GPQA Diamond est un test d’évaluation à choix multiples de niveau universitaire avancé en biologie, en physique et en chimie. Chaque question est rédigée par un expert du domaine et conçue de sorte que même les spécialistes doivent raisonner avec soin pour trouver la bonne réponse. Nous soumettons le même ensemble fixe de questions aux points de terminaison des fournisseurs afin de comparer les capacités des modèles, le routage et le coût réel de la résolution de problèmes scientifiques difficiles.
Dernière exécution de l’évaluation comparative
Google: Gemini 4 Argon est en tête de GPQA Diamond avec 96,5 % au 2 nov. 2026, 17:25 UTC. Le même ensemble fixe de questions GPQA Diamond et le même barème sont conservés pour tous les points de terminaison des fournisseurs en production. La ligne principale utilise le routage par défaut lorsqu’il est disponible ; sinon, elle utilise un résultat représentatif d’un fournisseur.
Le plus précis
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Meilleur rapport qualité-prix
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| # | Modèle | Écart-type | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 % | ±0,1points de pourcentage | 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 % | ±0,3points de pourcentage | 0,31 $US | 2,5m | 10,3k | |
| 11 | 93,9 % | ±0,4points de pourcentage | 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 % | ±0,5points de pourcentage | 0,035 $US | 58s | 6,07k | |
| 15 | 92,8 % | ±0,4points de pourcentage | 0,12 $US | 6,0m | 20,3k | |
| 16 | 92,8 % | ±0,6points de pourcentage | 0,025 $US | 20s | 2,28k | |
| 17 | 92,8 % | ±0,5points de pourcentage | 0,044 $US | 62s | 11,7k | |
| 18 | 92,4 % | ±0,0points de pourcentage | 0,039 $US | 63s | 3,71k | |
| 19 | 92,4 % | -- | 0,003 $US | 38s | 904 | |
| 20 | 92,3 % | ±0,1points de pourcentage | 0,14 $US | 90s | 15,8k | |
| 21 | 92,2 % | ±3,2points de pourcentage | 0,018 $US | 48s | 2,51k | |
| 22 | 91,9 % | -- | 0,025 $US | 32s | 2,37k | |
| 23 | 91,9 % | ±0,3points de pourcentage | 0,013 $US | 21s | 2,13k | |
| 24 | 91,9 % | ±1,0points de pourcentage | 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 % | ±1,8points de pourcentage | 0,034 $US | 5,2m | 30,3k | |
| 30 | 90,3 % | ±1,7points de pourcentage | 0,11 $US | 9,1m | 37,3k | |
| 31 | 90,2 % | ±0,0points de pourcentage | 0,14 $US | 2,5m | 9,46k | |
| 32 | 90,2 % | ±0,5points de pourcentage | 0,054 $US | 30s | 2,5k | |
| 33 | 90,2 % | ±0,4points de pourcentage | 0,074 $US | 2,3m | 17,1k | |
| 34 | 90,2 % | -- | 0,007 $US | 73s | 11,6k | |
| 35 | 90,1 % | ±0,7points de pourcentage | 0,011 $US | 2,0m | 19,4k | |
| 36 | 89,9 % | ±0,7points de pourcentage | 0,13 $US | 31s | 2,4k | |
| 37 | 89,8 % | -- | 0,003 $US | 73s | 6,83k | |
| 38 | 89,8 % | ±0,6points de pourcentage | 0,12 $US | 13,8m | 47,5k | |
