AI Matematika Aréna Ranglista 2026

A Matematika Ranglista

A matematika marad a legőszintébb mérce az AI-ban. Nem lehet bájjal megoldani egy differenciálegyenletet, vagy hallucinálni egy helyes bizonyítást. Egy válasz vagy helyes, vagy nem. Ez a bináris tisztaság az, ami miatt a Math Arena az a mérce, amelyben a legjobban bízom, amikor azt értékelem, hogy egy modell valóban képes-e érvelni. Íme mind a 60 rangsorolt modell 2026 februárjából.

A Google Elveszi a Koronát

Három éve figyelem a Google matematikai AI-jának fejlődését, és amit ebben a hónapban véghezvittek, az nem más, mint figyelemre méltó. A Gemini 3 Pro nemcsak az aranyat szerezte meg. Egyértelmű előnnyel érkezett a mezőny fölé. De az igazi erődemonstráció? A Gemini 3 Flash közvetlenül mögötte ül az ezüstön. A Google most egyszerre birtokolja az aranyat és az ezüstöt a Matematika Arénában. Ez még soha nem történt meg.

Ami ezt jelentőssé teszi, az túlmutat a ranglistákon. Ez az architektúra stratégia. A Gemini 3 Pro a nehézsúlyú, maximális érvelési mélységre építve, az a fajta modell, amelyet kutatási szintű bizonyításokra és többlépcsős levezetésekre irányítasz. A Gemini 3 Flash sebességre és költségre optimalizált. Az a tény, hogy egy sebességre optimalizált modell képes versenyezni az ezüst szinten, azt mondja nekünk, hogy a Google feltört valami alapvetőt arról, hogyan lehet a matematikai érvelést gyorsabbá tenni a pontosság feláldozása nélkül. A gondolkodás-minimalista (thinking-minimal) változat a 8. helyen egy újabb ár-teljesítmény kompromisszumot kínál, és a régebbi igáslovak, mint a Gemini 2.5 Pro a 12. és a Gemini 2.5 Flash a 46. helyen továbbra is megbízhatóan szolgálnak.

Jóslatom: A Google legalább 2026 közepéig tartani fogja ezt az előnyt. Az a megközelítésük, hogy a matematikai érvelést alapvető képességként ágyazzák be a teljes termékvonalba, ahelyett, hogy egyetlen zászlóshajóra koncentrálnák, kamatos kamatokat fizet. Ha bármit építesz, ami megbízható matematikai számítást igényel, a pénzügyi modellezéstől a tudományos szimulációig, a Gemini legyen most az első hívásod.

A Moonshot Meglepetés

Itt a történet, amit három hónapja senki sem írt. A Moonshot Kimi K2.5 Thinking modellje a 3. helyen landolt, pontazonossággal a Gemini 3 Flash-sel az ezüst pozícióért. Hagyd ezt beépülni. Egy 2023-ban alapított startup modellje matematikailag egy szinten van a Google második legjobb ajánlatával.

Kiterjedten teszteltem a Kimi K2.5 Thinkinget, és ami megdöbbent, az a kiterjesztett érvelés megközelítése. Míg más gondolkodó modellek néha terjengős gondolatmeneteket produkálnak, amelyek köröznek egy probléma körül, mielőtt landolnának, a Kimi érvelése szinte idegesítően közvetlennek tűnik. Gyorsan azonosítja a matematikai magstruktúrát, majd minimális kitérőkkel épít a megoldás felé. Verseny stílusú problémáknál, ahol pontosságra és tiszta logikai láncra van szükség, ez a közvetlenség valódi előny.

A Moonshot három modellt helyez el a legjobb 60-ban: Kimi K2.5 Thinking a 3., Kimi K2 Thinking Turbo a 16., és Kimi K2 a 39. helyen. Három szint, egy architektúra filozófia. Egy startuptól ez a fajta többszintű jelenlét példátlan. Az üzenet világos: vége annak a korszaknak, amikor csak billió dolláros cégek tudtak világszínvonalú matematikai AI-t építeni. Az érvelési architektúrába fektetett célzott kutatás felveheti a versenyt a hatalmas számítási költségvetésekkel. Várhatóan több laboratórium követi majd ezt a forgatókönyvet 2026 folyamán.

OpenAI a Trón Után

Hadd legyek közvetlen. A GPT-5.2 High, amely debütálása óta tartotta az Aranyat, most a 4. helyen ül, holtversenyben a Claude Opus 4.5-tel. A koronát elvették. De mielőtt bárki megírná a nekrológot, nézze meg a teljes képet.

Az OpenAI még mindig tizenkét modellt helyez el a legjobb 60-ban, többet, mint bármely más szervezet. Ez nem egy válságban lévő vállalat. Ez egy olyan ökoszisztéma-mélységgel rendelkező vállalat, hogy még az 1. hely elvesztése is dominánssá teszi őket a közép- és felső szinteken. A GPT-5.1 High a 6. helyet tartja. Az o3 érvelési modell a 11. helyen továbbra is az én választásom a verseny szintű problémákhoz, amelyek mély, többlépcsős számítást igényelnek. A GPT-5 High a 17., a standard GPT-5.2 a 18., és az o4-mini a 36. helyen minden árszint és késleltetési követelmény mellett opciókat kínál az építőknek.

