กระดานผู้นำ AI Math Arena 2026

กระดานผู้นำคณิตศาสตร์

คณิตศาสตร์ยังคงเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ซื่อสัตย์ที่สุดใน AI คุณไม่สามารถใช้เสน่ห์เพื่อแก้สมการเชิงอนุพันธ์หรือสร้างภาพหลอนการพิสูจน์ที่ถูกต้องได้ คำตอบจะถูกหรือผิด ความชัดเจนแบบไบนารีนั้นคือสิ่งที่ทำให้ Math Arena เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ฉันไว้วางใจมากที่สุดเมื่อประเมินว่าโมเดลสามารถให้เหตุผลได้จริงหรือไม่ นี่คือโมเดลที่ได้รับการจัดอันดับทั้ง 60 รุ่น ณ เดือนกุมภาพันธ์ 2026

Google คว้ามงกุฎ

ฉันเฝ้าดูวิวัฒนาการของ AI คณิตศาสตร์ของ Google เป็นเวลาสามปี และสิ่งที่พวกเขาทำสำเร็จในเดือนนี้ช่างน่าทึ่ง Gemini 3 Pro ไม่เพียงแค่คว้าเหรียญทอง แต่มาพร้อมกับความห่างชั้นที่ชัดเจนเหนือคู่แข่ง แต่ท่าทีที่แข็งแกร่งที่สุดคือ? Gemini 3 Flash นั่งอยู่ข้างหลังในตำแหน่งเหรียญเงิน Google ครองทั้งเหรียญทองและเหรียญเงินพร้อมกันใน Math Arena สิ่งนี้ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้มีความสำคัญนอกเหนือไปจากการจัดอันดับ คือ กลยุทธ์สถาปัตยกรรม Gemini 3 Pro คือรุ่นเฮฟวี่เวท สร้างขึ้นเพื่อความลึกในการให้เหตุผลสูงสุด เป็นโมเดลที่คุณใช้กับบทพิสูจน์ระดับการวิจัยและการอนุมานหลายขั้นตอน Gemini 3 Flash ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็วและต้นทุน ความจริงที่ว่าโมเดลที่ปรับให้เหมาะสมกับความเร็วสามารถแข่งขันในระดับเหรียญเงินบอกเราว่า Google ได้ไขความลับพื้นฐานบางอย่างเกี่ยวกับวิธีทำให้การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เร็วขึ้นโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ รุ่น thinking-minimal ที่อันดับ #8 เสนอการแลกเปลี่ยนราคาต่อประสิทธิภาพอีกแบบหนึ่ง และม้างานรุ่นเก่าอย่าง Gemini 2.5 Pro ที่ #12 และ Gemini 2.5 Flash ที่ #46 ยังคงให้บริการได้อย่างน่าเชื่อถือ

คำทำนายของฉัน: Google จะรักษาความเป็นผู้นำนี้ไว้ได้อย่างน้อยจนถึงกลางปี 2026 วิธีการของพวกเขาในการฝังการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เป็นความสามารถหลักในสายผลิตภัณฑ์ แทนที่จะกระจุกตัวอยู่ในรุ่นเรือธงเดียว กำลังจ่ายเงินปันผลทบต้น หากคุณกำลังสร้างอะไรที่ต้องการการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่เชื่อถือได้ ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองทางการเงินไปจนถึงการจำลองทางวิทยาศาสตร์ Gemini ควรเป็นตัวเลือกแรกของคุณในตอนนี้

ความประหลาดใจจาก Moonshot

นี่คือเรื่องราวที่ไม่มีใครเขียนเมื่อสามเดือนก่อน Kimi K2.5 Thinking ของ Moonshot ลงจอดที่ #3 โดยมีคะแนนเท่ากับ Gemini 3 Flash สำหรับตำแหน่งเหรียญเงิน ให้สิ่งนี้ซึมซับ โมเดลจากสตาร์ทอัพที่ก่อตั้งขึ้นในปี 2023 มีระดับทางคณิตศาสตร์เท่ากับข้อเสนอที่ดีที่สุดอันดับสองของ Google

