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Todos os testes de desempenho

GPQA Diamond

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 3 de nov. de 2026, 01:57 UTC

ArtigoGitHub

Qual modelo lidera a avaliação GPQA Diamond?

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.

Comparação de modelosEficiência de custoClassificaçãoExemplos de problemasPor que o executamosO que as pontuações indicamMetodologiaAcesso à APIBaixar e citarPerguntas frequentes

Comparação de modelos

Mais preciso

Favicon de google
Google: Gemini 4 Argon

96,5%

Melhor custo-benefício

Favicon de openai
OpenAI: GPT-6.1 Sol

US$ 0,021/pergunta

Mais rápido

Favicon de google
Gemini 4 Argon

40s

Acurácia
Acurácia da execução representativa, da melhor para a pior.
Custo por pergunta
Custo médio por pergunta, do menor para o maior.
Tempo por pergunta
Tempo médio decorrido por pergunta, do mais rápido para o mais lento.

Eficiência de custos

Precisão vs. custo (fronteira de Pareto)
Um ponto por modelo, usando o roteamento padrão (sem fixar um provedor) quando disponível. A linha é a fronteira de Pareto: nenhum modelo supera esses modelos tanto em precisão quanto em custo.

Classificação

As linhas de nível superior usam o roteamento padrão quando disponível; clique em uma linha para expandir os resultados com provedor fixado.

