Papan Peringkat Arena Matematika AI 2026

Papan Peringkat Matematika

Matematika tetap menjadi tolok ukur paling jujur dalam AI. Anda tidak dapat menggunakan pesona untuk menyelesaikan persamaan diferensial atau berhalusinasi membuat bukti yang benar. Sebuah jawaban itu benar atau tidak. Kejelasan biner itulah yang membuat Math Arena menjadi tolok ukur yang paling saya percayai saat mengevaluasi apakah sebuah model benar-benar dapat bernalar. Berikut adalah semua 60 model yang diberi peringkat per Februari 2026.

Google Merebut Mahkota

Saya telah menyaksikan evolusi AI matematika Google selama tiga tahun, dan apa yang mereka capai bulan ini sungguh luar biasa. Gemini 3 Pro tidak hanya merebut Emas. Ia tiba dengan jarak yang jelas di atas lapangan. Tapi langkah kekuatan sebenarnya? Gemini 3 Flash duduk tepat di belakangnya di posisi Perak. Google sekarang memegang Emas dan Perak secara bersamaan di Arena Matematika. Itu belum pernah terjadi sebelumnya.

Apa yang membuat ini signifikan melampaui peringkat. Ini adalah strategi arsitektur. Gemini 3 Pro adalah kelas berat, dibangun untuk kedalaman penalaran maksimum, jenis model yang Anda arahkan pada bukti tingkat riset dan derivasi multi-langkah. Gemini 3 Flash dioptimalkan untuk kecepatan dan biaya. Fakta bahwa model yang dioptimalkan untuk kecepatan dapat bersaing di tingkat Perak memberi tahu kita bahwa Google telah memecahkan sesuatu yang mendasar tentang cara membuat penalaran matematika lebih cepat tanpa mengorbankan akurasi. Varian thinking-minimal di posisi #8 menawarkan trade-off harga-kinerja lainnya, dan pekerja keras lama seperti Gemini 2.5 Pro di posisi #12 dan Gemini 2.5 Flash di posisi #46 terus melayani dengan andal.

Prediksi saya: Google akan mempertahankan keunggulan ini setidaknya hingga pertengahan 2026. Pendekatan mereka untuk menanamkan penalaran matematika sebagai kemampuan inti di seluruh lini produk, alih-alih memusatkannya pada satu andalan, membayar dividen majemuk. Jika Anda membangun apa pun yang memerlukan komputasi matematika yang andal, dari pemodelan keuangan hingga simulasi ilmiah, Gemini harus menjadi panggilan pertama Anda sekarang.

Kejutan Moonshot

Inilah cerita yang tidak ditulis siapa pun tiga bulan lalu. Kimi K2.5 Thinking dari Moonshot telah mendarat di #3, imbang poin dengan Gemini 3 Flash untuk posisi Perak. Biarkan itu meresap. Sebuah model dari startup yang didirikan pada tahun 2023 secara matematis setara dengan penawaran terbaik kedua Google.

Saya telah menguji Kimi K2.5 Thinking secara ekstensif, dan yang mengejutkan saya adalah pendekatannya terhadap penalaran yang diperluas. Di mana model berpikir lain terkadang menghasilkan rantai pemikiran bertele-tele yang berputar-putar di sekitar masalah sebelum mendarat, penalaran Kimi terasa hampir sangat langsung. Ia mengidentifikasi struktur matematika inti dengan cepat, lalu membangun ke arah solusi dengan sedikit penyimpangan. Untuk masalah gaya kompetisi di mana Anda memerlukan akurasi dan rantai logis yang bersih, keterusterangan itu adalah keuntungan yang tulus.

Moonshot menempatkan tiga model di 60 besar: Kimi K2.5 Thinking di #3, Kimi K2 Thinking Turbo di #16, dan Kimi K2 di #39. Tiga tingkatan, satu filosofi arsitektur. Jenis kehadiran multi-tingkat dari startup ini belum pernah terjadi sebelumnya. Pesannya jelas: era ketika hanya perusahaan triliunan dolar yang dapat membangun AI matematika kelas dunia sudah berakhir. Investasi penelitian terfokus dalam arsitektur penalaran dapat bersaing dengan anggaran komputasi besar. Harapkan lebih banyak laboratorium untuk mengikuti pedoman ini sepanjang 2026.

OpenAI Setelah Takhta

Izinkan saya berterus terang. GPT-5.2 High, yang memegang Emas sejak debutnya, sekarang duduk di #4, imbang dengan Claude Opus 4.5. Mahkota telah diambil. Tapi sebelum ada yang menulis obituari, lihat gambaran lengkapnya.

OpenAI masih menempatkan dua belas model di 60 besar, lebih banyak dari organisasi lain mana pun. Itu bukan perusahaan dalam krisis. Itu adalah perusahaan dengan kedalaman ekosistem sedemikian rupa sehingga bahkan kehilangan posisi #1 masih membuatnya mendominasi tingkatan menengah dan atas. GPT-5.1 High memegang #6. Model penalaran o3 di #11 tetap menjadi pilihan utama saya untuk masalah tingkat kompetisi yang menuntut komputasi multi-langkah yang mendalam. GPT-5 High di #17, GPT-5.2 standar di #18, dan o4-mini di #36 memberi pembangun opsi di setiap tingkat harga dan persyaratan latensi.

