AI Vision Arena Lyderių Lentelė 2026

Vasario Lūžio Taškas

Leiskite man išdėstyti, kas atsitiko. Nuo mano sausio mėnesio apžvalgos keturi senesni modeliai iškrito iš reitingų apačios — Gemini 1.5 Pro (originalus), Qwen2.5-VL-32B, GPT-4 Turbo ir GPT-4o Mini. Tai modeliai iš kitos eros, ir jų pasitraukimas buvo vėluojantis. Tai, kas juos pakeitė, yra kur kas įdomiau.

GPT-5.2 High debiutavo #3 vietoje, pirmą kartą šios arenos istorijoje pralauždamas visišką Google podiumo dominavimą. Jo standartinis variantas, GPT-5.2, pateko į #13. Tačiau tikrasis šokas atėjo iš Moonshot. Jų Kimi K2.5 Thinking modelis nusileido #6 vietoje, o Instant variantas — #10. Startuolis, neturėjęs jokio ankstesnio dalyvavimo šioje lyderių lentelėje, dabar turi du modelius top 10. To aš nesitikėjau.

Lauko suspaudimas taip pat yra iškalbingas. Atotrūkis tarp #1 ir #60 yra tik 171 taškas. Tai siaura juosta šešiasdešimčiai modelių, ir tai reiškia, kad vidurio lentelė yra žiauriai konkurencinga. Vienas architektūrinis patobulinimas ar mokymo duomenų atnaujinimas gali per naktį paslinkti modelį per dešimt ar penkiolika pozicijų. Jei kuriate gamybos vamzdynus aplink konkretų modelį, supraskite, kad jo pozicija nėra nuolatinė.

Google Beveik Tobula Dinastija

Gemini 3 Pro laiko karūną, o Gemini 3 Flash laiko sidabrą. Tačiau pirmą kartą bronza priklauso kažkam kitam. Google vis dar užima #4 vietą su Flash thinking-minimal variantu ir valdo trylika modelių top 60, apimančių kiekvieną našumo lygį nuo flagmano Gemini 3 Pro iki lengvojo Gemini 2.0 Flash Lite. Tai nėra produktų linija — tai ekosistema.

Tai, kas daro Google poziciją tokią patvarią, yra gylis. Gemini 2.5 Pro #7 vietoje išlieka labiausiai išbandytu modeliu arenoje su beveik 80 000 aklų vertinimų. Gemini 2.5 Flash #17 vietoje valdo didelio pralaidumo gamybos krūvius. Net Gemma 3 27B, atviro svorio modelis #42 vietoje, lenkia daugumos konkurentų flagmanų pasiūlymus. Google požiūris visada buvo laimėti per aprėptį — turėti geriausią modelį kiekvienam biudžetui ir vėlavimo apribojimui — ir vizijoje ši strategija veikia.

Vienas įtrūkimas šarvuose: Google prarado podiumo šlavimą. Kai pirmą kartą apžvelgiau šią areną, atrodė, kad Gemini laikys visus tris medalius neribotą laiką. GPT-5.2 atėjimas į #3 vietą įrodo, kad Google pranašumas, nors ir įspūdingas, nėra nenugalimas. Jei Google greitai neišleis pilnos Gemini 3 Pro versijos (ne tik peržiūros), tas langas užsidarys dar labiau.

OpenAI Pralaužia Podiumą

Tai stipriausias OpenAI mėnuo Vision Arena. GPT-5.2 High #3 vietoje ne tik sulaužo Google užraktą — jis signalizuoja reikšmingą šuolį OpenAI vizualinio apdorojimo vamzdyne. Išbandžiau jį prieš sausio mėnesio GPT-5.1 versiją, ir patobulinimai labiausiai matomi dviejose srityse: tankaus dokumentų supratimo ir erdviškai sudėtingų scenų interpretavimo.

OpenAI turi septyniolika modelių top 60 — daugiausiai iš visų organizacijų. Plotis yra strateginis. GPT-5 Chat #14 vietoje yra darbinis arkliukas pokalbių vizijos užduotims. O3 #16 ir O4 Mini #24 atstovauja mąstymo fokusuotai šakai. GPT-5 Nano High #50 vietoje įrodo, kad galite gauti stebėtinai gerą viziją už dalį kainos. Jei jūsų sistema veikia OpenAI API, dabar yra vizijos modelis, optimizuotas beveik kiekvienam vėlavimo ir kainos taškui.

Ką verta stebėti: GPT-5.2 High prieš jo standartinį variantą. High versija yra #3, o standartinis GPT-5.2 yra #13 — trisdešimt keturių taškų skirtumas. Šis skirtumas rodo, kad High pakopa atlieka žymiai daugiau vizualinio apdorojimo, galbūt papildomus išvedimo praėjimus arba didesnę vidinę skiriamąją gebą. Kainai jautrioms programoms supratimas, kur ta kokybės riba yra svarbi, versus kur standartinė pakopa yra "pakankamai gera", bus pagrindinis šio ketvirčio architektūrinis sprendimas.

