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Todas las pruebas de referencia

WideSearch

WideSearch pide al modelo que complete una tabla entera: dada una consulta y un esquema de columnas obligatorio, debe encontrar cada entidad y cada atributo, como todos los lanzamientos de una familia de cohetes con sus fechas y resultados. Sus 200 tareas (100 en inglés, 100 en chino) se evalúan de forma estricta: una tarea solo cuenta si todas las filas y todas las celdas coinciden con la tabla de referencia. Lo ejecutamos manteniendo fijo el modelo y variando el motor de búsqueda, el formato de solicitud y el presupuesto máximo de búsqueda. Mientras BrowseComp profundiza en un único dato oculto, WideSearch abarca muchos datos y atributos.

Última ejecución de la prueba de rendimiento 18 ago 2026, 2:39 UTC

ArtículoProyectoConjunto de datos
Proveedores de búsqueda
Favicon de Perplexity
Favicon de openai
Favicon de Parallel
Favicon de Exa
4 proveedores de búsqueda
comparados entre configuraciones
Modelos
Favicon de openai
Favicon de openai
Favicon de anthropic
Favicon de deepseek
4 modelos
GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5 y DeepSeek V4 Flash 0731
Configuraciones de prueba
1 / 5 / 25
presupuestos de búsqueda y modo de plugins

¿Qué configuración de búsqueda lidera WideSearch?

GPT-5.6 Sol · high, con Perplexity y un presupuesto de 25-turn a fecha de 11 ago 2026 lidera con 84,0 % en Item F1, la medida de precisión de los elementos de respuesta de la prueba de rendimiento. Las puntuaciones mostradas se redondean a un decimal, por lo que las configuraciones que aparecen juntas comparten el liderazgo con esa precisión de visualización. La comparación utiliza las mismas vías SSR verificadas y la metodología WideSearch que se muestran a continuación.

Resultado ganadorCalidad y finalizaciónPrecio y velocidadPresupuesto de búsquedaTodas las configuracionesPor qué lo ejecutamosQué indican las puntuacionesCómo se puntúan las tareasMetodologíaDescargar y citar
01

Resultado ganador

La configuración con la puntuación más alta, el desglose de esa puntuación y las mejores alternativas en relación calidad-precio y velocidad.

Mayor calidad

Favicon de Perplexity
Perplexity
25-turn
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol · high
84,0 %exactitud por elemento de respuesta

Resultado ganador en detalle

Tablas completas
21,0 % · 21 de 100
Tablas incompletas
79 de 100
Costo / pregunta
0,83 US$
Tiempo medio de generación / pregunta
2,3m
Mejor relación calidad-precio
0,063 US$ / pregunta
Favicon de Perplexity
Perplexity
Favicon de openai
GPT-5.6 Luna · xhigh
Presupuesto de búsqueda de 5-turn 80,0 % exactitud por elemento de respuesta
Resultado sólido más rápido
1,9m / pregunta
Favicon de Perplexity
Perplexity
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol · high
Presupuesto de búsqueda de 1-turn 79,8 % exactitud por elemento de respuesta
02

Calidad y finalización

La precisión por elemento de respuesta es la métrica principal; el éxito en tablas completas se muestra debajo.

200 tareas · 100 en inglés · 100 en chino
Favicon de Perplexity
Perplexity
GPT-5.6 Sol · high 25-turn
84,0 %21,0 % tablas completas
Favicon de openai
OpenAI Native
GPT-5.6 Sol · high 25-turn
81,8 %16,0 % tablas completas
Favicon de Parallel
Parallel
GPT-5.6 Sol · high 25-turn
80,6 %16,5 % tablas completas
Favicon de Exa
Exa
GPT-5.6 Luna · xhigh 25-turn
78,0 %16,0 % tablas completas
Exactitud de los elementos de respuesta Tablas completas
03

Precio y velocidad

Compare la exactitud de las respuestas a cada ítem con el coste y el tiempo medio de generación; las tablas completas y los puntos de Pareto aparecen en cada gráfico.

Precio frente a calidad

Coste medio por pregunta en una escala logarítmica. La línea muestra la mejor calidad disponible en cada nivel de precio.

