GPQA Diamond es una prueba de evaluación de opción múltiple de nivel de posgrado en biología, física y química. Cada pregunta está escrita por un experto en la materia y diseñada para que incluso los especialistas del campo necesiten razonar detenidamente para identificar la respuesta correcta. Ejecutamos el mismo conjunto fijo de preguntas en los endpoints de los proveedores para comparar la capacidad de los modelos, el enrutamiento y el coste práctico de resolver problemas científicos difíciles.
Última ejecución de la evaluación comparativa
Google: Gemini 4 Argon lidera GPQA Diamond con 96,5 % a fecha de 3 nov 2026, 1:57 UTC. El mismo conjunto fijo de preguntas de GPQA Diamond y el mismo sistema de puntuación se mantienen constantes en todos los endpoints de proveedores en producción. La fila principal utiliza el enrutamiento predeterminado cuando está disponible; de lo contrario, utiliza un resultado representativo de un proveedor.
Mayor precisión
96,5 %
Mejor relación calidad-precio
0,021 US$/pregunta
Más rápido
Las filas de nivel superior usan el enrutamiento predeterminado cuando está disponible; haga clic en una fila para desplegar los resultados con proveedor fijo.
| # | Modelo | Desv. estándar | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Google | 96,5 % | -- | 0,095 US$ | 1,7m | 8,44k |
| 2 | 96,0 % | -- | 0,029 US$ | 40s | 2,87k | |
| 3 | 95,6 % | -- | 0,068 US$ | 2,2m | 18k | |
| 4 | 95,5 % | -- | 0,33 US$ | 75s | 4,53k | |
| 5 | 94,6 % | -- | 1,15 US$ | 5,5m | 33,3k | |
| 6 | 94,5 % | ±0,1pp | 0,20 US$ | 2,2m | 16,7k | |
| 7 | 94,4 % | -- | 0,11 US$ | 57s | 2,11k | |
| 8 | 94,4 % | -- | 0,021 US$ | 52s | 1,98k | |
| 9 | 94,1 % | -- | 0,15 US$ | 1,6m | 11,6k | |
| 10 | 93,9 % | ±0,3pp | 0,31 US$ | 2,5m | 10,3k | |
| 11 | 93,9 % | ±0,4pp | 0,029 US$ | 59s | 7,68k | |
| 12 | 93,4 % | -- | 0,023 US$ | 44s | 6,13k | |
| 13 | 93,3 % | -- | 0,50 US$ | 3,2m | 13,8k | |
| 14 | 93,3 % | ±0,5pp | 0,035 US$ | 58s | 6,07k | |
| 15 | 92,8 % | ±0,4pp | 0,12 US$ | 6,0m | 20,3k | |
| 16 | 92,8 % | ±0,6pp | 0,025 US$ | 20s | 2,28k | |
| 17 | 92,8 % | ±0,5pp | 0,044 US$ | 62s | 11,7k | |
| 18 | 92,4 % | ±0,0pp | 0,039 US$ | 63s | 3,71k | |
| 19 | 92,4 % | -- | 0,003 US$ | 38s | 904 | |
| 20 | 92,3 % | ±0,1pp | 0,14 US$ | 90s | 15,8k | |
| 21 | 92,2 % | ±3,2pp | 0,018 US$ | 48s | 2,51k | |
| 22 | 91,9 % | -- | 0,025 US$ | 32s | 2,37k | |
| 23 | 91,9 % | ±0,3pp | 0,013 US$ | 21s | 2,13k | |
| 24 | 91,9 % | ±1,0pp | 0,13 US$ | 4,4m | 10,4k | |
| 25 | 91,4 % | -- | 0,008 US$ | 21s | 1,4k | |