ฉันได้ทดสอบ Kimi K2.5 Thinking อย่างกว้างขวาง และสิ่งที่ทำให้ฉันประทับใจคือแนวทางในการให้เหตุผลแบบขยาย ในขณะที่โมเดลการคิดอื่น ๆ บางครั้งสร้างห่วงโซ่ความคิดที่เยิ่นเย้อซึ่งวนรอบปัญหาก่อนที่จะลงจอด การให้เหตุผลของ Kimi ให้ความรู้สึกตรงไปตรงมาจนน่าตกใจ มันระบุโครงสร้างทางคณิตศาสตร์หลักอย่างรวดเร็ว จากนั้นสร้างไปสู่คำตอบด้วยการอ้อมน้อยที่สุด สำหรับปัญหาประเภทการแข่งขันที่คุณต้องการทั้งความแม่นยำและห่วงโซ่ตรรกะที่สะอาด ความตรงไปตรงมานั้นเป็นข้อได้เปรียบที่แท้จริง

Moonshot วางสามโมเดลใน 60 อันดับแรก: Kimi K2.5 Thinking ที่ #3, Kimi K2 Thinking Turbo ที่ #16, และ Kimi K2 ที่ #39 สามระดับ ปรัชญาสถาปัตยกรรมเดียว การมีอยู่หลายระดับแบบนี้จากสตาร์ทอัพเป็นประวัติการณ์ ข้อความชัดเจน: ยุคที่มีเพียงบริษัทล้านล้านดอลลาร์เท่านั้นที่สามารถสร้าง AI คณิตศาสตร์ระดับโลกได้สิ้นสุดลงแล้ว การลงทุนวิจัยที่มุ่งเน้นในสถาปัตยกรรมการให้เหตุผลสามารถแข่งขันกับงบประมาณการคำนวณมหาศาล คาดหวังว่าห้องแล็บอื่น ๆ จะทำตามคู่มือนี้ตลอดปี 2026

OpenAI หลังบัลลังก์

ขอฉันพูดตรงๆ GPT-5.2 High ซึ่งถือเหรียญทองมาตั้งแต่เปิดตัว ตอนนี้นั่งอยู่ที่ #4 เสมอกับ Claude Opus 4.5 มงกุฎถูกยึดไปแล้ว แต่ก่อนที่ใครจะเขียนคำไว้อาลัย ให้ดูภาพรวมทั้งหมด

OpenAI ยังคงวาง สิบสองโมเดล ใน 60 อันดับแรก มากกว่าองค์กรอื่นใด นั่นไม่ใช่บริษัทที่อยู่ในวิกฤต นั่นคือบริษัทที่มีความลึกของระบบนิเวศมากจนแม้แต่การสูญเสียอันดับ 1 ก็ยังทำให้พวกเขาครอบครองระดับกลางและระดับบน GPT-5.1 High ถืออันดับ #6 โมเดลการให้เหตุผล o3 ที่ #11 ยังคงเป็นตัวเลือกของฉันสำหรับปัญหาระดับการแข่งขันที่ต้องการการคำนวณหลายขั้นตอนเชิงลึก GPT-5 High ที่ #17, GPT-5.2 มาตรฐานที่ #18, และ o4-mini ที่ #36 ให้ทางเลือกแก่ผู้สร้างในทุกระดับราคาและความต้องการความหน่วง