Classificação do GPQA Diamond: precisão do modelo, custo, tempo e tokens de saída por pergunta, por provedor
#ModeloDesvio padrão
1
Favicon de google
Google: Gemini 4 Argon
Pareto
Google
96,5%--US$ 0,0951,7m8,44k
2
Favicon de google
Gemini 4 Argon
Pareto
96,0%--US$ 0,02940s2,87k
3
Favicon de google
Google: Gemini 3.8 Flash
95,6%--US$ 0,0682,2m18k
4
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6 Astra Pro
95,5%--US$ 0,3375s4,53k
5
Favicon de sakana
Fugu Ultra
94,6%--US$ 1,155,5m33,3k
6
Favicon de google
Google: Gemini 3.1 Pro Preview
94,5%±0,1ppUS$ 0,202,2m16,7k
7
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6 Astra
94,4%--US$ 0,1157s2,11k
8
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6.1 Sol
Pareto
94,4%--US$ 0,02152s1,98k
9
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro
94,1%--US$ 0,151,6m11,6k
10
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.5
93,9%±0,3ppUS$ 0,312,5m10,3k
11
Favicon de google
Google: Gemini 3.7 Flash
93,9%±0,4ppUS$ 0,02959s7,68k
12
Favicon de google
Gemini 3.8 Flash
93,4%--US$ 0,02344s6,13k
13
Favicon de sakana
Fugu Ultra V2
93,3%--US$ 0,503,2m13,8k
14
Favicon de typesafe
TypeSafe: Jev Router
93,3%±0,5ppUS$ 0,03558s6,07k
15
Favicon de x-ai
SpaceXAI: Grok 4.6
92,8%±0,4ppUS$ 0,126,0m20,3k
16
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
92,8%±0,6ppUS$ 0,02520s2,28k
17
Favicon de google
Google: Gemini 3.6 Flash
92,8%±0,5ppUS$ 0,04462s11,7k
18
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.6 Sol
92,4%±0,0ppUS$ 0,03963s3,71k
19
Favicon de unbiased
Pareto 26.10 Preview
Pareto
92,4%--US$ 0,00338s904
20
Favicon de google
Google: Gemini 3.5 Flash
92,3%±0,1ppUS$ 0,1490s15,8k
21
Favicon de nvidia
NVIDIA: Switchyard
92,2%±3,2ppUS$ 0,01848s2,51k
22
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6 Sol
91,9%--US$ 0,02532s2,37k
23
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6.1 Terra
91,9%±0,3ppUS$ 0,01321s2,13k
24
Favicon de moonshotai
MoonshotAI: Kimi K3
91,9%±1,0ppUS$ 0,134,4m10,4k
25
Favicon de openai
GPT-6.1-Terra
91,4%--US$ 0,00821s1,4k
26
Favicon de z-ai
GLM 5.3 Flash
digitalocean
90,9%--US$ 0,0053,9m10,7k
27
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.7 Max
AtlasCloud
90,9%--US$ 0,225,0m29,4k
28
Favicon de moonshotai
Kimi K3.1 Pro
90,4%--US$ 0,02158s2,04k
29
Favicon de minimax
MiniMax: MiniMax M3
90,3%±1,8ppUS$ 0,0345,2m30,3k
30
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
90,3%±1,7ppUS$ 0,119,1m37,3k
31
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.4
90,2%±0,0ppUS$ 0,142,5m9,46k
32
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 5.5
90,2%±0,5ppUS$ 0,05430s2,5k
33
Favicon de meta
Meta: Muse Spark Open
90,2%±0,4ppUS$ 0,0742,3m17,1k
34
Favicon de deepseek
Deepseek V4.1 Flash 1017
90,2%--US$ 0,00773s11,6k
35
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
90,1%±0,7ppUS$ 0,0112,0m19,4k
36
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Fable 5.1
89,9%±0,7ppUS$ 0,1331s2,4k
37
Favicon de openai
GPT-6-Luna
89,8%--US$ 0,00373s6,83k
38
Favicon de tencent
Tencent: Hy4 preview
89,8%±0,6ppUS$ 0,1213,8m47,5k
39
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 4.8
89,7%±1,1ppUS$ 0,201,6m7,8k
40
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro
89,6%±0,3ppUS$ 0,0382,4m27k
41
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 4.7
89,5%±0,9ppUS$ 0,231,8m9,04k
42
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
89,1%±0,8ppUS$ 0,0234,1m30,7k
43
Favicon de xiaomi
Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro
88,8%±0,4ppUS$ 0,03312,5m38k
44
Favicon de amazon
Amazon: Nova Micro 1.0
88,6%±0,3ppUS$ 0,221,8m8,64k
45
Favicon de sakana
Fugu Max
88,6%--US$ 0,0763,8m12,3k
46
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.8 Flash
88,6%--US$ 0,02111,2m45,5k
47
Favicon de google
Google: Gemini 3 Flash Preview
88,5%±0,1ppUS$ 0,134,2m43,9k
48
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.6 Terra
88,4%±0,0ppUS$ 0,04155s3,32k
49
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6 Luna Pro
88,4%--US$ 0,00873s13,1k
50
Favicon de reflection
Reflection: Beam 1.0 501B A23B
88,4%±0,0ppUS$ 0,01571s13,6k
51
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
88,0%±1,1ppUS$ 0,0233,9m25,3k
52
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 5
88,0%±1,8ppUS$ 0,1362s4,86k
53
Favicon de openrouterFavicon de openrouter
Auto Router
88,0%±2,6ppUS$ 0,0893,3m37,4k
54
Favicon de deepseek