| 26 | digitalocean | 90,9 % | -- | 0,005 US$ | 3,9m | 10,7k |
| 27 | AtlasCloud | 90,9 % | -- | 0,22 US$ | 5,0m | 29,4k |
| 28 | 90,4 % | -- | 0,021 US$ | 58s | 2,04k | |
| 29 | 90,3 % | ±1,8pp | 0,034 US$ | 5,2m | 30,3k | |
| 30 | 90,3 % | ±1,7pp | 0,11 US$ | 9,1m | 37,3k | |
| 31 | 90,2 % | ±0,0pp | 0,14 US$ | 2,5m | 9,46k | |
| 32 | 90,2 % | ±0,5pp | 0,054 US$ | 30s | 2,5k | |
| 33 | 90,2 % | ±0,4pp | 0,074 US$ | 2,3m | 17,1k | |
| 34 | 90,2 % | -- | 0,007 US$ | 73s | 11,6k | |
| 35 | 90,1 % | ±0,7pp | 0,011 US$ | 2,0m | 19,4k | |
| 36 | 89,9 % | ±0,7pp | 0,13 US$ | 31s | 2,4k | |
| 37 | 89,8 % | -- | 0,003 US$ | 73s | 6,83k | |
| 38 | 89,8 % | ±0,6pp | 0,12 US$ | 13,8m | 47,5k | |
| 39 | 89,7 % | ±1,1pp | 0,20 US$ | 1,6m | 7,8k | |
| 40 | 89,6 % | ±0,3pp | 0,038 US$ | 2,4m | 27k | |
| 41 | 89,5 % | ±0,9pp | 0,23 US$ | 1,8m | 9,04k | |
| 42 | 89,1 % | ±0,8pp | 0,023 US$ | 4,1m | 30,7k | |
| 43 | 88,8 % | ±0,4pp | 0,033 US$ | 12,5m | 38k | |
| 44 | 88,6 % | ±0,3pp | 0,22 US$ | 1,8m | 8,64k | |
| 45 | 88,6 % | -- | 0,076 US$ | 3,8m | 12,3k | |
| 46 | 88,6 % | -- | 0,021 US$ | 11,2m | 45,5k | |
| 47 | 88,5 % | ±0,1pp | 0,13 US$ | 4,2m | 43,9k | |
| 48 | 88,4 % | ±0,0pp | 0,041 US$ | 55s | 3,32k | |
| 49 | 88,4 % | -- | 0,008 US$ | 73s | 13,1k | |
| 50 | 88,4 % | ±0,0pp | 0,015 US$ | 71s | 13,6k | |
| 51 | 88,0 % | ±1,1pp | 0,023 US$ | 3,9m | 25,3k | |
| 52 | 88,0 % | ±1,8pp | 0,13 US$ | 62s | 4,86k | |
| 53 | 88,0 % | ±2,6pp | 0,089 US$ | 3,3m | 37,4k | |
| 54 | 87,9 % | -- | 0,011 US$ | 2,1m | 14,3k | |
| 55 | 87,9 % | -- | 0,012 US$ | 5,3m | 14,2k | |
| 56 | Alibaba | 87,9 % | -- | 0,044 US$ | 9,8m | 34,2k |
| 57 | 87,6 % | ±0,9pp | 0,014 US$ | 2,9m | 26k | |
| 58 | 87,6 % | ±0,6pp | 0,009 US$ | 83s | 7,69k | |
| 59 | 87,4 % | ±1,4pp | 0,091 US$ | 3,3m | 14,8k | |
| 60 | 87,4 % | -- | 0,003 US$ | 50s | 5,75k | |
| 61 | 87,1 % | ±1,7pp | 0,042 US$ | 11,1m | 35,2k | |
| 62 | 86,8 % | ±4,0pp | 0,18 US$ | 44s | 3,39k | |
| 63 | 86,8 % | ±1,0pp | 0,022 US$ | 8,7m | 46,3k | |
| 64 | 86,8 % | ±2,5pp | 0,008 US$ | 7,1m | 25,9k | |
| 65 | 86,7 % | ±0,5pp | 0,004 US$ | 39s | 7,89k | |
| 66 | 86,7 % | ±0,0pp | 0,22 US$ | 4,4m | 22,2k | |
| 67 | 86,6 % | ±0,8pp | 0,025 US$ | 3,9m | 20,8k | |
| 68 | 86,5 % | ±1,4pp | 0,75 US$ | 8,4m | 29,8k | |
| 69 | 86,4 % | ±1,8pp | 0,099 US$ | 8,0m | 26,4k | |
| 70 | 86,4 % | ±1,0pp | 0,84 US$ | 6,9m | 33,5k | |
| 71 | 86,4 % | ±3,9pp | 0,17 US$ | 16,1m | 55,8k | |
| 72 | 85,7 % | ±0,9pp | 0,006 US$ | 8,6m | 30,9k | |