Tylus Moonshot Atėjimas

Jei yra vienas dalykas, kurį išmokau sekdamas AI lyginamuosius standartus, tai kad pavojingiausi konkurentai apie save praneša tyliai. Moonshot praėjusį mėnesį šioje lyderių lentelėje turėjo nulį modelių. Šiandien jie turi du top 10.

Aš paleidau Kimi K2.5 Thinking per savo standartinę testų bateriją. Kinų ir japonų tekstų ištraukime — restoranų meniu, tranzito žemėlapiai, ranka rašyti užrašai — jis prilygo arba viršijo Qwen3-VL, kurį anksčiau laikiau aukso standartu CJK vizijos užduotims. Anglų kalbos dokumentų analizėje jis laikėsi prieš GPT-5.1. Kur jis mane ypač nustebino, buvo vizualinė minčių grandinė: duokite jam netvarkingą infografiką ir paprašykite nustatyti tris labiausiai klaidinančius dizaino pasirinkimus, ir jis pateikia struktūrizuotą, citavimo vertą analizę.

Strateginė reikšmė yra didelė. Moonshot yra įsikūrusi Pekine ir praėjusiais metais pritraukė daugiau nei 1 milijardą dolerių finansavimo. Jų Kimi asistentas jau turi didžiulę vartotojų bazę Kinijoje. Jei jie ir toliau tobulės tokiu tempu, vision arenos top 5 netrukus gali apimti tris skirtingas organizacijas — sulaužant Google-OpenAI duopolį viršūnėje. Kūrėjams, kuriantiems pasaulines programas, ypač tas, kurios aptarnauja Azijos rinkas, Kimi K2.5 nusipelno rimto įvertinimo.

Sąmoninga Anthropic Akis

Anthropic nebando laimėti greičiu ar neapdorotu tikslumu. Jie žaidžia kitokį žaidimą, ir rezultatai yra tyliai įspūdingi. Claude Opus 4 Thinking #21 vietoje ir Claude Sonnet 4 Thinking #22 vietoje vadovauja Anthropic devyniems modeliams top 60.

Štai kas išskiria Claude vizijos užduotyse: jis neskuba atsakyti. Parodykite daugumai modelių nuotrauką ir jie atpažins objektus, perskaitys tekstą, apibūdins sceną. Parodykite Claude tą pačią nuotrauką ir jis pirmiausia apsvarstys, ką vaizdas bando komunikuoti. Išbandžiau tai su rinkiniu politinių karikatūrų iš skirtingų dešimtmečių. Gemini tiksliai apibūdino vizualinius elementus. GPT-5.2 pateikė kultūrinį kontekstą. Claude išanalizavo retorinę techniką, nustatė tikslinę auditoriją ir paaiškino, kodėl karikatūra 2026 m. būtų priimta kitaip nei tada, kai ji buvo nupiešta. Bet kokiai užduočiai, reikalaujančiai interpretuoti ketinimą už vizualinio turinio — teisinių dokumentų peržiūra, saugumo analizė, dizaino kritika — sąmoningas Claude požiūris yra tikras privalumas.

Mąstančio ir nemąstančio padalijimas yra nuoseklus visoje Claude šeimoje. Claude 3.7 Sonnet Thinking #25 vietoje prieš nemąstantį variantą #36 vietoje rodo patikimą kokybės atotrūkį. Jei naudojate Claude vizijai, visada įjunkite mąstymo režimą — kokybės skirtumas pateisina papildomą vėlavimą beveik kiekvienu atveju, kurį išbandžiau. Nemąstantys variantai geriau tinka paprastam žymėjimui ar klasifikavimui, kur greitis svarbiau už gylį.

Pasaulinės Vizijos Lenktynės

Dienos, kai vision AI reiškė "Google arba OpenAI", baigėsi. Ši lyderių lentelė dabar atstovauja trylikai skirtingų organizacijų keturiuose žemynuose, ir vidurio lentelės konkurencija yra ten, kur vyksta įdomiausi pokyčiai.

Alibaba Qwen3-VL #19 vietoje išlieka geriausiu vizijos modeliu daugiakalbiam dokumentų ištraukimui. Neseniai jį naudojau apdoroti nuskaitytų sutarčių partiją keturiomis kalbomis — anglų, mandarinų, japonų ir arabų — ir jis su beveik tobula tikslumu susidorojo su mišraus rašto dokumentais, įskaitant teisingą nustatymą, kurios dalys buvo ranka rašytos pastabos, o kurios spausdintas tekstas. Jų atviro svorio Qwen2.5-VL-72B #59 vietoje suteikia savarankiškai talpinamą parinktį organizacijoms, kurios negali siųsti vaizdų į išorinius API.