  • Perplexity
  • OpenAI Native
  • Parallel
  • Exa
  • Perplexity, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 83,4 % precisión de los elementos de respuesta, 22,0 % tablas completas, 0,17 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 84,0 % precisión de los elementos de respuesta, 21,0 % tablas completas, 0,83 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 68,2 % precisión de los elementos de respuesta, 20,2 % tablas completas, 2,14 US$
  • Perplexity, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 77,1 % precisión de los elementos de respuesta, 20,0 % tablas completas, 0,10 US$
  • Perplexity, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 80,0 % precisión de los elementos de respuesta, 18,0 % tablas completas, 0,063 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 81,4 % precisión de los elementos de respuesta, 18,0 % tablas completas, 0,45 US$
  • Perplexity, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 72,1 % precisión de los elementos de respuesta, 17,3 % tablas completas, 0,050 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • OpenAI Native, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 78,4 % precisión de los elementos de respuesta, 17,0 % tablas completas, 0,53 US$
  • Parallel, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 80,6 % precisión de los elementos de respuesta, 16,5 % tablas completas, 1,46 US$
  • Exa, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 78,0 % precisión de los elementos de respuesta, 16,0 % tablas completas, 0,22 US$
  • OpenAI Native, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 81,8 % precisión de los elementos de respuesta, 16,0 % tablas completas, 0,98 US$
  • Exa, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 74,5 % precisión de los elementos de respuesta, 15,0 % tablas completas, 0,15 US$
  • Parallel, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 65,9 % precisión de los elementos de respuesta, 13,6 % tablas completas, 4,42 US$
  • Parallel, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,5 % tablas completas, 0,60 US$
  • Perplexity, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 67,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,1 % tablas completas, 0,74 US$
  • Perplexity, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 79,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 0,26 US$
  • Parallel, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,4 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 0,33 US$
  • OpenAI Native, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 76,9 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 0,35 US$
  • Exa, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 65,8 % precisión de los elementos de respuesta, 12,1 % tablas completas, 0,62 US$
  • Exa, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 67,0 % precisión de los elementos de respuesta, 12,1 % tablas completas, 1,85 US$
  • Exa, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 75,7 % precisión de los elementos de respuesta, 12,0 % tablas completas, 0,075 US$
  • Exa, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,6 % tablas completas, 0,86 US$
  • Exa, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 74,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,6 % tablas completas, 0,47 US$
  • Parallel, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 65,2 % precisión de los elementos de respuesta, 11,5 % tablas completas, 0,95 US$
  • Parallel, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 74,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,5 % tablas completas, 0,12 US$
  • Perplexity, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 71,1 % precisión de los elementos de respuesta, 11,0 % tablas completas, 0,037 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Parallel, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 72,9 % precisión de los elementos de respuesta, 11,0 % tablas completas, 0,058 US$, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 65,8 % precisión de los elementos de respuesta, 10,0 % tablas completas, 0,23 US$
  • Parallel, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 71,2 % precisión de los elementos de respuesta, 9,8 % tablas completas, 0,089 US$
  • Exa, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 66,3 % precisión de los elementos de respuesta, 9,2 % tablas completas, 0,059 US$
  • Exa, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 68,2 % precisión de los elementos de respuesta, 8,5 % tablas completas, 0,29 US$
  • Parallel, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 67,9 % precisión de los elementos de respuesta, 8,5 % tablas completas, 0,039 US$
  • Parallel, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 61,7 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 0,26 US$
  • Exa, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 69,1 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 0,038 US$
  • Parallel, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 66,2 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 0,040 US$
  • Exa, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 59,6 % precisión de los elementos de respuesta, 5,5 % tablas completas, 0,26 US$
  • Parallel, 1-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 59,4 % precisión de los elementos de respuesta, 4,0 % tablas completas, 0,019 US$, en la frontera de eficiencia y calidad

Tiempo medio de generación frente a calidad

Tiempo medio de generación por pregunta ponderado por muestras. La línea muestra la mejor calidad disponible en cada nivel de tiempo.

