Lestvica AI Math Arena 2026

Matematična Lestvica

Matematika ostaja najbolj pošteno merilo v AI. Ne morete se očarljivo prebiti skozi diferencialno enačbo ali halucinirati pravilnega dokaza. Odgovor je pravilen ali pa ni. Ta binarna jasnost je tisto, zaradi česar je Math Arena merilo, ki mu najbolj zaupam pri ocenjevanju, ali model resnično zna sklepati. Tukaj je vseh 60 uvrščenih modelov od februarja 2026.

Google Prevzame Krono

Opazoval sem evolucijo Googlove matematične AI tri leta in to, kar so dosegli ta mesec, ni nič manj kot izjemno. Gemini 3 Pro ni samo osvojil Zlata. Prispel je z jasno prednostjo pred poljem. Toda prava poteza moči? Gemini 3 Flash sedi tik za njim na Srebru. Google zdaj v Math Areni drži hkrati Zlato in Srebro. To se še nikoli prej ni zgodilo.

Kar to dela pomembno, presega lestvice. To je strategija arhitekture. Gemini 3 Pro je težkokategornik, zgrajen za največjo globino sklepanja, vrsta modela, ki ga usmerite v dokaze raziskovalne ravni in večstopenjska izvajanja. Gemini 3 Flash je optimiziran za hitrost in stroške. Dejstvo, da se lahko model, optimiziran za hitrost, kosa na ravni Srebra, nam pove, da je Google rešil nekaj temeljnega o tem, kako narediti matematično sklepanje hitrejše brez žrtvovanja natančnosti. Različica thinking-minimal na 8. mestu ponuja še en kompromis med ceno in zmogljivostjo, starejši delovni konji, kot sta Gemini 2.5 Pro na 12. mestu in Gemini 2.5 Flash na 46. mestu, pa še naprej zanesljivo služijo.

Moja napoved: Google bo to vodstvo ohranil vsaj do sredine leta 2026. Njihov pristop vgradnje matematičnega sklepanja kot ključne zmogljivosti v celotno linijo izdelkov, namesto da bi ga osredotočili v enega paradnega konja, se obrestuje s sestavljenimi dividendami. Če gradite karkoli, kar zahteva zanesljivo matematično računanje, od finančnega modeliranja do znanstvene simulacije, bi moral biti Gemini zdaj vaš prvi klic.

Presenečenje Moonshot

Tukaj je zgodba, ki je nihče ni pisal pred tremi meseci. Moonshotov Kimi K2.5 Thinking je pristal na 3. mestu, izenačen po točkah z Gemini 3 Flash za Srebrno pozicijo. Naj se to usede. Model zagonskega podjetja, ustanovljenega leta 2023, je matematično enakovreden drugi najboljši ponudbi Googla.

Obsežno sem testiral Kimi K2.5 Thinking in tisto, kar me preseneča, je njegov pristop k razširjenemu sklepanju. Kjer drugi misleči modeli včasih proizvajajo gostobesedne verige misli, ki krožijo okoli problema, preden pristanejo, se zdi Kimijevo sklepanje skoraj vznemirljivo neposredno. Hitro prepozna osnovno matematično strukturo, nato pa gradi proti rešitvi z minimalnimi odkloni. Za težave v tekmovalnem slogu, kjer potrebujete tako natančnost kot čisto logično verigo, je ta neposrednost pristna prednost.

Moonshot postavlja tri modele v top 60: Kimi K2.5 Thinking na 3. mestu, Kimi K2 Thinking Turbo na 16. mestu in Kimi K2 na 39. mestu. Tri ravni, ena filozofija arhitekture. Ta vrsta prisotnosti na več ravneh s strani zagonskega podjetja je brez primere. Sporočilo je jasno: obdobje, ko so lahko samo podjetja z bilijoni dolarjev zgradila matematično AI svetovnega razreda, je končano. Usmerjene raziskovalne naložbe v arhitekturo sklepanja lahko tekmujejo z ogromnimi proračuni za izračun. Pričakujte, da bo več laboratorijev sledilo temu priročniku skozi celotno leto 2026.

OpenAI Po Prestolu

Naj bom direkten. GPT-5.2 High, ki je držal Zlato od svojega prvenca, zdaj sedi na 4. mestu, izenačen s Claude Opus 4.5. Krona je bila odvzeta. Toda preden kdo napiše osmrtnico, poglejte celotno sliko.

OpenAI še vedno postavlja dvanajst modelov v top 60, več kot katera koli druga organizacija. To ni podjetje v krizi. To je podjetje s tako globino ekosistema, da ga tudi izguba 1. mesta pušča prevladujočega na srednjih in višjih ravneh. GPT-5.1 High drži 6. mesto. o3 model sklepanja na 11. mestu ostaja moja izbira za težave na tekmovalni ravni, ki zahtevajo globok večstopenjski izračun. GPT-5 High na 17. mestu, standardni GPT-5.2 na 18. mestu in o4-mini na 36. mestu dajejo graditeljem možnosti na vsaki cenovni ravni in zahtevi po zakasnitvi.

