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GPQA Diamond

GPQA Diamond は、生物学、物理学、化学の大学院レベルの多肢選択式ベンチマークです。各設問は分野の専門家が作成し、その分野の専門家でも正解を特定するために慎重な推論が必要になるよう設計されています。同じ固定の設問セットを各プロバイダーのエンドポイントで実行し、モデルの能力、ルーティング、難しい科学的問題を解くための実際のコストを比較します。

ベンチマークの最終実行 2026/11/03 1:57 UTC

論文GitHub
モデル比較コスト効率リーダーボード問題例実施する理由スコアが示すこと評価方法API アクセスダウンロードと引用よくある質問

モデル比較

最高精度

google のファビコン
Google: Gemini 4 Argon

96.5%

最高のコストパフォーマンス

openai のファビコン
OpenAI: GPT-6.1 Sol

$0.021/質問

最速

google のファビコン
Gemini 4 Argon

40s

正確性
代表的な実行の正解率を、高い順に表示します。
質問あたりのコスト
質問あたりの平均コストを安い順に表示します。
質問あたりの時間
質問ごとの平均実経過時間を、速い順に表示しています。

コスト効率

精度とコスト(パレートフロンティア)
各モデルを点で示し、利用可能な場合はデフォルトのルーティング(プロバイダーに固定しない方式)を使用しています。線はパレートフロンティアを示し、精度とコストの両方でこれらを上回るモデルはありません。