  • Perplexity
  • OpenAI Native
  • Parallel
  • Exa
  • Perplexity, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 83,4 % precisión de los elementos de respuesta, 22,0 % tablas completas, 2,7m
  • Perplexity, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 84,0 % precisión de los elementos de respuesta, 21,0 % tablas completas, 2,3m, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 68,2 % precisión de los elementos de respuesta, 20,2 % tablas completas, 2,5m
  • Perplexity, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 77,1 % precisión de los elementos de respuesta, 20,0 % tablas completas, 2,0m
  • Perplexity, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 80,0 % precisión de los elementos de respuesta, 18,0 % tablas completas, 2,4m
  • Perplexity, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 81,4 % precisión de los elementos de respuesta, 18,0 % tablas completas, 2,2m, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 72,1 % precisión de los elementos de respuesta, 17,3 % tablas completas, 2,6m
  • OpenAI Native, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 78,4 % precisión de los elementos de respuesta, 17,0 % tablas completas, 2,7m
  • Parallel, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 80,6 % precisión de los elementos de respuesta, 16,5 % tablas completas, 2,7m
  • Exa, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 78,0 % precisión de los elementos de respuesta, 16,0 % tablas completas, 2,9m
  • OpenAI Native, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 81,8 % precisión de los elementos de respuesta, 16,0 % tablas completas, 3,9m
  • Exa, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 74,5 % precisión de los elementos de respuesta, 15,0 % tablas completas, 2,3m
  • Parallel, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 65,9 % precisión de los elementos de respuesta, 13,6 % tablas completas, 3,5m
  • Parallel, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,5 % tablas completas, 2,6m
  • Perplexity, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 67,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,1 % tablas completas, 1,8m, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Perplexity, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 79,8 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 1,9m, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Parallel, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,4 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 2,0m
  • OpenAI Native, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 76,9 % precisión de los elementos de respuesta, 13,0 % tablas completas, 2,7m
  • Exa, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 65,8 % precisión de los elementos de respuesta, 12,1 % tablas completas, 2,0m
  • Exa, 25-turn: Claude Opus 5 · high, 67,0 % precisión de los elementos de respuesta, 12,1 % tablas completas, 2,8m
  • Exa, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 75,7 % precisión de los elementos de respuesta, 12,0 % tablas completas, 2,4m
  • Exa, 25-turn: GPT-5.6 Sol · high, 77,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,6 % tablas completas, 3,4m
  • Exa, 5-turn: GPT-5.6 Sol · high, 74,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,6 % tablas completas, 3,1m
  • Parallel, 5-turn: Claude Opus 5 · high, 65,2 % precisión de los elementos de respuesta, 11,5 % tablas completas, 2,1m
  • Parallel, 25-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 74,4 % precisión de los elementos de respuesta, 11,5 % tablas completas, 3,0m
  • Perplexity, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 71,1 % precisión de los elementos de respuesta, 11,0 % tablas completas, 2,4m
  • Parallel, 5-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 72,9 % precisión de los elementos de respuesta, 11,0 % tablas completas, 2,5m
  • Perplexity, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 65,8 % precisión de los elementos de respuesta, 10,0 % tablas completas, 70s, en la frontera de eficiencia y calidad
  • Parallel, 25-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 71,2 % precisión de los elementos de respuesta, 9,8 % tablas completas, 3,3m
  • Exa, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 66,3 % precisión de los elementos de respuesta, 9,2 % tablas completas, 2,8m
  • Exa, 1-turn: GPT-5.6 Sol · high, 68,2 % precisión de los elementos de respuesta, 8,5 % tablas completas, 2,8m
  • Parallel, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 67,9 % precisión de los elementos de respuesta, 8,5 % tablas completas, 2,5m
  • Parallel, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 61,7 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 77s
  • Exa, 1-turn: GPT-5.6 Luna · xhigh, 69,1 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 2,4m
  • Parallel, 5-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 66,2 % precisión de los elementos de respuesta, 8,0 % tablas completas, 2,9m
  • Exa, 1-turn: Claude Opus 5 · high, 59,6 % precisión de los elementos de respuesta, 5,5 % tablas completas, 90s
  • Parallel, 1-turn: DeepSeek V4 Flash 0731 · high, 59,4 % precisión de los elementos de respuesta, 4,0 % tablas completas, 1,8m
04

¿Cómo afecta el presupuesto de búsqueda a la precisión de los elementos de respuesta?

Vea cómo cambia la precisión de los elementos de respuesta según el presupuesto de búsqueda; debajo se muestra la tasa de éxito de la tabla completa. Las celdas vacías no se ejecutaron.

Precisión de los elementos de respuesta y éxito de la tabla completa por proveedor de búsqueda y presupuesto de búsqueda (máximo de turnos del agente).
Proveedor de búsqueda1-turn5-turn25-turn
Favicon de Perplexity
Perplexity
79,8 %13,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high81,4 %18,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high84,0 %21,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high
Favicon de openai
OpenAI Native
76,9 %13,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high78,4 %17,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high81,8 %16,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high
Favicon de Parallel
Parallel
77,4 %13,0 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high77,8 %13,5 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high80,6 %16,5 % tablas completasGPT-5.6 Sol · high
Favicon de Exa
Exa
69,1 %8,0 % tablas completasGPT-5.6 Luna · xhigh75,7 %12,0 % tablas completasGPT-5.6 Luna · xhigh78,0 %16,0 % tablas completasGPT-5.6 Luna · xhigh
05

Todas las configuraciones de búsqueda

Configuraciones verificadas de todos los modelos, clasificadas por la precisión de los elementos de respuesta; también se muestran la tasa de éxito de la tabla completa y los intervalos.

