AI Math Arena Leaderboard 2026

Matematik-topplistan

Matematik förblir det mest ärliga riktmärket inom AI. Du kan inte charma dig igenom en differentialekvation eller hallucinera ett korrekt bevis. Ett svar är rätt eller så är det inte. Den binära klarheten är vad som gör Math Arena till det riktmärke jag litar mest på när jag utvärderar om en modell verkligen kan resonera. Här är alla 60 rankade modeller från februari 2026.

Google Tar Kronan

Jag har sett Googles matematiska AI utvecklas i tre år, och vad de har åstadkommit den här månaden är inget mindre än anmärkningsvärt. Gemini 3 Pro tog inte bara Guld. Den kom med en tydlig ledning över fältet. Men det verkliga styrkedraget? Gemini 3 Flash sitter precis bakom på Silver. Google innehar nu både Guld och Silver samtidigt i Math Arena. Det har aldrig hänt förut.

Vad som gör detta betydelsefullt går bortom rankningar. Det är arkitekturstrategin. Gemini 3 Pro är tungviktaren, byggd för maximalt resonemangsdjup, den typ av modell du riktar mot bevis på forskarnivå och flerstegshärledningar. Gemini 3 Flash är optimerad för hastighet och kostnad. Faktum att en hastighetsoptimerad modell kan konkurrera på Silver-nivå säger oss att Google har knäckt något grundläggande om hur man gör matematiskt resonemang snabbare utan att offra noggrannhet. Den tänkande-minimala (thinking-minimal) varianten på #8 erbjuder ytterligare en pris-prestanda-avvägning, och äldre arbetshästar som Gemini 2.5 Pro på #12 och Gemini 2.5 Flash på #46 fortsätter att tjäna pålitligt.

Min förutsägelse: Google kommer att hålla denna ledning åtminstone till mitten av 2026. Deras tillvägagångssätt att bädda in matematiskt resonemang som en kärnkapacitet över hela produktlinjen, snarare än att koncentrera det i ett flaggskepp, ger sammansatt utdelning. Om du bygger något som kräver tillförlitlig matematisk beräkning, från finansiell modellering till vetenskaplig simulering, bör Gemini vara ditt första samtal just nu.

Moonshot-överraskningen

Här är historien som ingen skrev för tre månader sedan. Moonshots Kimi K2.5 Thinking har landat på #3, med lika många poäng som Gemini 3 Flash för Silverpositionen. Låt det sjunka in. En modell från en startup grundad 2023 är matematiskt jämlik med Googles näst bästa erbjudande.

Jag har testat Kimi K2.5 Thinking omfattande, och vad som slår mig är dess inställning till utökat resonemang. Där andra tänkande modeller ibland producerar ordbajsande tankekedjor som cirklar runt ett problem innan de landar, känns Kimis resonemang nästan nervkittlande direkt. Den identifierar den matematiska kärnstrukturen snabbt och bygger sedan mot lösningen med minimala omvägar. För problem i tävlingsstil där du behöver både noggrannhet och en ren logisk kedja, är den direktheten en genuin fördel.

Moonshot placerar tre modeller i topp 60: Kimi K2.5 Thinking på #3, Kimi K2 Thinking Turbo på #16, och Kimi K2 på #39. Tre nivåer, en arkitekturfilosofi. Denna typ av närvaro på flera nivåer från en startup är oöverträffad. Budskapet är tydligt: eran då endast biljonföretag kunde bygga matematisk AI i världsklass är över. Fokuserad forskningsinvestering i resonemangsarkitektur kan konkurrera med massiva beräkningsbudgetar. Räkna med att fler labb följer denna spelbok under 2026.

OpenAI Efter Tronen

Låt mig vara direkt. GPT-5.2 High, som höll Guld sedan debuten, sitter nu på #4, lika med Claude Opus 4.5. Kronan har tagits. Men innan någon skriver dödsrunan, titta på hela bilden.

OpenAI placerar fortfarande tolv modeller i topp 60, fler än någon annan organisation. Det är inte ett företag i kris. Det är ett företag med sådant ekosystemdjup att även om de förlorar #1, dominerar de mellan- och toppnivåerna. GPT-5.1 High håller #6. o3-resonemangsmodellen på #11 förblir mitt förstahandsval för problem på tävlingsnivå som kräver djup beräkning i flera steg. GPT-5 High på #17, standard-GPT-5.2 på #18, och o4-mini på #36 ger byggare alternativ över varje prisnivå och latenskrav.