リーダーボード

最上位の行では利用可能な場合にデフォルトのルーティングを使用し、行をクリックするとプロバイダーを固定した結果を展開できます。

GPQA Diamond ランキング:プロバイダー別のモデル精度、コスト、所要時間、質問あたりの出力トークン数
#モデル標準偏差
1
google のファビコン
Google: Gemini 4 Argon
パレート
Google
96.5%--$0.0951.7m8.44k
2
google のファビコン
Gemini 4 Argon
パレート
96.0%--$0.02940s2.87k
3
google のファビコン
Google: Gemini 3.8 Flash
95.6%--$0.0682.2m18k
4
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6 Astra Pro
95.5%--$0.3375s4.53k
5
sakana のファビコン
Fugu Ultra
94.6%--$1.155.5m33.3k
6
google のファビコン
Google: Gemini 3.1 Pro Preview
94.5%±0.1パーセントポイント$0.202.2m16.7k
7
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6 Astra
94.4%--$0.1157s2.11k
8
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6.1 Sol
パレート
94.4%--$0.02152s1.98k
9
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro
94.1%--$0.151.6m11.6k
10
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.5
93.9%±0.3パーセントポイント$0.312.5m10.3k
11
google のファビコン
Google: Gemini 3.7 Flash
93.9%±0.4パーセントポイント$0.02959s7.68k
12
google のファビコン
Gemini 3.8 Flash
93.4%--$0.02344s6.13k
13
sakana のファビコン
Fugu Ultra V2
93.3%--$0.503.2m13.8k
14
typesafe のファビコン
TypeSafe: Jev Router
93.3%±0.5パーセントポイント$0.03558s6.07k
15
x-ai のファビコン
SpaceXAI: Grok 4.6
92.8%±0.4パーセントポイント$0.126.0m20.3k
16
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
92.8%±0.6パーセントポイント$0.02520s2.28k
17
google のファビコン
Google: Gemini 3.6 Flash
92.8%±0.5パーセントポイント$0.04462s11.7k
18
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.6 Sol
92.4%±0.0パーセントポイント$0.03963s3.71k
19
unbiased のファビコン
Pareto 26.10 Preview
パレート
92.4%--$0.00338s904
20
google のファビコン
Google: Gemini 3.5 Flash
92.3%±0.1パーセントポイント$0.1490s15.8k
21
nvidia のファビコン
NVIDIA: Switchyard
92.2%±3.2パーセントポイント$0.01848s2.51k
22
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6 Sol
91.9%--$0.02532s2.37k
23
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6.1 Terra
91.9%±0.3パーセントポイント$0.01321s2.13k
24
moonshotai のファビコン
MoonshotAI: Kimi K3
91.9%±1.0パーセントポイント$0.134.4m10.4k
25
openai のファビコン
GPT-6.1-Terra
91.4%--$0.00821s1.4k
26
z-ai のファビコン
GLM 5.3 Flash
digitalocean
90.9%--$0.0053.9m10.7k
27
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.7 Max
AtlasCloud
90.9%--$0.225.0m29.4k
28
moonshotai のファビコン
Kimi K3.1 Pro
90.4%--$0.02158s2.04k
29
minimax のファビコン
MiniMax: MiniMax M3
90.3%±1.8パーセントポイント$0.0345.2m30.3k
30
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
90.3%±1.7パーセントポイント$0.119.1m37.3k
31
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.4
90.2%±0.0パーセントポイント$0.142.5m9.46k
32
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 5.5
90.2%±0.5パーセントポイント$0.05430s2.5k
33
meta のファビコン
Meta: Muse Spark Open
90.2%±0.4パーセントポイント$0.0742.3m17.1k
34
deepseek のファビコン
Deepseek V4.1 Flash 1017
90.2%--$0.00773s11.6k
35
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
90.1%±0.7パーセントポイント$0.0112.0m19.4k
36
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Fable 5.1
89.9%±0.7パーセントポイント$0.1331s2.4k
37
openai のファビコン
GPT-6-Luna
89.8%--$0.00373s6.83k
38
tencent のファビコン
Tencent: Hy4 preview
89.8%±0.6パーセントポイント$0.1213.8m47.5k
39
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 4.8
89.7%±1.1パーセントポイント$0.201.6m7.8k
40
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro
89.6%±0.3パーセントポイント$0.0382.4m27k
41
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 4.7
89.5%±0.9パーセントポイント$0.231.8m9.04k
42
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
89.1%±0.8パーセントポイント$0.0234.1m30.7k
43
xiaomi のファビコン
Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro
88.8%±0.4パーセントポイント$0.03312.5m38k
44
amazon のファビコン
Amazon: Nova Micro 1.0
88.6%±0.3パーセントポイント$0.221.8m8.64k
45
sakana のファビコン
Fugu Max
88.6%--$0.0763.8m12.3k
46
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.8 Flash
88.6%--$0.02111.2m45.5k
47
google のファビコン
Google: Gemini 3 Flash Preview
88.5%±0.1パーセントポイント$0.134.2m43.9k
48
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.6 Terra
88.4%±0.0パーセントポイント$0.04155s3.32k
49
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6 Luna Pro
88.4%--$0.00873s13.1k
50
reflection のファビコン
Reflection: Beam 1.0 501B A23B
88.4%±0.0パーセントポイント$0.01571s13.6k
51
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
88.0%±1.1パーセントポイント$0.0233.9m25.3k
52
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 5
88.0%±1.8パーセントポイント$0.1362s4.86k
53
openrouter のファビコンopenrouter のファビコン
Auto Router
88.0%±2.6パーセントポイント$0.0893.3m37.4k
54
deepseek のファビコン
Deepseek V4.1 Flash
87.9%--$0.0112.1m14.3k
55
xiaomi のファビコン
Mimo V2.6 Pro
87.9%--$0.0125.3m14.2k
56
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.7 Plus
Alibaba
87.9%--$0.0449.8m34.2k
57
minimax のファビコン
MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
87.6%±0.9パーセントポイント$0.0142.9m26k