Todas las configuraciones verificadas de WideSearch, clasificadas por la precisión de los elementos de respuesta, seguida del éxito de la tabla completa y la cantidad de preguntas.
#ModeloProveedor de búsquedaPresupuesto de búsquedaEsfuerzo de razonamientoExactitud de los elementos de respuestaTablas completasCoste / preguntaTiempo medio de generación / preguntaPreguntas
1
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de Perplexity
Perplexity
25-turnhigh84,0 %21,0 %0,83 US$2,3m100
2
Favicon de openai
GPT-5.6 Luna
Favicon de Perplexity
Perplexity
25-turnxhigh83,4 %22,0 %0,17 US$2,7m100
3
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de openai
OpenAI Native
25-turnhigh81,8 %16,0 %0,98 US$3,9m100
4
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de Perplexity
Perplexity
5-turnhigh81,4 %18,0 %0,45 US$2,2m100
5
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de Parallel
Parallel
25-turnhigh80,6 %16,5 %1,46 US$2,7m200
6
Favicon de openai
GPT-5.6 Luna
Favicon de Perplexity
Perplexity
5-turnxhigh80,0 %18,0 %0,063 US$2,4m100
7
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de Perplexity
Perplexity
1-turnhigh79,8 %13,0 %0,26 US$1,9m100
8
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de openai
OpenAI Native
5-turnhigh78,4 %17,0 %0,53 US$2,7m100
9
Favicon de openai
GPT-5.6 Luna
Favicon de Exa
Exa
25-turnxhigh78,0 %16,0 %0,22 US$2,9m100
10
Favicon de openai
GPT-5.6 Sol
Favicon de Parallel
Parallel
5-turnhigh77,8 %13,5 %0,60 US$2,6m200

Por qué realizamos esta prueba de rendimiento

WideSearch mide la amplitud. El agente debe enumerar un conjunto completo de entidades, localizar cada atributo y generar una tabla estructurada, algo más cercano a los flujos de trabajo de investigación reales (análisis de mercado, revisiones bibliográficas, tablas comparativas de la competencia) que a las preguntas de cultura general con una sola respuesta. La mitad de las tareas están en chino, por lo que también pone a prueba los motores más allá de los resultados en inglés.

Lo ejecutamos manteniendo fijo el modelo porque así se aíslan las variables que los usuarios de OpenRouter realmente controlan. Estas son qué motor realiza las búsquedas, si la búsqueda se ejecuta como herramienta de servidor o como plugin y cuántos turnos del agente se permiten en el bucle. Esos parámetros son exactamente los que puede configurar en una solicitud hoy.

Lo que las puntuaciones pueden y no pueden indicar

Estas puntuaciones comparan configuraciones de búsqueda, no productos de agentes. El modelo solo lee extractos de los resultados de búsqueda, sin recuperar páginas completas ni usar herramientas de código, por lo que las cifras absolutas son inferiores a las de las clasificaciones publicadas de agentes, que permiten ambas cosas. Compare configuraciones en lugar de valores absolutos.

La puntuación principal es la precisión por elemento de respuesta, que otorga crédito parcial por los elementos de tabla coincidentes para que los resultados casi correctos sigan siendo visibles. La tasa de éxito estricta de WideSearch sigue siendo la medida secundaria y exige que todas las filas y celdas de la tabla sean correctas. Incluso los modelos de vanguardia obtienen puntuaciones bajas en la evaluación original: el artículo informa de una tasa de éxito de aproximadamente el 4,5 % con un solo agente para OpenAI o3 (Avg@4), con una precisión por elemento de respuesta de alrededor del 52–58 % en los principales sistemas de un solo agente. Las diferencias entre motores menores que los intervalos de confianza no son concluyentes, y el coste de una configuración debe interpretarse junto con su calidad.

Las preguntas son públicas, lo que significa que la memorización puede inflar las puntuaciones absolutas con el tiempo; las diferencias entre configuraciones de búsqueda siguen siendo significativas porque todas las configuraciones comparten el mismo modelo.