| 39 | 89,7 % | ±1,1points de pourcentage | 0,20 $US | 1,6m | 7,8k | |
| 40 | 89,6 % | ±0,3points de pourcentage | 0,038 $US | 2,4m | 27k | |
| 41 | 89,5 % | ±0,9points de pourcentage | 0,23 $US | 1,8m | 9,04k | |
| 42 | 89,1 % | ±0,8points de pourcentage | 0,023 $US | 4,1m | 30,7k | |
| 43 | 88,8 % | ±0,4points de pourcentage | 0,033 $US | 12,5m | 38k | |
| 44 | 88,6 % | ±0,3points de pourcentage | 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 % | ±0,1points de pourcentage | 0,13 $US | 4,2m | 43,9k | |
| 48 | 88,4 % | ±0,0points de pourcentage | 0,041 $US | 55s | 3,32k | |
| 49 | 88,4 % | -- | 0,008 $US | 73s | 13,1k | |
| 50 | 88,4 % | ±0,0points de pourcentage | 0,015 $US | 71s | 13,6k | |
| 51 | 88,0 % | ±1,1points de pourcentage | 0,023 $US | 3,9m | 25,3k | |
| 52 | 88,0 % | ±1,8points de pourcentage | 0,13 $US | 62s | 4,86k | |
| 53 | 88,0 % | ±2,6points de pourcentage | 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 % | ±0,9points de pourcentage | 0,014 $US | 2,9m | 26k | |
| 58 | 87,6 % | ±0,6points de pourcentage | 0,009 $US | 83s | 7,69k | |
| 59 | 87,4 % | ±1,4points de pourcentage | 0,091 $US | 3,3m | 14,8k | |
| 60 | 87,4 % | -- | 0,003 $US | 50s | 5,75k | |
| 61 | 87,1 % | ±1,7points de pourcentage | 0,042 $US | 11,1m | 35,2k | |
| 62 | 86,8 % | ±4,0points de pourcentage | 0,18 $US | 44s | 3,39k | |
| 63 | 86,8 % | ±1,0points de pourcentage | 0,022 $US | 8,7m | 46,3k | |
| 64 | 86,8 % | ±2,5points de pourcentage | 0,008 $US | 7,1m | 25,9k | |
| 65 | 86,7 % | ±0,5points de pourcentage | 0,004 $US | 39s | 7,89k | |
| 66 | 86,7 % | ±0,0points de pourcentage | 0,22 $US | 4,4m | 22,2k | |
| 67 | 86,6 % | ±0,8points de pourcentage | 0,025 $US | 3,9m | 20,8k | |
| 68 | 86,5 % | ±1,4points de pourcentage | 0,75 $US | 8,4m | 29,8k | |
| 69 | 86,4 % | ±1,8points de pourcentage | 0,099 $US | 8,0m | 26,4k | |
| 70 | 86,4 % | ±1,0points de pourcentage | 0,84 $US | 6,9m | 33,5k | |
| 71 | 86,4 % | ±3,9points de pourcentage | 0,17 $US | 16,1m | 55,8k | |
| 72 | 85,7 % | ±0,9points de pourcentage | 0,006 $US | 8,6m | 30,9k | |
| 73 | 85,7 % | ±0,3points de pourcentage | 0,21 $US | 4,4m | 20,9k | |
| 74 | 85,4 % | ±2,8points de pourcentage | 0,076 $US | 8,0m | 23k | |
| 75 | 85,4 % | ±1,3points de pourcentage | 0,10 $US | 7,6m | 31,8k | |
| 76 | 85,1 % | ±2,3points de pourcentage | 0,047 $US | 10,6m | 38,2k | |
| 77 | 85,0 % | ±4,6points de pourcentage | 0,17 $US | 2,8m | 16,5k | |
| 78 | 84,8 % | -- | 0,001 $US | 88s | 17,5k | |
| 79 | 84,7 % | ±1,7points de pourcentage | 0,13 $US | 7,9m | 48,6k | |
| 80 | 84,6 % | ±4,3points de pourcentage | 0,100 $US | 19,9m | 39,6k | |
| 81 | 84,4 % | ±0,9points de pourcentage | 0,036 $US | 53s | 14,5k | |
| 82 | 84,1 % | ±2,4points de pourcentage | 0,014 $US | 8,8m | 40,1k | |
| 83 | 83,8 % | ±0,6points de pourcentage | 0,062 $US | 75s | 13,6k | |