| 73 | 85,7 % | ±0,3pp | 0,21 US$ | 4,4m | 20,9k | |
| 74 | 85,4 % | ±2,8pp | 0,076 US$ | 8,0m | 23k | |
| 75 | 85,4 % | ±1,3pp | 0,10 US$ | 7,6m | 31,8k | |
| 76 | 85,1 % | ±2,3pp | 0,047 US$ | 10,6m | 38,2k | |
| 77 | 85,0 % | ±4,6pp | 0,17 US$ | 2,8m | 16,5k | |
| 78 | 84,8 % | -- | 0,001 US$ | 88s | 17,5k | |
| 79 | 84,7 % | ±1,7pp | 0,13 US$ | 7,9m | 48,6k | |
| 80 | 84,6 % | ±4,3pp | 0,100 US$ | 19,9m | 39,6k | |
| 81 | 84,4 % | ±0,9pp | 0,036 US$ | 53s | 14,5k | |
| 82 | 84,1 % | ±2,4pp | 0,014 US$ | 8,8m | 40,1k | |
| 83 | 83,8 % | ±0,6pp | 0,062 US$ | 75s | 13,6k | |
| 84 | 83,6 % | ±3,3pp | 0,054 US$ | 4,1m | 23k | |
| 85 | 83,4 % | ±1,1pp | 0,095 US$ | 4,9m | 23,4k | |
| 86 | 82,7 % | ±4,2pp | 0,087 US$ | 12,6m | 31,5k | |
| 87 | 82,6 % | ±1,6pp | 0,26 US$ | 3,9m | 26k | |
| 88 | 82,4 % | ±6,0pp | 0,029 US$ | 11,7m | 29,7k | |
| 89 | digitalocean | 82,3 % | -- | 0,026 US$ | 2,7m | 9,04k |
| 90 | 82,1 % | ±2,4pp | 0,041 US$ | 83s | 27k | |
| 91 | 81,9 % | ±1,4pp | 0,034 US$ | 3,5m | 13,9k | |
| 92 | 81,9 % | ±2,9pp | 0,088 US$ | 17,2m | 43,3k | |
| 93 | 81,8 % | ±1,2pp | 0,31 US$ | 4,8m | 20,8k | |
| 94 | 81,7 % | ±1,6pp | 0,007 US$ | 8,3m | 18,4k | |
| 95 | 81,3 % | -- | 0,008 US$ | 5,9m | 33,9k | |
| 96 | 81,2 % | ±2,9pp | 0,027 US$ | 8,5m | 24,5k | |
| 97 | 81,2 % | ±2,4pp | 0,009 US$ | 9,4m | 19,2k | |
| 98 | 81,0 % | ±1,7pp | 0,23 US$ | 17,2m | 61,9k | |
| 99 | 81,0 % | ±2,2pp | 0,045 US$ | 3,5m | 22,4k | |
| 100 | 80,6 % | ±1,4pp | 0,023 US$ | 4,2m | 17,5k | |
| 101 | 80,5 % | ±4,1pp | 0,027 US$ | 5,3m | 25,7k | |
| 102 | 79,8 % | ±4,0pp | 0,043 US$ | 8,1m | 42,6k | |
| 103 | 78,6 % | -- | 0,26 US$ | 3,0m | 17,4k | |
| 104 | 78,0 % | ±4,4pp | 0,013 US$ | 12,9m | 38,6k | |
| 105 | 77,9 % | ±5,4pp | 0,16 US$ | 15,8m | 66,2k | |
| 106 | 77,7 % | ±0,4pp | 0,013 US$ | 64s | 10,3k | |
| 107 | 77,6 % | ±1,9pp | 0,006 US$ | 11,1m | 36,6k | |
| 108 | 77,0 % | ±2,3pp | 0,057 US$ | 10,2m | 22,8k | |
| 109 | 76,9 % | ±3,6pp | 0,052 US$ | 14,6m | 23,2k | |
| 110 | 76,0 % | ±1,2pp | 0,016 US$ | 8,0m | 16,4k | |
| 111 | 75,8 % | -- | 0,015 US$ | 2,9m | 24k | |
| 112 | 75,6 % | ±4,0pp | 0,056 US$ | 17,5m | 28,9k | |
| 113 | 74,9 % | ±1,9pp | 0,003 US$ | 2,8m | 31k | |
| 114 | 74,6 % | ±1,0pp | 0,015 US$ | 1,8m | 14,5k | |
| 115 | 73,2 % | ±2,4pp | 0,016 US$ | 11,2m | 60,9k | |
| 116 | 73,2 % | ±2,4pp | 0,006 US$ | 6,4m | 21,2k | |
| 117 | 72,9 % | ±0,9pp | 0,19 US$ | 4,0m | 37,9k | |
| 118 | 72,8 % | ±0,4pp | 0,061 US$ | 2,0m | 24,2k | |
| 119 | 72,5 % | ±1,5pp | 0,006 US$ | 5,1m | 8,05k | |
