評価ソース公式サイト
FrontierMath v2 · Tiers 1–3
Epoch AI / 推論 · 研究レベルの数学的推論
AIサイシン での扱いランキング採用
配分3.6%
元データの日時10/20 07:39
最終同期10/24 02:22
何を、どう測るか
v2 の Tiers 1〜3 のみを使う。旧版の問題と Tier 4 は同じ指標に混ぜない。
当サイトでの使い方
正式に採点する。同じ問題ファミリーは固定予算を共有する。
評価成績
一定のルールに従い、公開モデルごとに代表的な構成を一つ採用する。匿名のテスト版モデルは表示せず、元の順位をそのまま残す。各項目最大 30 件。
| 元の順位 | モデル名 | 元スコア | 代表構成 |
|---|---|---|---|
| 1 | gpt-6.1-sol_maxOpenAI | 93.7% | Max 推論 |
| 1 | gpt-6-astra_maxOpenAI | 93.7% | Max 推論 |
| 3 | claude-opus-5-5_maxAnthropic | 91.2% | Max 推論 |
| 4 | claude-fable-5-1_maxAnthropic | 90.2% | Max 推論 |
| 5 | gpt-6-sol_maxOpenAI | 89.8% | Max 推論 |
| 6 | gpt-5.6-sol_maxOpenAI | 89.1% | Max 推論 |
| 7 | claude-sonnet-5-5_maxAnthropic | 88.8% | Max 推論 |
| 8 | gpt-5.5-pro_xhighOpenAI | 87.7% | xHigh 推論 |
| 9 | claude-fable-5_maxAnthropic | 87.0% | Max 推論 |
| 10 | gemini-4-argon_highGoogle | 86.0% | High 推論 |
| 10 | gpt-5.6-terra_maxOpenAI | 86.0% | Max 推論 |
| 12 | claude-opus-5_maxAnthropic | 85.6% | Max 推論 |
| 13 | gpt-5.5_xhighOpenAI | 85.3% | xHigh 推論 |
| 14 | gpt-5.4-pro-2026-03-05_xhighOpenAI | 82.5% | xHigh 推論 |
| 15 | gpt-5.6-luna_maxOpenAI | 82.1% | Max 推論 |
| 15 | muse-wonder-1.0_max— | 82.1% | Max 推論 |
| 17 | claude-opus-4-8_maxAnthropic | 80.0% | Max 推論 |
| 18 | gpt-6-luna_maxOpenAI | 78.9% | Max 推論 |
| 19 | gpt-5.4-2026-03-05_xhighOpenAI | 78.6% | xHigh 推論 |
| 20 | claude-haiku-5-5_maxAnthropic | 75.1% | Max 推論 |
| 21 | qwen3.8-max_xhighAlibaba | 74.7% | xHigh 推論 |
| 23 | muse-spark-1.3_maxMeta | 74.0% | Max 推論 |
| 24 | gpt-5.2-pro-2025-12-11_xhighOpenAI | 74.0% | xHigh 推論 |
| 25 | kimi-k3_maxMoonshot AI | 72.2% | Max 推論 |
| 26 | gemini-3.7-flash_highGoogle | 71.6% | High 推論 |
| 27 | deepseek-v4.1-flash-1017_maxDeepSeek | 71.2% | Max 推論 |
| 28 | claude-opus-4-7_maxAnthropic | 70.2% | Max 推論 |
| 29 | Muse-Spark-Open-816B-A42B_xhighMeta AI | 69.8% | xHigh 推論 |
| 30 | glm-5.3_maxZ.ai | 68.8% | Max 推論 |
| 31 | gemini-3.8-flash_highGoogle | 68.4% | High 推論 |
評価の限界とデータの出典
正式に採点する。同じ問題ファミリーは固定予算を共有する。
データライセンス:CC BY 4.0 · Epoch AI が独自に実施した評価データ
成績は Epoch AI が公表したもの。元のスコアと AIサイシン のコンセンサス指数は尺度が異なり、そのまま比較・合算はできない。