ERNIE 5.0 iš Baidu stabiliai laikosi #15 vietoje. Hunyuan Vision 1.5 Thinking iš Tencent sėdi #29 vietoje. GLM-4.6V iš Z.ai #40 vietoje. Kinijos AI laboratorijos kartu pateikia dvylika modelių į šią lyderių lentelę per penkias skirtingas organizacijas. Toks konkurencijos tankumas vienoje nacionalinėje ekosistemoje skatina inovacijas greičiau, nei dauguma Vakarų stebėtojų supranta.

Europoje Mistral pateikia keturis modelius — Medium ir Small variantus — suteikdama vienintelę ES suverenią parinktį organizacijoms, susietoms duomenų rezidencijos reikalavimais. Grok 4 iš xAI #32 vietoje surinko daugiau nei 34 000 vertinimų, todėl tai yra vienas iš labiausiai mūšyje išbandytų modelių už top 20 ribų. Meta atviro svorio Llama 4 Maverick #49 vietoje ir Scout #57 vietoje suteikia kūrėjams galimybę vykdyti vision AI visiškai savo infrastruktūroje. O trys įrašai iš StepFun iš Kinijos rodo, kad net mažesnės laboratorijos gali sukurti konkurencingus vizijos modelius, kai sutelkia dėmesį į teisingus architektūrinius statymus.

Kur Juda Vizualinis AI

Stebiu šias lyderių lenteles pakankamai ilgai, kad pamatyčiau modelius, kol jie tampa konsensusu. Štai kur, mano manymu, vizualinis AI judės per ateinančius šešis mėnesius.

Minčių grandinės vizija taps numatytuoju išvedimo režimu. Kiekvienas modelis, siūlantis "thinking" variantą, pranoksta savo nemąstantį atitikmenį — nuosekliai. Kimi K2.5 Thinking prieš Instant. Claude Opus 4 Thinking prieš standartinį. Gemini Flash Thinking prieš nemąstantį. Modelis yra universalus. Per metus tikiuosi, kad "mąstymas" taps standartiniu išvedimo režimu, su "instant" kaip aiškia žemesnės pakopos parinktimi jautriems vėlavimui atvejams.

Vaizdo įrašų supratimas pertvarkys šiuos reitingus. Dauguma modelių čia buvo vertinami statiniuose vaizduose. Tačiau realaus pasaulio vizualinės užduotys vis dažniau apima vaizdo įrašus — saugumo srautai, medicininio vaizdavimo sekos, gamybos kokybės kontrolė, autonominė navigacija. Modeliai, kurie gali mąstyti per laiko kadrus, ne tik pavienius momentinius vaizdus, apibrėš kitą šios lyderių lentelės kartą. Google ir OpenAI abu turi tyrimų šia kryptimi, tačiau pirmasis, kuris išleis gamybinio lygio vaizdo įrašų supratimą mastu, įgis didžiulį pirmojo pranašumą, kuris gali išlikti metus.

Atviro svorio pakopa pralauš top 20. Šiuo metu aukščiausias atviro svorio modelis yra Gemma 3 27B #42 vietoje. Llama 4 Maverick sėdi #49 vietoje. Šie modeliai tobulėja greičiau nei jų patentuoti kolegos, nes jiems naudingas bendruomenės tobulinimas, pasirinktiniai mokymo duomenys ir architektūriniai pakeitimai, kurių API-only modeliai negali gauti. Duokite tam dar du ketvirčius, ir tikiuosi bent vieno atviro svorio modelio top 20 — kas iš esmės pakeis vizion AI diegimo mastu ekonomiką.

Specializuoti vertikalūs modeliai užfiksuos didžiąją dalį ekonominės vertės. Dabartinė lyderių lentelė vertina bendrosios paskirties vizualinį supratimą. Tačiau rinka juda link specializacijos — medicininio vaizdavimo modeliai, skaitantys rentgeno nuotraukas geriau nei bet kuris bendras modelis, palydovinių vaizdų modeliai, optimizuoti pokyčių aptikimui, dokumentų AI, sukurta specialiai sąskaitoms faktūroms ir sutartims. Bendra lyderių lentelė išliks antrašte, bet tikri pinigai bus vertikaliuose specialistuose, sukurtuose ant šių pamatų.

Mano Rekomendacijos pagal Naudojimo Atvejį

Išbandęs visus šešiasdešimt modelių per realius darbo srautus, štai mano distiliuotos gairės. Nė vienas modelis nelaimi visur — teisingas pasirinkimas visiškai priklauso nuo to, ką kuriate.