| 84 | 83,6 % | ±3,3points de pourcentage | 0,054 $US | 4,1m | 23k | |
| 85 | 83,4 % | ±1,1points de pourcentage | 0,095 $US | 4,9m | 23,4k | |
| 86 | 82,7 % | ±4,2points de pourcentage | 0,087 $US | 12,6m | 31,5k | |
| 87 | 82,6 % | ±1,6points de pourcentage | 0,26 $US | 3,9m | 26k | |
| 88 | 82,4 % | ±6,0points de pourcentage | 0,029 $US | 11,7m | 29,7k | |
| 89 | digitalocean | 82,3 % | -- | 0,026 $US | 2,7m | 9,04k |
| 90 | 82,1 % | ±2,4points de pourcentage | 0,041 $US | 83s | 27k | |
| 91 | 81,9 % | ±1,4points de pourcentage | 0,034 $US | 3,5m | 13,9k | |
| 92 | 81,9 % | ±2,9points de pourcentage | 0,088 $US | 17,2m | 43,3k | |
| 93 | 81,8 % | ±1,2points de pourcentage | 0,31 $US | 4,8m | 20,8k | |
| 94 | 81,7 % | ±1,6points de pourcentage | 0,007 $US | 8,3m | 18,4k | |
| 95 | 81,3 % | -- | 0,008 $US | 5,9m | 33,9k | |
| 96 | 81,2 % | ±2,9points de pourcentage | 0,027 $US | 8,5m | 24,5k | |
| 97 | 81,2 % | ±2,4points de pourcentage | 0,009 $US | 9,4m | 19,2k | |
| 98 | 81,0 % | ±1,7points de pourcentage | 0,23 $US | 17,2m | 61,9k | |
| 99 | 81,0 % | ±2,2points de pourcentage | 0,045 $US | 3,5m | 22,4k | |
| 100 | 80,6 % | ±1,4points de pourcentage | 0,023 $US | 4,2m | 17,5k | |
| 101 | 80,5 % | ±4,1points de pourcentage | 0,027 $US | 5,3m | 25,7k | |
| 102 | 79,8 % | ±4,0points de pourcentage | 0,043 $US | 8,1m | 42,6k | |
| 103 | 78,6 % | -- | 0,26 $US | 3,0m | 17,4k | |
| 104 | 78,0 % | ±4,4points de pourcentage | 0,013 $US | 12,9m | 38,6k | |
| 105 | 77,9 % | ±5,4points de pourcentage | 0,16 $US | 15,8m | 66,2k | |
| 106 | 77,7 % | ±0,4points de pourcentage | 0,013 $US | 64s | 10,3k | |
| 107 | 77,6 % | ±1,9points de pourcentage | 0,006 $US | 11,1m | 36,6k | |
| 108 | 77,0 % | ±2,3points de pourcentage | 0,057 $US | 10,2m | 22,8k | |
| 109 | 76,9 % | ±3,6points de pourcentage | 0,052 $US | 14,6m | 23,2k | |
| 110 | 76,0 % | ±1,2points de pourcentage | 0,016 $US | 8,0m | 16,4k | |
| 111 | 75,8 % | -- | 0,015 $US | 2,9m | 24k | |
| 112 | 75,6 % | ±4,0points de pourcentage | 0,056 $US | 17,5m | 28,9k | |
| 113 | 74,9 % | ±1,9points de pourcentage | 0,003 $US | 2,8m | 31k | |
| 114 | 74,6 % | ±1,0points de pourcentage | 0,015 $US | 1,8m | 14,5k | |
| 115 | 73,2 % | ±2,4points de pourcentage | 0,016 $US | 11,2m | 60,9k | |
| 116 | 73,2 % | ±2,4points de pourcentage | 0,006 $US | 6,4m | 21,2k | |
| 117 | 72,9 % | ±0,9points de pourcentage | 0,19 $US | 4,0m | 37,9k | |
| 118 | 72,8 % | ±0,4points de pourcentage | 0,061 $US | 2,0m | 24,2k | |
| 119 | 72,5 % | ±1,5points de pourcentage | 0,006 $US | 5,1m | 8,05k | |
| 120 | 71,3 % | ±0,9points de pourcentage | 0,011 $US | 1,6m | 10,2k | |
| 121 | 70,6 % | ±4,6points de pourcentage | 0,015 $US | 16,1m | 49,4k | |
| 122 | 70,5 % | ±0,4points de pourcentage | 0,013 $US | 3,9m | 33,3k | |