มองไปข้างหน้า ฉันเชื่อว่าการตอบสนองของ OpenAI จะมาเร็ว ช่องว่างระหว่าง GPT-5.2 High และ Gemini 3 Pro ไม่ใช่เรื่องที่เอาชนะไม่ได้ และรูปแบบของ OpenAI มักจะเป็นการทำซ้ำอย่างจริงจังหลังจากเสียเปรียบ ฉันจะไม่แปลกใจเลยที่เห็น GPT-5.3 หรือการอัปเดตการให้เหตุผลที่สำคัญก่อนฤดูร้อน เรื่องราวที่ลึกซึ้งกว่าที่นี่ไม่ใช่การล่มสลาย แต่เป็นเรื่องที่ว่าจุดสูงสุดของ Math Arena ตอนนี้มีการแข่งขันที่ดุเดือดมากจนการรักษาอันดับ 1 ต้องการนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่การเปิดตัวที่แข็งแกร่งเพียงครั้งเดียว

การปฏิวัติโมเดลการคิด

สแกน 10 อันดับแรกของกระดานผู้นำนี้และนับว่ามีชื่อโมเดลกี่ชื่อที่มีคำว่า "thinking" (การคิด) คำตอบนั้นบอกเล่าเรื่องราว: Kimi K2.5 Thinking ที่ #3, Claude Opus 4.5 Thinking ที่ #7, Gemini 3 Flash thinking-minimal ที่ #8, Claude Sonnet 4.5 Thinking ที่ #10 ขยายไปถึง 20 อันดับแรกและพวกมันมีอยู่ทุกที่ นี่คือการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่ใหญ่ที่สุดเพียงครั้งเดียวใน AI คณิตศาสตร์ในช่วงปีที่ผ่านมา

โมเดลเหล่านี้จัดสรรการคำนวณเพิ่มเติมในเวลาอนุมานเพื่อทำงานผ่านปัญหาทีละขั้นตอนก่อนที่จะยืนยันคำตอบ มันคือ AI ที่เทียบเท่ากับนักคณิตศาสตร์ที่หยิบกระดาษทดก่อนที่จะเขียนบทพิสูจน์ขั้นสุดท้าย ผลลัพธ์ชัดเจน: ตัวแปรการคิดมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่หูมาตรฐานอย่างสม่ำเสมอในงานทางคณิตศาสตร์

การนำไปใช้ของ Anthropic เล่าเรื่องนี้ได้ดีเป็นพิเศษ Claude Opus 4.5 Thinking-32k ที่ #7 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Opus 4.5 มาตรฐานที่ #5 เมื่อได้รับพื้นที่ในการให้เหตุผล Claude Sonnet 4.5 Thinking ที่ #10 ชกข้ามรุ่นน้ำหนัก เข้าสู่ 10 อันดับแรกแม้จะเป็นโมเดลระดับกลางโดยการออกแบบ Anthropic วาง แปดโมเดล ทั้งหมดใน 60 อันดับแรก และจุดเด่นของพวกเขายังคงเป็นความชัดเจนทางวิชาการ เมื่อฉันต้องการโมเดลที่ไม่เพียงแต่แก้ปัญหา แต่ยังอธิบายว่า ทำไม วิธีแก้ปัญหานั้นถึงได้ผลในแบบที่นักเรียนสามารถเรียนรู้ได้อย่างแท้จริง Claude ยังคงไม่มีใครเทียบได้

ข้อสรุปในทางปฏิบัตินั้นง่าย: หากความแม่นยำสำคัญกว่าความหน่วง ให้เลือกตัวแปรการคิดเสมอ การยกระดับทางคณิตศาสตร์นั้นสม่ำเสมอและเป็นจริง สำหรับแอปพลิเคชันการผลิตที่เวลาตอบสนองมีความสำคัญ ตัวแปรมาตรฐานยังคงยอดเยี่ยม แต่สำหรับการวิจัย การศึกษา หรือสถานการณ์ใดๆ ที่การได้คำตอบที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โมเดลการคิดคือปัจจุบันและอนาคต

