Razmišljanja

Skenirajte prvih 10 ove ljestvice i izbrojite koliko imena modela uključuje riječ "thinking" (razmišljanje). Odgovor je rječit: Kimi K2.5 Thinking na #3, Claude Opus 4.5 Thinking na #7, Gemini 3 Flash thinking-minimal na #8, Claude Sonnet 4.5 Thinking na #10. Proširite na prvih 20 i oni su posvuda. Ovo je najveća pojedinačna strukturna promjena u matematičkoj AI tijekom prošle godine.

Ovi modeli dodjeljuju dodatno izračunavanje u vrijeme zaključivanja kako bi riješili probleme korak po korak prije nego što se obvežu na odgovor. To je AI ekvivalent matematičara koji poseže za papirom za bilješke prije nego što napiše konačni dokaz. Rezultati su nedvosmisleni: varijante razmišljanja dosljedno nadmašuju svoje standardne pandane u matematičkim zadacima.

Anthropicova implementacija posebno dobro priča ovu priču. Claude Opus 4.5 Thinking-32k na #7 nadmašuje standardni Opus 4.5 na #5 kada mu se da prostora za rasuđivanje. Claude Sonnet 4.5 Thinking na #10 udara znatno iznad svoje težinske kategorije, probijajući se u prvih 10 unatoč tome što je model srednje razine po dizajnu. Anthropic postavlja ukupno osam modela u top 60, a njihov zaštitni znak ostaje pedagoška jasnoća. Kada trebam model koji ne samo rješava problem, već objašnjava zašto rješenje funkcionira na način na koji bi student mogao istinski naučiti, Claude je i dalje bez premca.

Praktični zaključak je jednostavan: ako je točnost važnija od latencije, uvijek odaberite varijantu razmišljanja. Matematički porast je dosljedan i stvaran. Za proizvodne aplikacije gdje je vrijeme odziva kritično, standardne varijante ostaju izvrsne. Ali za istraživanje, obrazovanje ili bilo koji scenarij gdje je dobivanje točnog odgovora najvažnije, modeli razmišljanja su sadašnjost i budućnost.

Globalni Matematički Krajolik

Povucite kameru natrag i geografija ove ljestvice priča vlastitu priču. Od 60 rangiranih modela, 26 dolazi iz kineskih organizacija. To je 43% cijelog polja. Američki laboratoriji drže 32 mjesta s 53%, a Mistral donosi europsko predstavljanje s dva modela. Sposobnost matematičke AI sada je istinski multipolarna, a taj se pomak ubrzao brže nego što je itko predvidio.

DeepSeek se ističe s osam modela u top 60, izjednačen s Anthropicom za drugi najveći broj nakon OpenAI-a. Obitelj v3.2 na pozicijama #25, #26, #28 i #56 nudi impresivan raspon, dok serija v3.1 i borbeno testirani DeepSeek R1 na #49 popunjavaju srednje razine. Ono što DeepSeek čini izvanrednim je omjer cijene i sposobnosti. U mom testiranju, DeepSeek V3.2 isporučuje matematičke performanse top-30 za otprilike petinu onoga što naplaćuju vodeći modeli. Za timove koji rade u velikim razmjerima s proračunskim ograničenjima, taj omjer je transformativan.

Alibabina obitelj Qwen3 doprinosi sa sedam modela, od Qwen3 Max Preview na #15 pa sve do varijanti otvorenih težina koje programeri mogu fino podesiti na vlastitoj infrastrukturi. Ta strategija otvorenih težina važna je za industrije sa zahtjevima suverenosti podataka i to je namjerna igra ekosustava. xAI-jeva obitelj Grok postavlja šest modela, predvođena Grok 4.1 Thinking na #13, koji nastavlja pronalaziti elegantne prečace u problemima stila dokaza. Z.ai-jeva serija GLM drži tri mjesta, Baidu doprinosi s tri ERNIE varijante, a vidimo i unose od Meituana i Tencenta također.

Dubina i širina sudjelovanja govore mi kamo matematička AI ide: ovo više nije utrka između dva ili tri predvodnika. To je ekosustav, a ekosustav postaje bogatiji iz mjeseca u mjesec. Nijedna pojedinačna država, tvrtka ili istraživačka tradicija više ne može polagati pravo na monopol na matematičko rasuđivanje. A za nas koji gradimo na tim alatima, to natjecanje je najbolja stvar koja se mogla dogoditi.

Moj Terenski Vodič

Nakon godina testiranja ovih modela na svemu, od olimpijskih problema do inženjerskih izračuna u stvarnom svijetu, evo pitanja koje mi graditelji stalno postavljaju: koji model bih zapravo trebao koristiti? Iskren odgovor u potpunosti ovisi o tome što gradite.