58
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.6 Luna
87.6%±0.6パーセントポイント$0.00983s7.69k
59
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
87.4%±1.4パーセントポイント$0.0913.3m14.8k
60
openai のファビコン
OpenAI: GPT-6 Luna
パレート
87.4%--$0.00350s5.75k
61
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
87.1%±1.7パーセントポイント$0.04211.1m35.2k
62
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Fable 5
86.8%±4.0パーセントポイント$0.1844s3.39k
63
nvidia のファビコン
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
86.8%±1.0パーセントポイント$0.0228.7m46.3k
64
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
86.8%±2.5パーセントポイント$0.0087.1m25.9k
65
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Haiku 5.5
86.7%±0.5パーセントポイント$0.00439s7.89k
66
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.1
86.7%±0.0パーセントポイント$0.224.4m22.2k
67
thinkingmachines のファビコン
Thinking Machines: Inkling Small
86.6%±0.8パーセントポイント$0.0253.9m20.8k
68
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 4.6
86.5%±1.4パーセントポイント$0.758.4m29.8k
69
moonshotai のファビコン
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code
86.4%±1.8パーセントポイント$0.0998.0m26.4k
70
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Opus 4.5
86.4%±1.0パーセントポイント$0.846.9m33.5k
71
moonshotai のファビコン
MoonshotAI: Kimi K2.6
86.4%±3.9パーセントポイント$0.1716.1m55.8k
72
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
85.7%±0.9パーセントポイント$0.0068.6m30.9k
73
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5
85.7%±0.3パーセントポイント$0.214.4m20.9k
74
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.5 397B A17B
85.4%±2.8パーセントポイント$0.0768.0m23k
75
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 5.3
85.4%±1.3パーセントポイント$0.107.6m31.8k
76
minimax のファビコン
MiniMax: MiniMax M2.7
85.1%±2.3パーセントポイント$0.04710.6m38.2k
77
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Sonnet 5
85.0%±4.6パーセントポイント$0.172.8m16.5k
78
inclusionai のファビコン
inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
パレート
84.8%--$0.00188s17.5k
79
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 5.2
84.7%±1.7パーセントポイント$0.137.9m48.6k
80
moonshotai のファビコン
MoonshotAI: Kimi K2.5
84.6%±4.3パーセントポイント$0.10019.9m39.6k
81
google のファビコン
Google: Gemini 3.5 Flash Lite
84.4%±0.9パーセントポイント$0.03653s14.5k
82
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 5.3 Flash
84.1%±2.4パーセントポイント$0.0148.8m40.1k
83
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.4 Mini
83.8%±0.6パーセントポイント$0.06275s13.6k
84
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.5-122B-A10B
83.6%±3.3パーセントポイント$0.0544.1m23k
85
thinkingmachines のファビコン
Thinking Machines: Inkling
83.4%±1.1パーセントポイント$0.0954.9m23.4k
86
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.6 27B
82.7%±4.2パーセントポイント$0.08712.6m31.5k
87
google のファビコン
Google: Gemini 2.5 Pro
82.6%±1.6パーセントポイント$0.263.9m26k
88
xiaomi のファビコン
Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
82.4%±6.0パーセントポイント$0.02911.7m29.7k
89
z-ai のファビコン
GLM 5.3
digitalocean
82.3%--$0.0262.7m9.04k
90
google のファビコン
Google: Gemini 3.1 Flash Lite
82.1%±2.4パーセントポイント$0.04183s27k
91
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.8 27B
81.9%±1.4パーセントポイント$0.0343.5m13.9k
92
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 4.7
81.9%±2.9パーセントポイント$0.08817.2m43.3k
93
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Sonnet 4.5
81.8%±1.2パーセントポイント$0.314.8m20.8k
94
google のファビコン
Google: Gemma 4 31B
81.7%±1.6パーセントポイント$0.0078.3m18.4k
95
inclusionai のファビコン
inclusionAI: Ling 3.1 Flash
81.3%--$0.0085.9m33.9k
96
minimax のファビコン
MiniMax: MiniMax M2.5
81.2%±2.9パーセントポイント$0.0278.5m24.5k
97
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V3.2
81.2%±2.4パーセントポイント$0.0099.4m19.2k
98
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 5.1
81.0%±1.7パーセントポイント$0.2317.2m61.9k
99
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5 Mini
81.0%±2.2パーセントポイント$0.0453.5m22.4k
100
meta のファビコン
Meta: Muse Glimmer 30B
80.6%±1.4パーセントポイント$0.0234.2m17.5k
101
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B
80.5%±4.1パーセントポイント$0.0275.3m25.7k
102
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.6 35B A3B
79.8%±4.0パーセントポイント$0.0438.1m42.6k
103
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Sonnet 4
78.6%--$0.263.0m17.4k
104
xiaomi のファビコン
Xiaomi: MiMo-V2.5
78.0%±4.4パーセントポイント$0.01312.9m38.6k
105
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 5
77.9%±5.4パーセントポイント$0.1615.8m66.2k
106
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5.4 Nano
77.7%±0.4パーセントポイント$0.01364s10.3k
107
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3.5-9B
77.6%±1.9パーセントポイント$0.00611.1m36.6k
108
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
77.0%±2.3パーセントポイント$0.05710.2m22.8k
109