Deepseek V4.1 Flash
87,9%--US$ 0,0112,1m14,3k
55
Favicon de xiaomi
Mimo V2.6 Pro
87,9%--US$ 0,0125,3m14,2k
56
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.7 Plus
Alibaba
87,9%--US$ 0,0449,8m34,2k
57
Favicon de minimax
MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
87,6%±0,9ppUS$ 0,0142,9m26k
58
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.6 Luna
87,6%±0,6ppUS$ 0,00983s7,69k
59
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
87,4%±1,4ppUS$ 0,0913,3m14,8k
60
Favicon de openai
OpenAI: GPT-6 Luna
Pareto
87,4%--US$ 0,00350s5,75k
61
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
87,1%±1,7ppUS$ 0,04211,1m35,2k
62
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Fable 5
86,8%±4,0ppUS$ 0,1844s3,39k
63
Favicon de nvidia
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
86,8%±1,0ppUS$ 0,0228,7m46,3k
64
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
86,8%±2,5ppUS$ 0,0087,1m25,9k
65
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Haiku 5.5
86,7%±0,5ppUS$ 0,00439s7,89k
66
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.1
86,7%±0,0ppUS$ 0,224,4m22,2k
67
Favicon de thinkingmachines
Thinking Machines: Inkling Small
86,6%±0,8ppUS$ 0,0253,9m20,8k
68
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 4.6
86,5%±1,4ppUS$ 0,758,4m29,8k
69
Favicon de moonshotai
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code
86,4%±1,8ppUS$ 0,0998,0m26,4k
70
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Opus 4.5
86,4%±1,0ppUS$ 0,846,9m33,5k
71
Favicon de moonshotai
MoonshotAI: Kimi K2.6
86,4%±3,9ppUS$ 0,1716,1m55,8k
72
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
85,7%±0,9ppUS$ 0,0068,6m30,9k
73
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5
85,7%±0,3ppUS$ 0,214,4m20,9k
74
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.5 397B A17B
85,4%±2,8ppUS$ 0,0768,0m23k
75
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 5.3
85,4%±1,3ppUS$ 0,107,6m31,8k
76
Favicon de minimax
MiniMax: MiniMax M2.7
85,1%±2,3ppUS$ 0,04710,6m38,2k
77
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Sonnet 5
85,0%±4,6ppUS$ 0,172,8m16,5k
78
Favicon de inclusionai
inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
Pareto
84,8%--US$ 0,00188s17,5k
79
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 5.2
84,7%±1,7ppUS$ 0,137,9m48,6k
80
Favicon de moonshotai
MoonshotAI: Kimi K2.5
84,6%±4,3ppUS$ 0,10019,9m39,6k
81
Favicon de google
Google: Gemini 3.5 Flash Lite
84,4%±0,9ppUS$ 0,03653s14,5k
82
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 5.3 Flash
84,1%±2,4ppUS$ 0,0148,8m40,1k
83
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.4 Mini
83,8%±0,6ppUS$ 0,06275s13,6k
84
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.5-122B-A10B
83,6%±3,3ppUS$ 0,0544,1m23k
85
Favicon de thinkingmachines
Thinking Machines: Inkling
83,4%±1,1ppUS$ 0,0954,9m23,4k
86
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.6 27B
82,7%±4,2ppUS$ 0,08712,6m31,5k
87
Favicon de google
Google: Gemini 2.5 Pro
82,6%±1,6ppUS$ 0,263,9m26k
88
Favicon de xiaomi
Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
82,4%±6,0ppUS$ 0,02911,7m29,7k
89
Favicon de z-ai
GLM 5.3
digitalocean
82,3%--US$ 0,0262,7m9,04k
90
Favicon de google
Google: Gemini 3.1 Flash Lite
82,1%±2,4ppUS$ 0,04183s27k
91
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.8 27B
81,9%±1,4ppUS$ 0,0343,5m13,9k
92
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 4.7
81,9%±2,9ppUS$ 0,08817,2m43,3k
93
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Sonnet 4.5
81,8%±1,2ppUS$ 0,314,8m20,8k
94
Favicon de google
Google: Gemma 4 31B
81,7%±1,6ppUS$ 0,0078,3m18,4k
95
Favicon de inclusionai
inclusionAI: Ling 3.1 Flash
81,3%--US$ 0,0085,9m33,9k
96
Favicon de minimax
MiniMax: MiniMax M2.5
81,2%±2,9ppUS$ 0,0278,5m24,5k
97
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3.2
81,2%±2,4ppUS$ 0,0099,4m19,2k
98
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 5.1
81,0%±1,7ppUS$ 0,2317,2m61,9k
99
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5 Mini
81,0%±2,2ppUS$ 0,0453,5m22,4k
100
Favicon de meta
Meta: Muse Glimmer 30B
80,6%±1,4ppUS$ 0,0234,2m17,5k
101
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B
80,5%±4,1ppUS$ 0,0275,3m25,7k
102
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.6 35B A3B
79,8%±4,0ppUS$ 0,0438,1m42,6k
103
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Sonnet 4