| 120 | 71,3 % | ±0,9pp | 0,011 US$ | 1,6m | 10,2k | |
| 121 | 70,6 % | ±4,6pp | 0,015 US$ | 16,1m | 49,4k | |
| 122 | 70,5 % | ±0,4pp | 0,013 US$ | 3,9m | 33,3k | |
| 123 | 70,4 % | ±2,6pp | 0,009 US$ | 6,1m | 45,4k | |
| 124 | 69,3 % | ±13,9pp | 0,62 US$ | 10,7m | 41k | |
| 125 | 69,1 % | ±2,1pp | 0,010 US$ | 4,5m | 6,54k | |
| 126 | 66,8 % | -- | 0,014 US$ | 5,4m | 15,3k | |
| 127 | 66,6 % | ±0,6pp | 0,003 US$ | 81s | 2,99k | |
| 128 | 66,0 % | ±13,1pp | 0,015 US$ | 7,3m | 12,9k | |
| 129 | 65,7 % | -- | 0,015 US$ | 28,6m | 64,4k | |
| 130 | 65,2 % | ±1,3pp | 0,004 US$ | 27s | 2,41k | |
| 131 | 64,9 % | ±2,3pp | 0,007 US$ | 10,4m | 43,8k | |
| 132 | 64,2 % | ±1,4pp | 0,007 US$ | 4,0m | 11,4k | |
| 133 | 64,2 % | ±1,3pp | 0,003 US$ | 2,5m | 9,77k | |
| 134 | 63,7 % | ±0,4pp | 0,016 US$ | 15s | 1,75k | |
| 135 | 62,9 % | ±2,1pp | 0,017 US$ | 10,5m | 83,9k | |
| 136 | 62,1 % | ±1,2pp | 0,002 US$ | 65s | 2,17k | |
| 137 | DeepInfra | 60,9 % | -- | 0,008 US$ | 5,0m | 15,4k |
| 138 | 60,7 % | ±1,1pp | 0,008 US$ | 5,3m | 17,3k | |
| 139 | 60,4 % | ±0,8pp | 0,003 US$ | 58s | 2,12k | |
| 140 | 59,2 % | ±0,3pp | 0,003 US$ | 8,7m | 11,7k | |
| 141 | 55,2 % | ±0,5pp | 0,018 US$ | 1,9m | 44,3k | |
| 142 | 54,8 % | ±7,0pp | 0,005 US$ | 2,0m | 4,61k | |
| 143 | PrimeIntellect | 53,9 % | -- | 0,005 US$ | 2,0m | 11,8k |
| 144 | 52,4 % | ±0,8pp | 0,017 US$ | 12,7m | 42,5k | |
| 145 | 52,0 % | ±0,3pp | 0,018 US$ | 16s | 1,56k | |
| 146 | 51,9 % | ±0,3pp | 0,003 US$ | 1,8m | 2,73k | |
| 147 | 51,1 % | ±0,1pp | 0,013 US$ | 13s | 1,12k | |
| 148 | 50,5 % | -- | 0,010 US$ | 11,7m | 64,8k | |
| 149 | 49,1 % | ±0,9pp | 0,00084 US$ | 23s | 1,9k | |
| 150 | 47,6 % | ±0,9pp | 0,001 US$ | 79s | 2,35k | |
| 151 | 46,0 % | ±1,3pp | 0,001 US$ | 1,6m | 1,85k | |
| 152 | 43,6 % | ±0,7pp | 0,001 US$ | 22s | 1,48k | |
| 153 | 42,9 % | -- | 0,002 US$ | 59s | 1,66k | |
| 154 | Reka | 38,9 % | -- | 0,00023 US$ | 9s | 711 |
| 155 | 38,0 % | ±1,2pp | 0,00038 US$ | 52s | 2,26k | |
| 156 | Cloudflare | 28,6 % | -- | 0,00059 US$ | 15s | 1,64k |
| 157 | 28,0 % | ±2,0pp | 0,001 US$ | 2,4m | 17,6k | |
| 158 | 27,7 % | ±0,1pp | 0,000062 US$ | 9s | 580 | |
| 159 | Parasail | 27,1 % | -- | 0,00011 US$ | 11s | 1,8k |
| 160 | 10,3 % | ±0,0pp | 0,018 US$ | 22s | 11,8k |
GPQA utiliza preguntas con cuatro opciones que requieren más que recordar una definición. Estos ejemplos representativos muestran el formato y la variedad de disciplinas científicas sin reproducir preguntas del banco protegido de la evaluación.