deepseek のファビコン
DeepSeek: R1 0528
76.9%±3.6パーセントポイント$0.05214.6m23.2k
110
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus
76.0%±1.2パーセントポイント$0.0168.0m16.4k
111
mistralai のファビコン
Mistral: Mistral Small 4
75.8%--$0.0152.9m24k
112
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 4.6
75.6%±4.0パーセントポイント$0.05617.5m28.9k
113
inclusionai のファビコン
inclusionAI: Ling 3.0 Flash
74.9%±1.9パーセントポイント$0.0032.8m31k
114
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 Coder Next
74.6%±1.0パーセントポイント$0.0151.8m14.5k
115
xiaomi のファビコン
Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
73.2%±2.4パーセントポイント$0.01611.2m60.9k
116
openai のファビコン
OpenAI: gpt-oss-120b
73.2%±2.4パーセントポイント$0.0066.4m21.2k
117
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Haiku 4.5
72.9%±0.9パーセントポイント$0.194.0m37.9k
118
google のファビコン
Google: Gemini 2.5 Flash
72.8%±0.4パーセントポイント$0.0612.0m24.2k
119
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507
72.5%±1.5パーセントポイント$0.0065.1m8.05k
120
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct
71.3%±0.9パーセントポイント$0.0111.6m10.2k
121
google のファビコン
Google: Gemma 4 26B A4B
70.6%±4.6パーセントポイント$0.01516.1m49.4k
122
openai のファビコン
OpenAI: GPT-5 Nano
70.5%±0.4パーセントポイント$0.0133.9m33.3k
123
nvidia のファビコン
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
70.4%±2.6パーセントポイント$0.0096.1m45.4k
124
anthropic のファビコン
Anthropic: Claude Sonnet 4.6
69.3%±13.9パーセントポイント$0.6210.7m41k
125
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
69.1%±2.1パーセントポイント$0.0104.5m6.54k
126
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 4.6V
66.8%--$0.0145.4m15.3k
127
meta-llama のファビコン
Meta: Llama 4 Maverick
66.6%±0.6パーセントポイント$0.00381s2.99k
128
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V3.1
66.0%±13.1パーセントポイント$0.0157.3m12.9k
129
ibm-granite のファビコン
IBM: Granite 4.2 8B
65.7%--$0.01528.6m64.4k
130
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4.1 Mini
65.2%±1.3パーセントポイント$0.00427s2.41k
131
openai のファビコン
OpenAI: gpt-oss-20b
64.9%±2.3パーセントポイント$0.00710.4m43.8k
132
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
64.2%±1.4パーセントポイント$0.0074.0m11.4k
133
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
64.2%±1.3パーセントポイント$0.0032.5m9.77k
134
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4.1
63.7%±0.4パーセントポイント$0.01615s1.75k
135
nvidia のファビコン
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B
62.9%±2.1パーセントポイント$0.01710.5m83.9k
136
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V3
62.1%±1.2パーセントポイント$0.00265s2.17k
137
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 30B A3B
DeepInfra
60.9%--$0.0085.0m15.4k
138
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 32B
60.7%±1.1パーセントポイント$0.0085.3m17.3k
139
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B
60.4%±0.8パーセントポイント$0.00358s2.12k
140
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 14B
59.2%±0.3パーセントポイント$0.0038.7m11.7k
141
google のファビコン
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
55.2%±0.5パーセントポイント$0.0181.9m44.3k
142
deepseek のファビコン
DeepSeek: DeepSeek V3 0324
54.8%±7.0パーセントポイント$0.0052.0m4.61k
143
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
PrimeIntellect
53.9%--$0.0052.0m11.8k
144
z-ai のファビコン
Z.ai: GLM 4.7 Flash
52.4%±0.8パーセントポイント$0.01712.7m42.5k
145
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4o (2024-08-06)
52.0%±0.3パーセントポイント$0.01816s1.56k
146
qwen のファビコン
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
51.9%±0.3パーセントポイント$0.0031.8m2.73k
147
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4o
51.1%±0.1パーセントポイント$0.01313s1.12k
148
inclusionai のファビコン
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin
50.5%--$0.01011.7m64.8k
149
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4.1 Nano
パレート
49.1%±0.9パーセントポイント$0.0008423s1.9k
150
meta-llama のファビコン
Meta: Llama 3.3 70B Instruct
47.6%±0.9パーセントポイント$0.00179s2.35k
151
qwen のファビコン
Qwen2.5 72B Instruct
46.0%±1.3パーセントポイント$0.0011.6m1.85k
152
openai のファビコン
OpenAI: GPT-4o-mini
43.6%±0.7パーセントポイント$0.00122s1.48k
153
qwen のファビコン
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
42.9%--$0.00259s1.66k
154
tencent のファビコン
Tencent: Hy-MT2-30B-A3B
パレート
Reka
38.9%--$0.000239s711
155
google のファビコン
Google: Gemma 3 12B
38.0%±1.2パーセントポイント$0.0003852s2.26k
156
meta-llama のファビコン
Meta: Llama 3.2 3B Instruct
Cloudflare
28.6%--$0.0005915s1.64k
157
meta-llama のファビコン
Meta: Llama 3.1 8B Instruct
28.0%±2.0パーセントポイント$0.0012.4m17.6k
158
sao10k のファビコン
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris
パレート
27.7%±0.1パーセントポイント$0.0000629s580
159
google のファビコン
Google: Gemma 3 4B
Parasail
27.1%--$0.0001111s1.8k
160
google のファビコン
Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
10.3%±0.0パーセントポイント$0.01822s11.8k

