# Classifiche dei modelli di IA Quale modello è in testa per quale compito – con il prezzo più basso nell'UE e nel mondo, pesi aperti e memoria GPU per il self-hosting. Mostriamo solo benchmark la cui fonte consente la ripubblicazione, e una classifica solo a partire da 10 modelli con un valore e un'offerta attiva. Posizione = posto tra i modelli di questo catalogo con un valore, non nella lista originale. Modelli per il self-hosting per scheda grafica: [Self-hosting](https://models.searchit-agent.ai/it/self-hosting/) ## Conoscenze - [MMLU-Pro (TIGER-Lab Leaderboard)](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/tiger-mmlu-pro/) – allgemein - Wissen ueber 14 Fachgebiete. ↑ 42 modelli · in testa Gemini 3.1 Pro (Vorschau) (91,16 %) - [SimpleQA Verified (Epoch AI)](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/epoch-simpleqa/) – allgemein - Faktenwissen ohne Hilfsmittel, Halluzinationsneigung. ↑ 85 modelli · in testa Gemini 4 Argon (76 %) ## Matematica - [FrontierMath Tiers 1-3 v2 (Epoch AI)](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/epoch-frontiermath/) – allgemein - Mathematik bis Forschungsniveau. ↑ 91 modelli · in testa GPT-6 astra (93,7 %) - [OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/epoch-aime/) – allgemein - Wettbewerbsmathematik. ↑ 153 modelli · in testa Claude Fable 5.1 (100 %) ## Programmazione - [SWE-bench Verified (Epoch AI)](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/epoch-swe/) – allgemein - Fehlerbehebung in echten Code-Repositories. ↑ 33 modelli · in testa Opus 4.7 (83,5 %) ## Chiamate di strumenti - [Berkeley Function-Calling Leaderboard V4](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/bfcl-v4/) – allgemein - Werkzeug- und Funktionsaufrufe, agentische Ablaeufe. ↑ 42 modelli · in testa Opus 4.5 (77,47 %) ## Allucinazione - [Vectara HHEM-2.3](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/hhem/) – Zusammenfassung - Treue zur Vorlage. ↓ 82 modelli · in testa GPT-5.4 nano (3,1 %) ## Compiti linguistici ed estrazione - [searchit Entity Extraction](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/searchit-entity-extraction/) – Estrarre informazioni come nomi, aziende e importi da testi in tedesco (misurazione di searchit).. ↑ 53 modelli · in testa GPT-6 astra (77,1 %) _Senza classifica (valori solo nelle pagine dei modelli): MÖVE (Bundesdruckerei), arXiv 2606.13111 (Licenza della fonte non chiarita); Structured Output Benchmark (SOB), arXiv 2604.25359 (Licenza della fonte non chiarita)._ ## Generale _Senza classifica (valori solo nelle pagine dei modelli): LiveBench (Aufgabensatz 2026-01-08) (Licenza della fonte non chiarita)._ ## Comprensione delle immagini _Senza classifica (valori solo nelle pagine dei modelli): HallusionBench (llm-stats-Abzug) (Licenza della fonte non chiarita); MMMU-Pro (llm-stats-Abzug, Rang 1..50 von 69) (Licenza della fonte non chiarita); OCRBench v2, englische Spur (llm-stats-Abzug) (Licenza della fonte non chiarita)._ ## Embedding - [MTEB ArguAna](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-arguana/) – Retrieval (en). ↑ 38 modelli · in testa gemini-embedding-001 (86,4) - [MTEB EnglishFinance1Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-englishfinance1retrieval/) – Retrieval (en). ↑ 34 modelli · in testa Voyage 4 large (82,2) - [MTEB EnglishFinance2Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-englishfinance2retrieval/) – Retrieval (en). ↑ 34 modelli · in testa Voyage 4 large (91) - [MTEB EnglishFinance3Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-englishfinance3retrieval/) – Retrieval (en). ↑ 34 modelli · in testa gemini-embedding-001 (83,3) - [MTEB EnglishFinance4Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-englishfinance4retrieval/) – Retrieval (en). ↑ 34 modelli · in testa Voyage 4 large (62) - [MTEB EnglishHealthcare1Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-englishhealthcare1retrieval/) – Retrieval (en). ↑ 32 modelli · in testa Voyage 4 large (67,5) - [MTEB German1Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-german1retrieval/) – Retrieval (de). ↑ 35 modelli · in testa gemini-embedding-001 (97,6) - [MTEB GermanDPR](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-germandpr/) – Retrieval (de). ↑ 22 modelli · in testa most-embed-de (85,6) - [MTEB GermanHealthcare1Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-germanhealthcare1retrieval/) – Retrieval (de). ↑ 35 modelli · in testa Voyage 4 large (91,4) - [MTEB GermanLegal1Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-germanlegal1retrieval/) – Retrieval (de). ↑ 35 modelli · in testa Voyage 4 large (75,5) - [MTEB GermanQuAD-Retrieval](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-germanquad-retrieval/) – Retrieval (de). ↑ 26 modelli · in testa most-embed-de (97,7) - [MTEB LegalQuAD](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-legalquad/) – Retrieval (de). ↑ 44 modelli · in testa most-embed-de (76,2) - [MTEB NFCorpus](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-nfcorpus/) – Retrieval (en). ↑ 29 modelli · in testa Qwen3 Embedding 8B (41,4) - [MTEB SciFact](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-scifact/) – Retrieval (en). ↑ 28 modelli · in testa Qwen3 Embedding 8B (78,5) - [MTEB TRECCOVID](https://models.searchit-agent.ai/it/classifiche/mteb-treccovid/) – Retrieval (en). ↑ 37 modelli · in testa Qwen3 Embedding 8B (95) _Senza classifica (valori solo nelle pagine dei modelli): Text zu Foto (Mittel ueber 3 Aufgaben) (troppo pochi modelli con offerta: 0, da 10); ViDoRe v1 (Mittel ueber 10 Aufgaben, Dokumentseite als Bild) (troppo pochi modelli con offerta: 0, da 10); ViDoRe v3 (Mittel ueber 9 Aufgaben) (troppo pochi modelli con offerta: 1, da 10)._ ## Altri _Senza classifica (valori solo nelle pagine dei modelli): ExtractBench: A Benchmark for Schema-Guided Enterprise Document Extraction (arXiv:2607.29677) (Licenza della fonte non chiarita); LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) (Licenza della fonte non chiarita)._ --- Prezzi al 7 nov 2026. 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