När jag blickar framåt tror jag att OpenAIs svar kommer snabbt. Gapet mellan GPT-5.2 High och Gemini 3 Pro är inte oöverstigligt, och OpenAIs mönster har alltid varit att iterera aggressivt efter att ha tappat mark. Jag skulle inte bli förvånad över att se en GPT-5.3 eller en betydande resonemangsuppdatering före sommaren. Den djupare historien här är inte ett fall. Det är att toppen av Math Arena nu är så hårt konkurrensutsatt att det krävs kontinuerlig innovation för att hålla #1, inte en enda stark release.

Revolutionen för Tänkande Modeller

Skanna topp 10 på denna lista och räkna hur många modellnamn som innehåller ordet "thinking" (tänkande). Svaret är talande: Kimi K2.5 Thinking på #3, Claude Opus 4.5 Thinking på #7, Gemini 3 Flash thinking-minimal på #8, Claude Sonnet 4.5 Thinking på #10. Utöka till topp 20 och de finns överallt. Detta är den enskilt största strukturella förändringen inom matematisk AI under det senaste året.

Dessa modeller allokerar ytterligare beräkning vid inferenstid för att arbeta igenom problem steg för steg innan de förbinder sig till ett svar. Det är AI-motsvarigheten till en matematiker som sträcker sig efter kladdpapper innan hen skriver det slutliga beviset. Resultaten är entydiga: tänkande varianter överträffar konsekvent sina standardmotsvarigheter i matematiska uppgifter.

Anthropics implementering berättar denna historia särskilt bra. Claude Opus 4.5 Thinking-32k på #7 överträffar standard-Opus 4.5 på #5 när den ges utrymme att resonera. Claude Sonnet 4.5 Thinking på #10 slår långt över sin viktklass och bryter sig in i topp 10 trots att det är en mellanklassmodell till designen. Anthropic placerar totalt åtta modeller i topp 60, och deras kännetecken förblir pedagogisk tydlighet. När jag behöver en modell som inte bara löser ett problem utan förklarar varför lösningen fungerar på ett sätt som en student faktiskt skulle kunna lära sig av, är Claude fortfarande oöverträffad.

Den praktiska slutsatsen är enkel: om noggrannhet betyder mer än latens, välj alltid den tänkande varianten. Det matematiska lyftet är konsekvent och verkligt. För produktionsapplikationer där svarstid är kritisk förblir standardvarianter utmärkta. Men för forskning, utbildning eller något scenario där det är avgörande att få rätt svar, är tänkande modeller nutiden och framtiden.

Det Globala Matematiklandskapet

Dra tillbaka kameran och geografin för denna topplista berättar sin egen historia. Av de 60 rankade modellerna kommer 26 från kinesiska organisationer. Det är 43 % av hela fältet. Amerikanska labb innehar 32 platser på 53 %, och Mistral bidrar med europeisk representation med två modeller. Matematisk AI-förmåga är nu verkligen multipolär, och den förändringen har accelererat snabbare än nästan någon förutspått.

DeepSeek sticker ut med åtta modeller i topp 60, lika med Anthropic för det näst högsta antalet efter OpenAI. v3.2-familjen över positionerna #25, #26, #28 och #56 erbjuder ett imponerande utbud, medan v3.1-serien och den stridstestade DeepSeek R1 på #49 fyller mellanskikten. Vad som gör DeepSeek anmärkningsvärt är kostnads-kapacitetsförhållandet. I mina tester levererar DeepSeek V3.2 topp-30 matematisk prestanda till ungefär en femtedel av vad flaggskeppsmodeller tar betalt. För team som arbetar i stor skala med budgetbegränsningar är det förhållandet omvälvande.

Alibabas Qwen3-familj bidrar med sju modeller, från Qwen3 Max Preview på #15 ner till öppna vikts-varianter som utvecklare kan finjustera på sin egen infrastruktur. Den strategin med öppna vikter spelar roll för branscher med krav på datasuveränitet, och det är ett medvetet ekosystemspel. xAIs Grok-familj placerar sex modeller, ledda av Grok 4.1 Thinking på #13, som fortsätter att hitta eleganta genvägar i problem av bevistyp. Z.ais GLM-serie håller tre platser, Baidu bidrar med tre ERNIE-varianter, och vi ser bidrag från Meituan och Tencent också.

Djupet och bredden av deltagandet säger mig vart matematisk AI är på väg: detta är inte längre ett lopp mellan två eller tre frontfigurer. Det är ett ekosystem, och ekosystemet blir rikare för varje månad. Inget enskilt land, företag eller forskningstradition kan göra anspråk på monopol på matematiskt resonemang längre. Och för oss som bygger på dessa verktyg är den konkurrensen det bästa som kunde hända.

Min Fältguide

Efter år av testande av dessa modeller på allt från olympiadproblem till verkliga ingenjörsberäkningar, här är frågan som byggare fortsätter att ställa mig: vilken modell ska jag faktiskt använda? Det ärliga svaret beror helt på vad du bygger.