GPQA Diamond é um teste de avaliação de múltipla escolha de nível de pós-graduação em biologia, física e química. Cada pergunta é escrita por um especialista no assunto e elaborada para que até mesmo especialistas da área precisem raciocinar com cuidado para identificar a resposta correta. Executamos o mesmo conjunto fixo de perguntas nos endpoints dos provedores para comparar a capacidade dos modelos, o roteamento e o custo prático de resolver problemas científicos difíceis.
Última execução da avaliação comparativa
Google: Gemini 4 Argon lidera o GPQA Diamond com 96,5% em 3 de nov. de 2026, 01:57 UTC. O mesmo conjunto fixo de perguntas e a mesma pontuação do GPQA Diamond são mantidos constantes em todos os endpoints de provedores em produção. A linha de destaque usa o roteamento padrão quando disponível; caso contrário, usa um resultado representativo de um provedor.
As linhas de nível superior usam o roteamento padrão quando disponível; clique em uma linha para expandir os resultados com provedor fixado.
| # | Modelo | Desvio padrão | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Google | 96,5% | -- | US$ 0,095 | 1,7m | 8,44k |
| 2 | 96,0% | -- | US$ 0,029 | 40s | 2,87k | |
| 3 | 95,6% | -- | US$ 0,068 | 2,2m | 18k | |
| 4 | 95,5% | -- | US$ 0,33 | 75s | 4,53k | |
| 5 | 94,6% | -- | US$ 1,15 | 5,5m | 33,3k | |
| 6 | 94,5% | ±0,1pp | US$ 0,20 | 2,2m | 16,7k | |
| 7 | 94,4% | -- | US$ 0,11 | 57s | 2,11k | |
| 8 | 94,4% | -- | US$ 0,021 | 52s | 1,98k | |
| 9 | 94,1% | -- | US$ 0,15 | 1,6m | 11,6k | |
| 10 | 93,9% | ±0,3pp | US$ 0,31 | 2,5m | 10,3k | |
| 11 | 93,9% | ±0,4pp | US$ 0,029 | 59s | 7,68k | |
| 12 | 93,4% | -- | US$ 0,023 | 44s | 6,13k | |
| 13 | 93,3% | -- | US$ 0,50 | 3,2m | 13,8k | |
| 14 | 93,3% | ±0,5pp | US$ 0,035 | 58s | 6,07k | |
| 15 | 92,8% | ±0,4pp | US$ 0,12 | 6,0m | 20,3k | |
| 16 | 92,8% | ±0,6pp | US$ 0,025 | 20s | 2,28k | |
| 17 | 92,8% | ±0,5pp | US$ 0,044 | 62s | 11,7k | |
| 18 | 92,4% | ±0,0pp | US$ 0,039 | 63s | 3,71k | |
| 19 | 92,4% | -- | US$ 0,003 | 38s | 904 | |
| 20 | 92,3% | ±0,1pp | US$ 0,14 | 90s | 15,8k | |
| 21 | 92,2% | ±3,2pp | US$ 0,018 | 48s | 2,51k | |
| 22 | 91,9% | -- | US$ 0,025 | 32s | 2,37k | |
| 23 | 91,9% | ±0,3pp | US$ 0,013 | 21s | 2,13k | |
| 24 | 91,9% | ±1,0pp | US$ 0,13 | 4,4m | 10,4k | |
| 25 | 91,4% | -- | US$ 0,008 | 21s | 1,4k | |
| 26 | digitalocean | 90,9% | -- | US$ 0,005 | 3,9m | 10,7k |
| 27 | AtlasCloud | 90,9% | -- | US$ 0,22 | 5,0m | 29,4k |