Melihat ke depan, saya percaya respons OpenAI akan datang cepat. Kesenjangan antara GPT-5.2 High dan Gemini 3 Pro tidak dapat diatasi, dan pola OpenAI selalu melakukan iterasi secara agresif setelah kehilangan pijakan. Saya tidak akan terkejut melihat GPT-5.3 atau pembaruan penalaran yang signifikan sebelum musim panas. Cerita yang lebih dalam di sini bukanlah kejatuhan. Ini adalah bahwa puncak Arena Matematika sekarang sangat kompetitif sehingga memegang posisi #1 menuntut inovasi terus-menerus, bukan satu rilis yang kuat.

Revolusi Model Berpikir

Pindai 10 besar papan peringkat ini dan hitung berapa banyak nama model yang menyertakan kata "thinking" (berpikir). Jawabannya jitu: Kimi K2.5 Thinking di #3, Claude Opus 4.5 Thinking di #7, Gemini 3 Flash thinking-minimal di #8, Claude Sonnet 4.5 Thinking di #10. Perluas ke 20 besar dan mereka ada di mana-mana. Ini adalah satu-satunya perubahan struktural terbesar dalam AI matematika selama setahun terakhir.

Model-model ini mengalokasikan komputasi tambahan pada waktu inferensi untuk mengerjakan masalah langkah demi langkah sebelum berkomitmen pada sebuah jawaban. Ini adalah ekuivalen AI dari seorang matematikawan yang meraih kertas coretan sebelum menulis bukti akhir. Hasilnya tidak ambigu: varian berpikir secara konsisten mengungguli rekan standar mereka dalam tugas matematika.

Implementasi Anthropic menceritakan kisah ini dengan sangat baik. Claude Opus 4.5 Thinking-32k di #7 mengungguli Opus 4.5 standar di #5 ketika diberi ruang untuk bernalar. Claude Sonnet 4.5 Thinking di #10 memukul jauh di atas kelas beratnya, menembus 10 besar meskipun merupakan model tingkat menengah berdasarkan desain. Anthropic menempatkan total delapan model di 60 besar, dan ciri khas mereka tetap kejelasan pedagogis. Ketika saya membutuhkan model yang tidak hanya memecahkan masalah tetapi menjelaskan mengapa solusi itu berhasil dengan cara yang benar-benar dapat dipelajari oleh seorang siswa, Claude masih tak tertandingi.

Kesimpulan praktisnya sederhana: jika akurasi lebih penting daripada latensi, selalu pilih varian berpikir. Peningkatan matematika konsisten dan nyata. Untuk aplikasi produksi di mana waktu respons sangat penting, varian standar tetap sangat baik. Tetapi untuk penelitian, pendidikan, atau skenario apa pun di mana mendapatkan jawaban yang benar adalah yang terpenting, model berpikir adalah masa kini dan masa depan.

Lanskap Matematika Global

Tarik kamera kembali dan geografi papan peringkat ini menceritakan kisahnya sendiri. Dari 60 model yang diberi peringkat, 26 berasal dari organisasi Tiongkok. Itu 43% dari seluruh lapangan. Laboratorium Amerika memegang 32 tempat sebesar 53%, dan Mistral membawa perwakilan Eropa dengan dua model. Kemampuan AI matematika sekarang benar-benar multipolar, dan pergeseran itu telah dipercepat lebih cepat daripada yang diperkirakan hampir semua orang.

DeepSeek menonjol dengan delapan model di 60 besar, imbang dengan Anthropic untuk jumlah tertinggi kedua setelah OpenAI. Keluarga v3.2 di seluruh posisi #25, #26, #28, dan #56 menawarkan jangkauan yang mengesankan, sementara seri v3.1 dan DeepSeek R1 yang teruji dalam pertempuran di #49 mengisi tingkatan menengah. Yang membuat DeepSeek luar biasa adalah rasio biaya-terhadap-kemampuan. Dalam pengujian saya, DeepSeek V3.2 memberikan kinerja matematika 30 besar dengan biaya kira-kira seperlima dari biaya model andalan. Bagi tim yang beroperasi dalam skala besar dengan kendala anggaran, rasio itu transformatif.

Keluarga Qwen3 Alibaba menyumbang tujuh model, dari Qwen3 Max Preview di #15 hingga varian bobot terbuka yang dapat disesuaikan pengembang di infrastruktur mereka sendiri. Strategi bobot terbuka itu penting bagi industri dengan persyaratan kedaulatan data, dan itu adalah permainan ekosistem yang disengaja. Keluarga Grok xAI menempatkan enam model, dipimpin oleh Grok 4.1 Thinking di #13, yang terus menemukan jalan pintas elegan dalam masalah gaya bukti. Seri GLM Z.ai memegang tiga tempat, Baidu menyumbang tiga varian ERNIE, dan kami melihat entri dari Meituan dan Tencent juga.

Kedalaman dan luasnya partisipasi memberi tahu saya ke mana arah AI matematika: ini bukan lagi perlombaan antara dua atau tiga pelari terdepan. Ini adalah ekosistem, dan ekosistem menjadi lebih kaya setiap bulan. Tidak ada satu negara, perusahaan, atau tradisi penelitian pun yang dapat mengklaim monopoli atas penalaran matematika lagi. Dan bagi kita yang membangun di atas alat-alat ini, persaingan itu adalah hal terbaik yang bisa terjadi.

Panduan Lapangan Saya

Setelah bertahun-tahun menguji model-model ini pada segala hal mulai dari masalah olimpiade hingga perhitungan teknik dunia nyata, inilah pertanyaan yang terus diajukan oleh para pembangun kepada saya: model mana yang sebenarnya harus saya gunakan? Jawaban jujurnya sepenuhnya bergantung pada apa yang Anda bangun.