Gledano v prihodnost, verjamem, da bo odgovor OpenAI-a prišel hitro. Vrzel med GPT-5.2 High in Gemini 3 Pro ni nepremostljiva, in vzorec OpenAI-a je vedno bil agresivno ponavljanje po izgubi tal. Ne bi bil presenečen, če bi videli GPT-5.3 ali pomembno posodobitev sklepanja pred poletjem. Globlja zgodba tukaj ni padec. To je, da je vrh Math Arene zdaj tako ostro konkurenčen, da držanje 1. mesta zahteva stalne inovacije, ne ene same močne izdaje.

Revolucija Mislečih Modelov

Preglejte prvih 10 te lestvice in preštejte, koliko imen modelov vključuje besedo "thinking" (razmišljanje). Odgovor je zgovoren: Kimi K2.5 Thinking na 3. mestu, Claude Opus 4.5 Thinking na 7. mestu, Gemini 3 Flash thinking-minimal na 8. mestu, Claude Sonnet 4.5 Thinking na 10. mestu. Razširite na prvih 20 in povsod so. To je največja posamezna strukturna sprememba v matematični AI v zadnjem letu.

Ti modeli dodeljujejo dodatno računanje v času sklepanja za reševanje težav korak za korakom, preden se zavežejo k odgovoru. To je AI ekvivalent matematika, ki poseže po papirju za beležke, preden napiše končni dokaz. Rezultati so nedvoumni: misleče različice dosledno prekašajo svoje standardne dvojnike v matematičnih nalogah.

Implementacija Anthropic pripoveduje to zgodbo še posebej dobro. Claude Opus 4.5 Thinking-32k na 7. mestu prekaša standardni Opus 4.5 na 5. mestu, ko mu je dan prostor za sklepanje. Claude Sonnet 4.5 Thinking na 10. mestu udarja krepko nad svojo težnostno kategorijo in se prebija v top 10, kljub temu, da je po zasnovi model srednjega razreda. Anthropic postavlja skupaj osem modelov v top 60, njihov zaščitni znak pa ostaja pedagoška jasnost. Ko potrebujem model, ki ne le reši težavo, ampak razloži, zakaj rešitev deluje na način, iz katerega bi se študent lahko resnično učil, je Claude še vedno nepremagljiv.

Praktični zaključek je preprost: če je natančnost pomembnejša od zakasnitve, vedno izberite mislečo različico. Matematični dvig je dosleden in resničen. Za proizvodne aplikacije, kjer je odzivni čas kritičen, ostajajo standardne različice odlične. Toda za raziskave, izobraževanje ali kateri koli scenarij, kjer je pridobitev pravega odgovora najpomembnejša, so misleči modeli sedanjost in prihodnost.

Globalna Matematična Pokrajina

Potegnite kamero nazaj in geografija te lestvice pripoveduje svojo zgodbo. Od 60 rangiranih modelov jih 26 prihaja iz kitajskih organizacij. To je 43 % celotnega polja. Ameriški laboratoriji držijo 32 mest s 53 %, in Mistral prinaša evropsko zastopstvo z dvema modeloma. Sposobnost matematične AI je zdaj resnično multipolarna in ta premik se je pospešil hitreje, kot je skoraj kdorkoli napovedal.

DeepSeek izstopa z osmimi modeli v top 60, izenačen z Anthropicom za drugo najvišje število po OpenAI. Družina v3.2 na položajih #25, #26, #28 in #56 ponuja impresiven razpon, medtem ko serija v3.1 in v bitkah preizkušen DeepSeek R1 na #49 zapolnjujeta srednje ravni. Kar dela DeepSeek izjemnega, je razmerje med stroški in zmogljivostjo. V mojem testiranju DeepSeek V3.2 zagotavlja matematično zmogljivost top 30 za približno petino tistega, kar zaračunavajo vodilni modeli. Za ekipe, ki delujejo v velikem obsegu s proračunskimi omejitvami, je to razmerje transformativno.

Alibabina družina Qwen3 prispeva sedem modelov, od Qwen3 Max Preview na #15 navzdol prek različic z odprto težo, ki jih lahko razvijalci natančno prilagodijo na lastni infrastrukturi. Ta strategija odprte teže je pomembna za industrije z zahtevami glede suverenosti podatkov in je namerna igra ekosistema. xAI-jeva družina Grok postavlja šest modelov, ki jo vodi Grok 4.1 Thinking na #13, ki še naprej najde elegantne bližnjice v težavah v slogu dokazovanja. Z.ai-jeva serija GLM drži tri mesta, Baidu prispeva s tremi različicami ERNIE, vidimo pa tudi vnose od Meituana in Tencenta.

Globina in širina sodelovanja mi povesta, kam gre matematična AI: to ni več dirka med dvema ali tremi vodilnimi. To je ekosistem in ekosistem postaja vsak mesec bogatejši. Nobena posamezna država, podjetje ali raziskovalna tradicija ne more več zahtevati monopola nad matematičnim sklepanjem. In za nas, ki gradimo na teh orodjih, je ta konkurenca najboljša stvar, ki se je lahko zgodila.

Moj Terenski Vodnik

Po letih testiranja teh modelov na vsem, od olimpijskih problemov do resničnih inženirskih izračunov, je tukaj vprašanje, ki mi ga graditelji nenehno zastavljajo: kateri model naj dejansko uporabim? Iskren odgovor je popolnoma odvisen od tega, kaj gradite.