Cómo se puntúan las tareas

Cada tarea consiste en una consulta con una tabla de referencia. Se analiza la tabla del modelo, un modelo evaluador alinea sus filas y columnas con la referencia y se compara cada celda: coincidencia exacta cuando es posible y equivalencia valorada por el evaluador en los demás casos. Una tarea solo se completa con éxito cuando se encuentran todas las filas de referencia y todas las celdas coinciden, sin filas faltantes ni adicionales.

reward = all_rows_aligned ∧ every_cell_correct   // ∈ {0, 1}
judge  = gpt-4.1 at temperature 0 for alignment and fuzzy cells
unparseable or empty tables score 0

Una configuración de búsqueda consta de un modelo, un motor de búsqueda, un formato de solicitud y un presupuesto máximo de búsqueda. Las puntuaciones se ponderan por el número de preguntas de cada ejecución verificada; se excluyen las pruebas básicas pequeñas.

EX

Ejemplo de ejecución real

Ejecuciones históricas fijas, independientes del filtro de modelos anterior. Los resultados largos y los metadatos operativos se recortan; las consultas seleccionadas pueden editarse u omitirse.

Tarea

Elabore una tabla verificada de clínicas de la zona de Fresno

Make a comprehensive, verified list of abortion clinics operating in California during 2024 within 65 miles of E Fedora Ave in Fresno. Omit facilities that closed during 2024. Return clinic, county, full address, phone number, and Saturday hours in one Markdown table.

Esta es una instantánea histórica de una evaluación comparativa de 2024, no una guía actual sobre servicios sanitarios.

Referencia

Six rows: Planned Parenthood Fulton Street, FPA Women's Health Fresno, Planned Parenthood Family First, Planned Parenthood Madera, Planned Parenthood Merced, and FPA Women's Health Tulare. The reference marks only Fulton Street as open Saturday.

Precisión por elemento de respuesta: 62,2 %
Favicon de Exa
Exa
Claude Opus 4.8 1 turn

Respuesta final

ClinicCountyAddressPhoneSaturday hours
Planned Parenthood - Fulton StreetFresno650 N. Fulton Street, Fresno, CA 93728(559) 488-49008:00 am - 4:30 pm
Planned Parenthood - Family FirstFresno6095 N. 1st Street, Fresno, CA 93710(559) 446-15158:00 am - 4:30 pm
FPA Women's Health - FresnoFresno165 N. Clark Street, Fresno, CA 93701(559) 233-8657Not available

Qué ocurrió

The one-turn run found three of six clinics. Two rows were fully correct; Family First had the wrong Saturday hours. Answer-item accuracy was 62.2%, and the complete-table verdict was incorrect.

Metodología

Las ejecuciones se realizan en Kepler, el harness de evaluación comparativa de OpenRouter, contra endpoints de producción. Las configuraciones de herramientas de servidor establecen un presupuesto de llamadas a herramientas por solicitud para la herramienta de servidor de búsqueda web. Las configuraciones de plugins realizan una búsqueda de la pregunta antes de la inferencia con el plugin de búsqueda web. Los motores utilizan las mismas configuraciones predeterminadas que atienden el tráfico de producción.

Cada ejecución conserva su modelo exacto, motor, formato de solicitud, presupuesto de búsqueda, coste y telemetría de tiempos disponible. Las configuraciones ausentes siguen ausentes en la tabla comparativa, y la ausencia de telemetría de tiempos o los valores de cero no se interpretan como un rendimiento instantáneo.

Descargar y citar

Se publica una instantánea de esta clasificación en el conjunto de datos abierto search-benchmark-lanes (filtre por la columna benchmark ), que se regenera daily sin necesidad de una clave de API. La instantánea actual se generó el 3 nov 2026, 1:45 UTC. Se distribuye bajo la licencia CC BY 4.0, por lo que puede reutilizarlo y volver a publicarlo con atribución a OpenRouter.

  • Descargar CSV (text/csv)
  • Descargar JSON (application/json)
  • Manifiesto de la instantánea (Sumas de verificación SHA-256 de los archivos anteriores)
  • Manifiesto más reciente (alias modificable, actualizado a medida que se publican instantáneas)

Las definiciones de las columnas, la metodología y las reglas de enmascaramiento están en el README del conjunto de datos.

Citar esta clasificación

OpenRouter (2026). Resultados de búsqueda de WideSearch en OpenRouter, instantánea del 2026-11-03. https://openrouter.ai/benchmarks/widesearch. Bajo licencia CC BY 4.0.