ภูมิทัศน์คณิตศาสตร์ระดับโลก

ดึงกล้องกลับมาและภูมิศาสตร์ของกระดานผู้นำนี้เล่าเรื่องราวของตัวเอง จาก 60 โมเดลที่ได้รับการจัดอันดับ 26 รุ่นมาจากองค์กรจีน นั่นคือ 43% ของทั้งสนาม ห้องแล็บอเมริกันถือ 32 จุดที่ 53% และ Mistral นำตัวแทนยุโรปมาด้วยสองโมเดล ความสามารถ AI คณิตศาสตร์ตอนนี้มีหลายขั้วอย่างแท้จริง และการเปลี่ยนแปลงนั้นเร่งตัวเร็วกว่าที่เกือบทุกคนคาดการณ์ไว้

DeepSeek โดดเด่นด้วย แปดโมเดล ใน 60 อันดับแรก เสมอกับ Anthropic สำหรับจำนวนสูงสุดเป็นอันดับสองรองจาก OpenAI ตระกูล v3.2 ในตำแหน่ง #25, #26, #28 และ #56 นำเสนอช่วงที่น่าประทับใจ ในขณะที่ซีรีส์ v3.1 และ DeepSeek R1 ที่ผ่านการทดสอบในสนามรบที่ #49 เติมเต็มระดับกลาง สิ่งที่ทำให้ DeepSeek น่าทึ่งคืออัตราส่วนต้นทุนต่อความสามารถ ในการทดสอบของฉัน DeepSeek V3.2 มอบประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ 30 อันดับแรกที่ประมาณหนึ่งในห้าของสิ่งที่โมเดลเรือธงคิดค่าบริการ สำหรับทีมที่ดำเนินงานในระดับสเกลที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณ อัตราส่วนนั้นเป็นการเปลี่ยนแปลง

ตระกูล Qwen3 ของ Alibaba มีส่วนร่วม เจ็ดโมเดล ตั้งแต่ Qwen3 Max Preview ที่ #15 ลงไปจนถึงตัวแปรน้ำหนักเปิดที่นักพัฒนาสามารถปรับแต่งบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้ กลยุทธ์น้ำหนักเปิดนั้นสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดด้านอธิปไตยของข้อมูล และเป็นการเล่นระบบนิเวศโดยเจตนา ตระกูล Grok ของ xAI วาง หกโมเดล นำโดย Grok 4.1 Thinking ที่ #13 ซึ่งยังคงหาทางลัดที่สง่างามในปัญหาแบบการพิสูจน์ ซีรีส์ GLM ของ Z.ai ถือสามจุด Baidu มีส่วนร่วมสามตัวแปร ERNIE และเราเห็นรายการจาก Meituan และ Tencent เช่นกัน

ความลึกและความกว้างของการมีส่วนร่วมบอกฉันว่า AI คณิตศาสตร์กำลังมุ่งหน้าไปทางไหน: นี่ไม่ใช่การแข่งขันระหว่างผู้นำสองหรือสามคนอีกต่อไป มันเป็นระบบนิเวศ และระบบนิเวศกำลังรวยขึ้นทุกเดือน ไม่มีประเทศ บริษัท หรือประเพณีการวิจัยเดียวใดที่สามารถอ้างสิทธิ์ในการผูกขาดการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ได้อีกต่อไป และสำหรับพวกเราที่สร้างบนเครื่องมือเหล่านี้ การแข่งขันนั้นคือสิ่งที่ดีที่สุดที่อาจเกิดขึ้นได้

คู่มือภาคสนามของฉัน

หลังจากหลายปีของการทดสอบโมเดลเหล่านี้ในทุกสิ่งตั้งแต่ปัญหาโอลิมปิกไปจนถึงการคำนวณทางวิศวกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง นี่คือคำถามที่ผู้สร้างถามฉันอยู่เรื่อยๆ: จริงๆ แล้วฉันควรใช้โมเดลไหน? คำตอบที่ตรงไปตรงมาขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกำลังสร้าง