| 28 | 90,4% | -- | US$ 0,021 | 58s | 2,04k | |
| 29 | 90,3% | ±1,8pp | US$ 0,034 | 5,2m | 30,3k | |
| 30 | 90,3% | ±1,7pp | US$ 0,11 | 9,1m | 37,3k | |
| 31 | 90,2% | ±0,0pp | US$ 0,14 | 2,5m | 9,46k | |
| 32 | 90,2% | ±0,5pp | US$ 0,054 | 30s | 2,5k | |
| 33 | 90,2% | ±0,4pp | US$ 0,074 | 2,3m | 17,1k | |
| 34 | 90,2% | -- | US$ 0,007 | 73s | 11,6k | |
| 35 | 90,1% | ±0,7pp | US$ 0,011 | 2,0m | 19,4k | |
| 36 | 89,9% | ±0,7pp | US$ 0,13 | 31s | 2,4k | |
| 37 | 89,8% | -- | US$ 0,003 | 73s | 6,83k | |
| 38 | 89,8% | ±0,6pp | US$ 0,12 | 13,8m | 47,5k | |
| 39 | 89,7% | ±1,1pp | US$ 0,20 | 1,6m | 7,8k | |
| 40 | 89,6% | ±0,3pp | US$ 0,038 | 2,4m | 27k | |
| 41 | 89,5% | ±0,9pp | US$ 0,23 | 1,8m | 9,04k | |
| 42 | 89,1% | ±0,8pp | US$ 0,023 | 4,1m | 30,7k | |
| 43 | 88,8% | ±0,4pp | US$ 0,033 | 12,5m | 38k | |
| 44 | 88,6% | ±0,3pp | US$ 0,22 | 1,8m | 8,64k | |
| 45 | 88,6% | -- | US$ 0,076 | 3,8m | 12,3k | |
| 46 | 88,6% | -- | US$ 0,021 | 11,2m | 45,5k | |
| 47 | 88,5% | ±0,1pp | US$ 0,13 | 4,2m | 43,9k | |
| 48 | 88,4% | ±0,0pp | US$ 0,041 | 55s | 3,32k | |
| 49 | 88,4% | -- | US$ 0,008 | 73s | 13,1k | |
| 50 | 88,4% | ±0,0pp | US$ 0,015 | 71s | 13,6k | |
| 51 | 88,0% | ±1,1pp | US$ 0,023 | 3,9m | 25,3k | |
| 52 | 88,0% | ±1,8pp | US$ 0,13 | 62s | 4,86k | |
| 53 | 88,0% | ±2,6pp | US$ 0,089 | 3,3m | 37,4k | |
| 54 | 87,9% | -- | US$ 0,011 | 2,1m | 14,3k | |
| 55 | 87,9% | -- | US$ 0,012 | 5,3m | 14,2k | |
| 56 | Alibaba | 87,9% | -- | US$ 0,044 | 9,8m | 34,2k |
| 57 | 87,6% | ±0,9pp | US$ 0,014 | 2,9m | 26k | |
| 58 | 87,6% | ±0,6pp | US$ 0,009 | 83s | 7,69k | |
| 59 | 87,4% | ±1,4pp | US$ 0,091 | 3,3m | 14,8k | |
| 60 | 87,4% | -- | US$ 0,003 | 50s | 5,75k | |
| 61 | 87,1% | ±1,7pp | US$ 0,042 | 11,1m | 35,2k | |
| 62 | 86,8% | ±4,0pp | US$ 0,18 | 44s | 3,39k | |
| 63 | 86,8% | ±1,0pp | US$ 0,022 | 8,7m | 46,3k | |
| 64 | 86,8% | ±2,5pp | US$ 0,008 | 7,1m | 25,9k | |
| 65 | 86,7% | ±0,5pp | US$ 0,004 | 39s | 7,89k | |
| 66 | 86,7% | ±0,0pp | US$ 0,22 | 4,4m | 22,2k | |
| 67 | 86,6% | ±0,8pp | US$ 0,025 | 3,9m | 20,8k | |
| 68 | 86,5% | ±1,4pp | US$ 0,75 | 8,4m | 29,8k | |
| 69 | 86,4% | ±1,8pp | US$ 0,099 | 8,0m | 26,4k | |
| 70 | 86,4% | ±1,0pp | US$ 0,84 | 6,9m | 33,5k | |
| 71 | 86,4% | ±3,9pp | US$ 0,17 | 16,1m | 55,8k | |
| 72 | 85,7% | ±0,9pp | US$ 0,006 | 8,6m | 30,9k | |
| 73 | 85,7% | ±0,3pp | US$ 0,21 | 4,4m | 20,9k | |
| 74 | 85,4% | ±2,8pp | US$ 0,076 | 8,0m | 23k | |