| 123 | 70,4 % | ±2,6points de pourcentage | 0,009 $US | 6,1m | 45,4k | |
| 124 | 69,3 % | ±13,9points de pourcentage | 0,62 $US | 10,7m | 41k | |
| 125 | 69,1 % | ±2,1points de pourcentage | 0,010 $US | 4,5m | 6,54k | |
| 126 | 66,8 % | -- | 0,014 $US | 5,4m | 15,3k | |
| 127 | 66,6 % | ±0,6points de pourcentage | 0,003 $US | 81s | 2,99k | |
| 128 | 66,0 % | ±13,1points de pourcentage | 0,015 $US | 7,3m | 12,9k | |
| 129 | 65,7 % | -- | 0,015 $US | 28,6m | 64,4k | |
| 130 | 65,2 % | ±1,3points de pourcentage | 0,004 $US | 27s | 2,41k | |
| 131 | 64,9 % | ±2,3points de pourcentage | 0,007 $US | 10,4m | 43,8k | |
| 132 | 64,2 % | ±1,4points de pourcentage | 0,007 $US | 4,0m | 11,4k | |
| 133 | 64,2 % | ±1,3points de pourcentage | 0,003 $US | 2,5m | 9,77k | |
| 134 | 63,7 % | ±0,4points de pourcentage | 0,016 $US | 15s | 1,75k | |
| 135 | 62,9 % | ±2,1points de pourcentage | 0,017 $US | 10,5m | 83,9k | |
| 136 | 62,1 % | ±1,2points de pourcentage | 0,002 $US | 65s | 2,17k | |
| 137 | DeepInfra | 60,9 % | -- | 0,008 $US | 5,0m | 15,4k |
| 138 | 60,7 % | ±1,1points de pourcentage | 0,008 $US | 5,3m | 17,3k | |
| 139 | 60,4 % | ±0,8points de pourcentage | 0,003 $US | 58s | 2,12k | |
| 140 | 59,2 % | ±0,3points de pourcentage | 0,003 $US | 8,7m | 11,7k | |
| 141 | 55,2 % | ±0,5points de pourcentage | 0,018 $US | 1,9m | 44,3k | |
| 142 | 54,8 % | ±7,0points de pourcentage | 0,005 $US | 2,0m | 4,61k | |
| 143 | PrimeIntellect | 53,9 % | -- | 0,005 $US | 2,0m | 11,8k |
| 144 | 52,4 % | ±0,8points de pourcentage | 0,017 $US | 12,7m | 42,5k | |
| 145 | 52,0 % | ±0,3points de pourcentage | 0,018 $US | 16s | 1,56k | |
| 146 | 51,9 % | ±0,3points de pourcentage | 0,003 $US | 1,8m | 2,73k | |
| 147 | 51,1 % | ±0,1points de pourcentage | 0,013 $US | 13s | 1,12k | |
| 148 | 50,5 % | -- | 0,010 $US | 11,7m | 64,8k | |
| 149 | 49,1 % | ±0,9points de pourcentage | 0,00084 $US | 23s | 1,9k | |
| 150 | 47,6 % | ±0,9points de pourcentage | 0,001 $US | 79s | 2,35k | |
| 151 | 46,0 % | ±1,3points de pourcentage | 0,001 $US | 1,6m | 1,85k | |
| 152 | 43,6 % | ±0,7points de pourcentage | 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 % | ±1,2points de pourcentage | 0,00038 $US | 52s | 2,26k | |
| 156 | Cloudflare | 28,6 % | -- | 0,00059 $US | 15s | 1,64k |
| 157 | 28,0 % | ±2,0points de pourcentage | 0,001 $US | 2,4m | 17,6k | |
| 158 | 27,7 % | ±0,1points de pourcentage | 0,000062 $US | 9s | 580 | |
| 159 | Parasail | 27,1 % | -- | 0,00011 $US | 11s | 1,8k |
| 160 | 10,3 % | ±0,0points de pourcentage | 0,018 $US | 22s | 11,8k |
GPQA utilise des questions à quatre choix qui exigent davantage que le simple rappel d’une définition. Ces exemples représentatifs illustrent le format et l’éventail des domaines scientifiques sans reproduire de questions issues de la banque protégée de questions du test de référence.