Előre tekintve úgy gondolom, hogy az OpenAI válasza gyorsan érkezik. A GPT-5.2 High és a Gemini 3 Pro közötti szakadék nem áthidalhatatlan, és az OpenAI mintája mindig az volt, hogy agresszíven iteráljon a talajvesztés után. Nem lepődnék meg, ha nyár előtt látnék egy GPT-5.3-at vagy egy jelentős érvelési frissítést. A mélyebb történet itt nem egy bukás. Hanem az, hogy a Matematika Aréna csúcsa most annyira élesen versenyképes, hogy az 1. hely megtartása folyamatos innovációt követel, nem egyetlen erős kiadást.

A Gondolkodó Modell Forradalma

Pásztázza végig ennek a ranglistának az első 10 helyezettjét, és számolja meg, hány modellnév tartalmazza a „thinking” (gondolkodás) szót. A válasz sokatmondó: Kimi K2.5 Thinking a 3., Claude Opus 4.5 Thinking a 7., Gemini 3 Flash thinking-minimal a 8., Claude Sonnet 4.5 Thinking a 10. helyen. Terjessze ki a legjobb 20-ra, és mindenhol ott vannak. Ez az elmúlt év legnagyobb szerkezeti változása a matematikai AI-ban.

Ezek a modellek további számítási kapacitást rendelnek a következtetés idején a problémák lépésről lépésre történő kidolgozásához, mielőtt elköteleznék magukat egy válasz mellett. Ez a matematikus AI megfelelője, aki a piszkozatpapírért nyúl, mielőtt megírná a végső bizonyítást. Az eredmények egyértelműek: a gondolkodó változatok következetesen felülmúlják standard társaikat a matematikai feladatokban.

Az Anthropic megvalósítása különösen jól meséli el ezt a történetet. A Claude Opus 4.5 Thinking-32k a 7. helyen felülmúlja a standard Opus 4.5-öt az 5. helyen, ha teret kap az érvelésre. A Claude Sonnet 4.5 Thinking a 10. helyen jóval a súlycsoportja felett teljesít, betörve a top 10-be annak ellenére, hogy tervezésileg középkategóriás modell. Az Anthropic összesen nyolc modellt helyez el a legjobb 60-ban, és védjegyük továbbra is a pedagógiai tisztaság. Amikor olyan modellre van szükségem, amely nemcsak megold egy problémát, hanem elmagyarázza, miért működik a megoldás úgy, hogy egy diák valóban tanulhat belőle, a Claude még mindig páratlan.

A gyakorlati tanulság egyszerű: ha a pontosság fontosabb, mint a késleltetés, mindig válassza a gondolkodó változatot. A matematikai javulás következetes és valós. Olyan termelési alkalmazásokhoz, ahol a válaszidő kritikus, a standard változatok kiválóak maradnak. De kutatáshoz, oktatáshoz vagy bármilyen forgatókönyvhöz, ahol a helyes válasz megszerzése a legfontosabb, a gondolkodó modellek a jelen és a jövő.

A Globális Matematikai Tájkép

Húzza vissza a kamerát, és ennek a ranglistának a földrajza elmeséli a saját történetét. A 60 rangsorolt modellből 26 kínai szervezetektől származik. Ez a teljes mezőny 43%-a. Amerikai laboratóriumok 32 helyet birtokolnak 53%-kal, és a Mistral európai képviseletet hoz két modellel. A matematikai AI képesség most már valóban többpólusú, és ez a váltás gyorsabban felgyorsult, mint azt szinte bárki jósolta.

A DeepSeek kiemelkedik nyolc modellel a legjobb 60-ban, holtversenyben az Anthropic-kal a második legmagasabb számért az OpenAI után. A v3.2 család a 25., 26., 28. és 56. pozíciókban lenyűgöző tartományt kínál, míg a v3.1 sorozat és a csatában edzett DeepSeek R1 a 49. helyen kitölti a középső szinteket. Ami a DeepSeeket figyelemre méltóvá teszi, az a költség-képesség arány. Tesztjeimben a DeepSeek V3.2 top 30-as matematikai teljesítményt nyújt a zászlóshajó modellek árának nagyjából az ötödéért. A költségvetési korlátokkal, nagy léptékben működő csapatok számára ez az arány átalakító erejű.

Az Alibaba Qwen3 családja hét modellel járul hozzá, a 15. helyen álló Qwen3 Max Preview-tól kezdve a nyílt súlyú változatokig, amelyeket a fejlesztők saját infrastruktúrájukon finomhangolhatnak. Ez a nyílt súlyú stratégia számít az adatszuverenitási követelményekkel rendelkező iparágak számára, és ez egy szándékos ökoszisztéma-játék. Az xAI Grok családja hat modellt helyez el, a 13. helyen álló Grok 4.1 Thinking vezetésével, amely továbbra is elegáns rövidítéseket talál a bizonyítás stílusú problémákban. A Z.ai GLM sorozata három helyet foglal el, a Baidu három ERNIE változattal járul hozzá, és látunk bejegyzéseket a Meituan-tól és a Tencent-től is.

A részvétel mélysége és szélessége elmondja nekem, merre tart a matematikai AI: ez már nem két vagy három éllovas versenye. Ez egy ökoszisztéma, és az ökoszisztéma hónapról hónapra gazdagabb lesz. Egyetlen ország, vállalat vagy kutatási hagyomány sem tarthat többé igényt a matematikai érvelés monopóliumára. És azok számára, akik ezekre az eszközökre építenek, ez a verseny a legjobb dolog, ami történhetett.

Terepi Útmutatóm

Miután évekig teszteltem ezeket a modelleket mindenen az olimpiász problémáktól a valós mérnöki számításokig, itt a kérdés, amit az építők folyamatosan feltesznek nekem: valójában melyik modellt kellene használnom? Az őszinte válasz teljesen attól függ, mit építesz.