| 75 | 85,4% | ±1,3pp | US$ 0,10 | 7,6m | 31,8k | |
| 76 | 85,1% | ±2,3pp | US$ 0,047 | 10,6m | 38,2k | |
| 77 | 85,0% | ±4,6pp | US$ 0,17 | 2,8m | 16,5k | |
| 78 | 84,8% | -- | US$ 0,001 | 88s | 17,5k | |
| 79 | 84,7% | ±1,7pp | US$ 0,13 | 7,9m | 48,6k | |
| 80 | 84,6% | ±4,3pp | US$ 0,100 | 19,9m | 39,6k | |
| 81 | 84,4% | ±0,9pp | US$ 0,036 | 53s | 14,5k | |
| 82 | 84,1% | ±2,4pp | US$ 0,014 | 8,8m | 40,1k | |
| 83 | 83,8% | ±0,6pp | US$ 0,062 | 75s | 13,6k | |
| 84 | 83,6% | ±3,3pp | US$ 0,054 | 4,1m | 23k | |
| 85 | 83,4% | ±1,1pp | US$ 0,095 | 4,9m | 23,4k | |
| 86 | 82,7% | ±4,2pp | US$ 0,087 | 12,6m | 31,5k | |
| 87 | 82,6% | ±1,6pp | US$ 0,26 | 3,9m | 26k | |
| 88 | 82,4% | ±6,0pp | US$ 0,029 | 11,7m | 29,7k | |
| 89 | digitalocean | 82,3% | -- | US$ 0,026 | 2,7m | 9,04k |
| 90 | 82,1% | ±2,4pp | US$ 0,041 | 83s | 27k | |
| 91 | 81,9% | ±1,4pp | US$ 0,034 | 3,5m | 13,9k | |
| 92 | 81,9% | ±2,9pp | US$ 0,088 | 17,2m | 43,3k | |
| 93 | 81,8% | ±1,2pp | US$ 0,31 | 4,8m | 20,8k | |
| 94 | 81,7% | ±1,6pp | US$ 0,007 | 8,3m | 18,4k | |
| 95 | 81,3% | -- | US$ 0,008 | 5,9m | 33,9k | |
| 96 | 81,2% | ±2,9pp | US$ 0,027 | 8,5m | 24,5k | |
| 97 | 81,2% | ±2,4pp | US$ 0,009 | 9,4m | 19,2k | |
| 98 | 81,0% | ±1,7pp | US$ 0,23 | 17,2m | 61,9k | |
| 99 | 81,0% | ±2,2pp | US$ 0,045 | 3,5m | 22,4k | |
| 100 | 80,6% | ±1,4pp | US$ 0,023 | 4,2m | 17,5k | |
| 101 | 80,5% | ±4,1pp | US$ 0,027 | 5,3m | 25,7k | |
| 102 | 79,8% | ±4,0pp | US$ 0,043 | 8,1m | 42,6k | |
| 103 | 78,6% | -- | US$ 0,26 | 3,0m | 17,4k | |
| 104 | 78,0% | ±4,4pp | US$ 0,013 | 12,9m | 38,6k | |
| 105 | 77,9% | ±5,4pp | US$ 0,16 | 15,8m | 66,2k | |
| 106 | 77,7% | ±0,4pp | US$ 0,013 | 64s | 10,3k | |
| 107 | 77,6% | ±1,9pp | US$ 0,006 | 11,1m | 36,6k | |
| 108 | 77,0% | ±2,3pp | US$ 0,057 | 10,2m | 22,8k | |
| 109 | 76,9% | ±3,6pp | US$ 0,052 | 14,6m | 23,2k | |
| 110 | 76,0% | ±1,2pp | US$ 0,016 | 8,0m | 16,4k | |
| 111 | 75,8% | -- | US$ 0,015 | 2,9m | 24k | |
| 112 | 75,6% | ±4,0pp | US$ 0,056 | 17,5m | 28,9k | |
| 113 | 74,9% | ±1,9pp | US$ 0,003 | 2,8m | 31k | |
| 114 | 74,6% | ±1,0pp | US$ 0,015 | 1,8m | 14,5k | |
| 115 | 73,2% | ±2,4pp | US$ 0,016 | 11,2m | 60,9k | |
| 116 | 73,2% | ±2,4pp | US$ 0,006 | 6,4m | 21,2k | |
| 117 | 72,9% | ±0,9pp | US$ 0,19 | 4,0m | 37,9k | |
| 118 | 72,8% | ±0,4pp | US$ 0,061 | 2,0m | 24,2k | |
| 119 | 72,5% | ±1,5pp | US$ 0,006 | 5,1m | 8,05k | |
| 120 | 71,3% | ±0,9pp | US$ 0,011 | 1,6m | 10,2k | |
