Jak interpretować wyniki
Metodologia AI-TOP
Poznaj zasady, źródła i zakres porównania modeli w AI-TOP oraz niezależny benchmark inteligencji.
Jak czytać rankingi AI-TOP
Dwie metodyki. Dwa różne pytania.
Nie każda liczba w rankingu oznacza to samo. AI-TOP porządkuje modele w naszym katalogu, a AA Intelligence Index pokazuje wynik niezależnego benchmarku Artificial Analysis. Zestawiamy oba widoki, ale nie łączymy ich w jeden wynik.
Najpierw wybierz pytanie: „który model jest najbardziej konkurencyjny w katalogu AI-TOP?” albo „który model ma najwyższy wynik w benchmarku inteligencji?”. Dopiero potem porównuj pozycje.
Wynik własny
Metodologia AI-TOP
Odpowiada na pytanie: jak model wypada w bieżącym katalogu AI-TOP?
- jakość, koszt API, aktualność i popularność;
- jawne wagi i bieżące dane źródłowe;
- wynik widoczny w rankingu głównym.
Benchmark zewnętrzny
AA Intelligence Index
Odpowiada na pytanie: jaki wynik model uzyskał w metodologii Artificial Analysis?
- niezależny indeks benchmarkowy;
- wersja i data pomiaru przy każdej obserwacji;
- wynik widoczny tylko w rankingu inteligencji.
Dlaczego rozdzielamy te wyniki?
Pozycja w jednym zestawieniu nie jest automatycznie pozycją w drugim. Model może mieć wysoki wynik benchmarkowy, ale inną cenę, dostępność lub świeżość danych. Rozdzielenie metodyk chroni przed podwójnym liczeniem tego samego sygnału i pozwala jasno wskazać źródło każdej liczby.