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?
Réponse : 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?
Réponse : 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?
Réponse : B
The added ion raises the concentration of a dissolution product, so Le Chatelier’s principle shifts the equilibrium toward the undissolved solid.
GPQA est un test général de raisonnement de niveau universitaire avancé couvrant la biologie, la physique et la chimie, qui nous fournit donc un indicateur peu coûteux permettant de vérifier qu’un déploiement maintient le niveau de performance attendu. Un modèle qui réussit habituellement ces questions mais dont les performances chutent soudainement indique généralement un dysfonctionnement du point de terminaison ou du routage plutôt qu’un problème lié aux questions elles-mêmes.
Comme nous utilisons le même ensemble fixe de questions sur les points de terminaison des fournisseurs, un écart important de précision entre des fournisseurs servant le même modèle permet de repérer rapidement un point de terminaison mal configuré ou dégradé. Les colonnes de coût et de latence indiquent ce que coûte cette qualité de raisonnement en conditions de service.
GPQA est une évaluation ciblée et très difficile, et non une mesure complète de l’intelligence générale ou de l’utilité. Un score reflète les performances sur des questions scientifiques à choix multiples rédigées par des experts et doit être considéré en complément des évaluations du code, du suivi des instructions, de l’exactitude factuelle et d’autres évaluations.
Les scores peuvent être sensibles aux paramètres d’échantillonnage, au traitement de la position des réponses et au nombre d’exécutions répétées. De faibles écarts peuvent ne pas être significatifs lorsque les modèles ont des nombres d’échantillons similaires, c’est pourquoi le classement inclut la variabilité des exécutions et des informations sur les coûts plutôt que de présenter uniquement la précision.
Le test de référence est décrit publiquement, et certaines questions pourraient finir par apparaître dans les données d’entraînement. Nous évitons de reproduire ici l’ensemble privé de questions, mais aucun test de référence public ne peut garantir que chaque futur élément d’évaluation sera exempt de contamination.
Les scores regroupent les exécutions réussies des 90 derniers jours, pondérées par le nombre de questions, avec un seuil minimal d’échantillonnage par paire modèle-fournisseur. Le score principal d’un modèle utilise le routage par défaut lorsqu’il est disponible ; sinon, il se base sur le fournisseur médian. Les chiffres de coût, de temps et de jetons de sortie sont des moyennes par question issues des mêmes exécutions. Le meilleur rapport qualité-prix correspond au modèle Pareto-optimal le moins cher dont le score est inférieur d’au plus cinq points de pourcentage au meilleur score.
GPQA Diamond est décrit dans l’ article original. Consultez la documentation pour les détails du routage, ou parcourez tous les modèles pour en essayer un.
Ces scores sont disponibles via l’API publique d’OpenRouter dédiée aux évaluations comparatives, ce qui vous permet de récupérer les mêmes résultats par modèle de manière programmatique.
GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter Authorization: Bearer <API key>
Utilisez task_type=intelligence pour filtrer sur gpqa_diamond. Chaque élément représente un modèle et comprend accuracy, accuracy_stddev, avg_cost_per_task, total_tasks et last_run_timestamp. Consultez la documentation de l’API des évaluations.
Un instantané de ce classement est publié dans le jeu de données ouvert benchmark-leaderboard (filtrez sur la colonne benchmark ), régénéré daily sans qu’aucune clé API soit requise. L’instantané actuel a été généré le . Il est distribué sous licence CC BY 4.0, vous pouvez donc le réutiliser et le republier en mentionnant OpenRouter.
Les définitions des colonnes, la méthodologie et les règles de masquage figurent dans le README du jeu de données.
OpenRouter (2026). Résultats de GPQA Diamond sur OpenRouter, instantané du 2026-11-03. https://openrouter.ai/benchmarks/gpqa-diamond. Sous licence CC BY 4.0.