| 121 | 70,6% | ±4,6pp | US$ 0,015 | 16,1m | 49,4k | |
| 122 | 70,5% | ±0,4pp | US$ 0,013 | 3,9m | 33,3k | |
| 123 | 70,4% | ±2,6pp | US$ 0,009 | 6,1m | 45,4k | |
| 124 | 69,3% | ±13,9pp | US$ 0,62 | 10,7m | 41k | |
| 125 | 69,1% | ±2,1pp | US$ 0,010 | 4,5m | 6,54k | |
| 126 | 66,8% | -- | US$ 0,014 | 5,4m | 15,3k | |
| 127 | 66,6% | ±0,6pp | US$ 0,003 | 81s | 2,99k | |
| 128 | 66,0% | ±13,1pp | US$ 0,015 | 7,3m | 12,9k | |
| 129 | 65,7% | -- | US$ 0,015 | 28,6m | 64,4k | |
| 130 | 65,2% | ±1,3pp | US$ 0,004 | 27s | 2,41k | |
| 131 | 64,9% | ±2,3pp | US$ 0,007 | 10,4m | 43,8k | |
| 132 | 64,2% | ±1,4pp | US$ 0,007 | 4,0m | 11,4k | |
| 133 | 64,2% | ±1,3pp | US$ 0,003 | 2,5m | 9,77k | |
| 134 | 63,7% | ±0,4pp | US$ 0,016 | 15s | 1,75k | |
| 135 | 62,9% | ±2,1pp | US$ 0,017 | 10,5m | 83,9k | |
| 136 | 62,1% | ±1,2pp | US$ 0,002 | 65s | 2,17k | |
| 137 | DeepInfra | 60,9% | -- | US$ 0,008 | 5,0m | 15,4k |
| 138 | 60,7% | ±1,1pp | US$ 0,008 | 5,3m | 17,3k | |
| 139 | 60,4% | ±0,8pp | US$ 0,003 | 58s | 2,12k | |
| 140 | 59,2% | ±0,3pp | US$ 0,003 | 8,7m | 11,7k | |
| 141 | 55,2% | ±0,5pp | US$ 0,018 | 1,9m | 44,3k | |
| 142 | 54,8% | ±7,0pp | US$ 0,005 | 2,0m | 4,61k | |
| 143 | PrimeIntellect | 53,9% | -- | US$ 0,005 | 2,0m | 11,8k |
| 144 | 52,4% | ±0,8pp | US$ 0,017 | 12,7m | 42,5k | |
| 145 | 52,0% | ±0,3pp | US$ 0,018 | 16s | 1,56k | |
| 146 | 51,9% | ±0,3pp | US$ 0,003 | 1,8m | 2,73k | |
| 147 | 51,1% | ±0,1pp | US$ 0,013 | 13s | 1,12k | |
| 148 | 50,5% | -- | US$ 0,010 | 11,7m | 64,8k | |
| 149 | 49,1% | ±0,9pp | US$ 0,00084 | 23s | 1,9k | |
| 150 | 47,6% | ±0,9pp | US$ 0,001 | 79s | 2,35k | |
| 151 | 46,0% | ±1,3pp | US$ 0,001 | 1,6m | 1,85k | |
| 152 | 43,6% | ±0,7pp | US$ 0,001 | 22s | 1,48k | |
| 153 | 42,9% | -- | US$ 0,002 | 59s | 1,66k | |
| 154 | Reka | 38,9% | -- | US$ 0,00023 | 9s | 711 |
| 155 | 38,0% | ±1,2pp | US$ 0,00038 | 52s | 2,26k | |
| 156 | Cloudflare | 28,6% | -- | US$ 0,00059 | 15s | 1,64k |
| 157 | 28,0% | ±2,0pp | US$ 0,001 | 2,4m | 17,6k | |
| 158 | 27,7% | ±0,1pp | US$ 0,000062 | 9s | 580 | |
| 159 | Parasail | 27,1% | -- | US$ 0,00011 | 11s | 1,8k |
| 160 | 10,3% | ±0,0pp | US$ 0,018 | 22s | 11,8k |
O GPQA usa questões de quatro alternativas que exigem mais do que recordar uma definição. Estes exemplos representativos mostram o formato e a variedade de áreas científicas sem reproduzir itens do banco protegido de questões da avaliação comparativa.