A researcher observes that a membrane protein is synthesized on ribosomes attached to the rough endoplasmic reticulum. Which destination is most consistent with this protein entering the secretory pathway?
Respuesta: C
Ribosomes on the rough ER synthesize proteins destined for secretion or insertion into the endomembrane system, including the plasma membrane.
A spacecraft is far from other bodies and fires its engine in the direction opposite to its velocity. Ignoring mass loss during the brief burn, what happens immediately to its speed?
Respuesta: B
An impulse opposite the velocity vector reduces the spacecraft’s momentum and therefore its speed during the burn.
Why does adding a small amount of a common ion generally reduce the solubility of a sparingly soluble ionic solid in water?
Respuesta: B
The added ion raises the concentration of a dissolution product, so Le Chatelier’s principle shifts the equilibrium toward the undissolved solid.
GPQA es una prueba amplia de razonamiento de nivel de posgrado en biología, física y química, por lo que nos proporciona una señal económica y con un umbral mínimo alto de que un despliegue funciona correctamente. Si un modelo que normalmente resuelve estas preguntas sufre una caída repentina, esto suele indicar un fallo en el endpoint o en el enrutamiento, más que en las propias preguntas.
Como ejecutamos el mismo conjunto fijo de preguntas en los endpoints de los proveedores, una diferencia grande de precisión entre proveedores que sirven el mismo modelo permite detectar rápidamente un endpoint mal configurado o degradado. Las columnas de costo y latencia muestran cuánto cuesta ofrecer esa calidad de razonamiento.
GPQA es una evaluación de alcance limitado y alta dificultad, no una medida completa de la inteligencia general ni de la utilidad. Una puntuación refleja el rendimiento en preguntas científicas de opción múltiple redactadas por expertos y debe considerarse junto con evaluaciones de programación, seguimiento de instrucciones, exactitud factual y otras.
Las puntuaciones pueden ser sensibles a los ajustes de muestreo, al tratamiento de la posición de las respuestas y al número de ejecuciones repetidas. Las pequeñas diferencias pueden no ser significativas cuando los modelos tienen cantidades de muestras similares, por lo que la clasificación incluye la variabilidad entre ejecuciones y el contexto de costes en lugar de presentar solo la exactitud.
La prueba de referencia está descrita públicamente y algunas preguntas podrían acabar apareciendo en los datos de entrenamiento. Evitamos reproducir aquí el conjunto privado de preguntas, pero ninguna prueba de referencia pública puede garantizar que todos los elementos de evaluación futuros estén libres de contaminación.
Las puntuaciones agregan las ejecuciones satisfactorias de los últimos 90 días, ponderadas por el número de preguntas, con un umbral mínimo de muestras por cada par de modelo y proveedor. La puntuación principal de un modelo utiliza el enrutamiento predeterminado cuando está disponible; de lo contrario, recurre a la mediana de los proveedores. Las cifras de coste, tiempo y tokens de salida son promedios por pregunta de las mismas ejecuciones. La mejor relación calidad-precio corresponde al modelo óptimo de Pareto más económico situado a no más de cinco puntos porcentuales de la puntuación más alta.
GPQA Diamond se describe en el artículo original. Consulte la documentación para conocer los detalles del enrutamiento, o explore todos los modelos para probar uno.
Estas puntuaciones están disponibles a través de la API pública de evaluaciones comparativas de OpenRouter, por lo que puede obtener los mismos resultados por modelo de forma programática.
GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter Authorization: Bearer <API key>
Utilice task_type=intelligence para filtrar por gpqa_diamond. Cada elemento representa un modelo e incluye accuracy, accuracy_stddev, avg_cost_per_task, total_tasks y last_run_timestamp. Consulte la documentación de la API de evaluaciones.
Se publica una instantánea de esta clasificación en el conjunto de datos abierto benchmark-leaderboard (filtre por la columna benchmark ), que se regenera daily sin necesidad de una clave de API. La instantánea actual se generó el . Se distribuye bajo la licencia CC BY 4.0, por lo que puede reutilizarlo y volver a publicarlo con atribución a OpenRouter.
Las definiciones de las columnas, la metodología y las reglas de enmascaramiento están en el README del conjunto de datos.
OpenRouter (2026). Resultados de GPQA Diamond en OpenRouter, instantánea del 2026-11-03. https://openrouter.ai/benchmarks/gpqa-diamond. Bajo licencia CC BY 4.0.