問題例

GPQA は、定義を思い出すだけでは解けない四択問題を使用しています。これらの代表例は、ベンチマークの保護された問題プールの項目を転載せずに、形式と科学分野の幅を示しています。

Biology

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?

  1. A.The cytosol, where it remains soluble
  2. B.The nucleus, after import through a nuclear pore
  3. C.A membrane of the endomembrane system or the cell surface
  4. D.The mitochondrial matrix through a TOM/TIM complex

回答: C

Ribosomes on the rough ER synthesize proteins destined for secretion or insertion into the endomembrane system, including the plasma membrane.

Physics

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?

  1. A.It increases because the exhaust carries away backward momentum
  2. B.It decreases because the thrust points opposite to its velocity
  3. C.It remains unchanged because thrust only changes direction
  4. D.It becomes zero because the spacecraft is in free space

回答: B

An impulse opposite the velocity vector reduces the spacecraft’s momentum and therefore its speed during the burn.

Chemistry

Why does adding a small amount of a common ion generally reduce the solubility of a sparingly soluble ionic solid in water?

  1. A.The common ion increases the solid’s lattice energy
  2. B.The common ion shifts the dissolution equilibrium toward the solid
  3. C.The common ion converts every dissolved ion into a neutral molecule
  4. D.The common ion removes solvent molecules from the solution

回答: B

The added ion raises the concentration of a dissolution product, so Le Chatelier’s principle shifts the equilibrium toward the undissolved solid.

このベンチマークを実施する理由

GPQA は生物学、物理学、化学にわたる幅広い大学院レベルの推論テストであり、デプロイが正常であることを低コストで示す、信頼性の高い基本的な指標になります。通常はこれらの問題に正解するモデルの成績が突然低下した場合、問題自体ではなく、エンドポイントやルーティングの不具合を示していることが一般的です。

各プロバイダーのエンドポイントで同じ固定の問題セットを実行するため、同じモデルを提供するプロバイダー間で正解率に大きな差があれば、設定ミスや性能低下のあるエンドポイントをすばやく検出できます。コストとレイテンシの列は、その推論品質を提供する際にかかるコストとレイテンシを示します。

スコアからわかることとわからないこと

GPQA は対象範囲が狭く難易度の高い評価であり、汎用的な知能や有用性を完全に測定するものではありません。スコアは専門家が作成した科学分野の多肢選択問題に対する性能を反映しており、コーディング、指示への追従、事実性などの評価と併せて検討する必要があります。