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?
Resposta: 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?
Resposta: 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?
Resposta: B
The added ion raises the concentration of a dissolution product, so Le Chatelier’s principle shifts the equilibrium toward the undissolved solid.
O GPQA é um teste abrangente de raciocínio de nível de pós-graduação em biologia, física e química, por isso nos fornece um indicador de baixo custo e com um patamar mínimo elevado de que uma implantação está funcionando bem. Um modelo que normalmente acerta essas questões, mas apresenta uma queda repentina, costuma indicar algum problema no endpoint ou no roteamento, e não nas próprias questões.
Como executamos o mesmo conjunto fixo de questões nos endpoints dos provedores, uma grande diferença de acurácia entre provedores que servem o mesmo modelo é uma forma rápida de detectar um endpoint mal configurado ou degradado. As colunas de custo e latência mostram quanto custa oferecer essa qualidade de raciocínio.
O GPQA é uma avaliação de escopo restrito e alta dificuldade, não uma medida completa de inteligência geral ou utilidade. Uma pontuação reflete o desempenho em questões científicas de múltipla escolha elaboradas por especialistas e deve ser considerada junto com avaliações de programação, seguimento de instruções, factualidade e outras avaliações.
As pontuações podem ser sensíveis às configurações de amostragem, ao tratamento da posição das respostas e ao número de execuções repetidas. Pequenas diferenças podem não ser significativas quando os modelos têm quantidades semelhantes de amostras, por isso a classificação inclui a variabilidade entre execuções e o contexto de custos, em vez de apresentar apenas a acurácia.
A avaliação é descrita publicamente, e algumas questões podem acabar aparecendo nos dados de treinamento. Evitamos reproduzir aqui o conjunto privado de questões, mas nenhuma avaliação pública pode garantir que todos os futuros itens de avaliação estejam livres de contaminação.
As pontuações agregam execuções bem-sucedidas dos últimos 90 dias, ponderadas pelo número de questões, com um limite mínimo de amostra por par modelo-provedor. A pontuação principal de um modelo usa o roteamento padrão quando disponível; caso contrário, usa o provedor mediano como alternativa de contingência. Os valores de custo, tempo e tokens de saída são médias por questão das mesmas execuções. O melhor custo-benefício é o modelo mais barato na fronteira ótima de Pareto que esteja a até cinco pontos percentuais da maior pontuação.
O GPQA Diamond é descrito no artigo original. Consulte a documentação para obter detalhes de roteamento ou explore todos os modelos para experimentar um deles.
Essas pontuações estão disponíveis pela API pública de avaliações comparativas do OpenRouter, para que você possa obter os mesmos resultados por modelo de forma programática.
GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter Authorization: Bearer <API key>
Use task_type=intelligence para filtrar por gpqa_diamond. Cada item representa um modelo e inclui accuracy, accuracy_stddev, avg_cost_per_task, total_tasks, e last_run_timestamp. Consulte: documentação da API de avaliações comparativas.
Um retrato desta classificação é publicado no conjunto de dados aberto benchmark-leaderboard (filtrar usando benchmark como coluna), regenerado daily sem necessidade de chave de API. O retrato atual foi gerado em . Está licenciado sob CC BY 4.0, então você pode reutilizá-lo e republicá-lo com atribuição ao OpenRouter.
As definições das colunas, a metodologia e as regras de mascaramento estão no README do conjunto de dados.
OpenRouter (2026). Resultados do GPQA Diamond no OpenRouter, versão de 2026-11-03. https://openrouter.ai/benchmarks/gpqa-diamond. Licenciado sob CC BY 4.0.