Leaderboard: comparazione tra modelli

Nella nostra leaderboard, mappiamo i principali modelli di linguaggio sviluppati e rilasciati dalle aziende di punta operanti nel settore dell’intelligenza artificiale. 

La tabella raccoglie i risultati di diverse valutazioni operate attraverso una serie di benchmark in grado di rappresentare in modo comprensivo le funzionalità e i livelli di efficienza dei large language model in esame, dalle abilità matematiche al ‘ragionamento’, fino alla capacità di elaborazione del testo. A ogni modello riportato nella leaderboard è dedicata una pagina di approfondimento. 

La mappatura include modelli gratuiti e a pagamento ed è aggiornata nel tempo, in modo da seguire l’evoluzione e i trend del settore. 

Modello Average*
Punteggio medio delle prestazioni complessive
MMLU (General)
Comprensione multi-task su vari argomenti
GPQA (Reasoning)
Capacità di ragionamento e deduzione
HumanEval (Coding)
Competenze nella programmazione
Math
Risoluzione di problemi matematici
BFCL (Tool Use)
Uso efficace di strumenti esterni
MGSM (Multilingual)
Comprensione e generazione multilingue
Claude 4.5 Sonnet 82.7% 85% 83.4% 72% 82% 68.7% 87%
DeepSeek R1 80.15% 90.8% 71.5% 71.4% 97.3% 57.5% 88.8%
DeepSeek V3 81.35% 88.5% 64.8% 74.2% 94% 58.6% 89.2%
Gemini 2.5 Pro 87.7% 89% 86.4% 76.9% 96.7% 53.99% 92.8%
GPT 5 89.9% 92.5% 87.3% 93.4% 84.7% 61.6% 94%
GPT-4o 80.5% 88.7% 53.6% 90.2% 76.6% 83.5% 90.5%
GPT-4o Mini 81.5% 82% 40.2% 87.2% 70.2% 81% 87%
Grok 4 84.9% 87% 88.4% 82.7% 88% 62.8% 82.8%
Llama-3.3 70b 77.3% 86% 50.5% 88.4% 77% 77.3% 91.1%
Mistral 3 - 85.5% 71.2% - 90.4% - -
OpenAI o1 79% 91.8% 75.7% 92.4% 96.4% 80.6% 89.3%

* Per alcuni modelli non è presente il dato Average in quanto non sono disponibili i valori di alcuni parametri.

Ultimo aggiornamento: Dicembre 2025

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