スコアは、サンプリング設定、回答の選択肢位置の扱い、繰り返し実行の回数に左右されることがあります。モデル間でサンプル数が同程度の場合、小さな差には意味がない可能性があるため、リーダーボードでは正答率だけでなく、実行ごとのばらつきやコストの情報も示しています。

このベンチマークの内容は公開されており、一部の問題は将来、学習データに含まれる可能性があります。ここでは非公開の問題プールの転載を避けていますが、公開ベンチマークでは、将来のすべての評価項目について学習データへの混入がないことを保証できません。

方法論

スコアは直近の 90 日間の成功した実行を問題数で重み付けして集計し、モデルとプロバイダーの組み合わせごとに最小サンプル数のしきい値を適用しています。モデルの代表スコアには、利用可能な場合はデフォルトのルーティングを使用し、そうでない場合は中央値のプロバイダーにフォールバックします。コスト、時間、出力トークン数は、同じ実行における問題ごとの平均値です。最もコストパフォーマンスが高いモデルは、最高スコアとの差が五パーセントポイント以内のパレート最適なモデルのうち、最も安価なものです。

GPQA Diamond については 原著論文で説明されています。ルーティングの詳細は ドキュメント を参照するか、 すべてのモデル を閲覧してお試しください。

API アクセス

これらのスコアは OpenRouter の公開ベンチマーク API で利用できるため、同じモデル単位の結果をプログラムで取得できます。

GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter
Authorization: Bearer <API key>

絞り込みに task_type=intelligence を使用して gpqa_diamond を指定します。各項目はモデルを表し、 accuracy、 accuracy_stddev、 avg_cost_per_task、 total_tasks、 last_run_timestamp が含まれます。詳細は ベンチマーク API ドキュメントを参照してください。

ダウンロードと引用

このランキングのスナップショットは、 benchmark-leaderboard の公開データセットに掲載されており、フィルタリング対象は benchmark 列で、再生成の頻度は daily で、APIキーなしで利用できます。 現在のスナップショットの生成日は 2026/11/03 1:45 UTCです。 ライセンスは CC BY 4.0で、OpenRouter への帰属を明記すれば再利用や再公開ができます。

  • CSV をダウンロード (text/csv)
  • JSON をダウンロード (application/json)
  • スナップショットマニフェスト (上記ファイルの SHA-256 チェックサム)
  • 最新のマニフェスト (変更可能なエイリアスで、スナップショットの公開に合わせて更新されます)

列定義、手法、マスキングルールは、 データセットの READMEに記載されています。

このリーダーボードを引用

OpenRouter(2026)。OpenRouter での GPQA Diamond の結果、2026-11-03 時点のスナップショット。https://openrouter.ai/benchmarks/gpqa-diamond。CC BY 4.0 に基づいてライセンスされています。

よくある質問

GPQA Diamond は、生物学、物理学、化学の大学院レベルの多肢選択式ベンチマークです。各問題は分野の専門家が作成しており、その分野の専門家であっても正解を特定するために慎重な推論が必要となるよう設計されています。

すべてのモデルが実際のプロバイダーのエンドポイントを通じて同じ固定の質問セットに回答し、繰り返し実行した結果を集計します。モデルの主要スコアは、最も高い性能を示したプロバイダーの結果ではなく単一の代表的な結果であり、コスト、時間、出力トークン数は、同じ実行における質問ごとの平均値です。

すべての実行は実際のプロバイダーのエンドポイントに送信されるため、プロバイダーの動作も測定の一部です。同じモデルを提供するプロバイダー間で正答率に大きな差がある場合、通常は問題そのものではなく、エンドポイントの設定ミスや性能低下を示しています。

はい。公開ベンチマーク API は、APIキーを使った GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter で、同じモデル単位の結果を返します。gpqa_diamond を取得するには、task_type=intelligence で絞り込んでください。

一般的な有用性を測るものではなく、対象を絞った高難度の評価です。スコアはサンプリング設定、回答位置の扱い、反復実行の回数に左右されるため、サンプル数が近いモデル間の小さな差には意味がない場合があります。