78,6%--US$ 0,263,0m17,4k
104
Favicon de xiaomi
Xiaomi: MiMo-V2.5
78,0%±4,4ppUS$ 0,01312,9m38,6k
105
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 5
77,9%±5,4ppUS$ 0,1615,8m66,2k
106
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5.4 Nano
77,7%±0,4ppUS$ 0,01364s10,3k
107
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3.5-9B
77,6%±1,9ppUS$ 0,00611,1m36,6k
108
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
77,0%±2,3ppUS$ 0,05710,2m22,8k
109
Favicon de deepseek
DeepSeek: R1 0528
76,9%±3,6ppUS$ 0,05214,6m23,2k
110
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus
76,0%±1,2ppUS$ 0,0168,0m16,4k
111
Favicon de mistralai
Mistral: Mistral Small 4
75,8%--US$ 0,0152,9m24k
112
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 4.6
75,6%±4,0ppUS$ 0,05617,5m28,9k
113
Favicon de inclusionai
inclusionAI: Ling 3.0 Flash
74,9%±1,9ppUS$ 0,0032,8m31k
114
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 Coder Next
74,6%±1,0ppUS$ 0,0151,8m14,5k
115
Favicon de xiaomi
Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
73,2%±2,4ppUS$ 0,01611,2m60,9k
116
Favicon de openai
OpenAI: gpt-oss-120b
73,2%±2,4ppUS$ 0,0066,4m21,2k
117
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Haiku 4.5
72,9%±0,9ppUS$ 0,194,0m37,9k
118
Favicon de google
Google: Gemini 2.5 Flash
72,8%±0,4ppUS$ 0,0612,0m24,2k
119
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507
72,5%±1,5ppUS$ 0,0065,1m8,05k
120
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct
71,3%±0,9ppUS$ 0,0111,6m10,2k
121
Favicon de google
Google: Gemma 4 26B A4B
70,6%±4,6ppUS$ 0,01516,1m49,4k
122
Favicon de openai
OpenAI: GPT-5 Nano
70,5%±0,4ppUS$ 0,0133,9m33,3k
123
Favicon de nvidia
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
70,4%±2,6ppUS$ 0,0096,1m45,4k
124
Favicon de anthropic
Anthropic: Claude Sonnet 4.6
69,3%±13,9ppUS$ 0,6210,7m41k
125
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
69,1%±2,1ppUS$ 0,0104,5m6,54k
126
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 4.6V
66,8%--US$ 0,0145,4m15,3k
127
Favicon de meta-llama
Meta: Llama 4 Maverick
66,6%±0,6ppUS$ 0,00381s2,99k
128
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3.1
66,0%±13,1ppUS$ 0,0157,3m12,9k
129
Favicon de ibm-granite
IBM: Granite 4.2 8B
65,7%--US$ 0,01528,6m64,4k
130
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4.1 Mini
65,2%±1,3ppUS$ 0,00427s2,41k
131
Favicon de openai
OpenAI: gpt-oss-20b
64,9%±2,3ppUS$ 0,00710,4m43,8k
132
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
64,2%±1,4ppUS$ 0,0074,0m11,4k
133
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
64,2%±1,3ppUS$ 0,0032,5m9,77k
134
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4.1
63,7%±0,4ppUS$ 0,01615s1,75k
135
Favicon de nvidia
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B
62,9%±2,1ppUS$ 0,01710,5m83,9k
136
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3
62,1%±1,2ppUS$ 0,00265s2,17k
137
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 30B A3B
DeepInfra
60,9%--US$ 0,0085,0m15,4k
138
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 32B
60,7%±1,1ppUS$ 0,0085,3m17,3k
139
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B
60,4%±0,8ppUS$ 0,00358s2,12k
140
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 14B
59,2%±0,3ppUS$ 0,0038,7m11,7k
141
Favicon de google
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
55,2%±0,5ppUS$ 0,0181,9m44,3k
142
Favicon de deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3 0324
54,8%±7,0ppUS$ 0,0052,0m4,61k
143
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
PrimeIntellect
53,9%--US$ 0,0052,0m11,8k
144
Favicon de z-ai
Z.ai: GLM 4.7 Flash
52,4%±0,8ppUS$ 0,01712,7m42,5k
145
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4o (2024-08-06)
52,0%±0,3ppUS$ 0,01816s1,56k
146
Favicon de qwen
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
51,9%±0,3ppUS$ 0,0031,8m2,73k
147
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4o
51,1%±0,1ppUS$ 0,01313s1,12k
148
Favicon de inclusionai
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin
50,5%--US$ 0,01011,7m64,8k
149
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4.1 Nano
Pareto
49,1%±0,9ppUS$ 0,0008423s1,9k
150
Favicon de meta-llama
Meta: Llama 3.3 70B Instruct
47,6%±0,9ppUS$ 0,00179s2,35k
151
Favicon de qwen
Qwen2.5 72B Instruct
46,0%±1,3ppUS$ 0,0011,6m1,85k
152
Favicon de openai
OpenAI: GPT-4o-mini
43,6%±0,7ppUS$ 0,00122s1,48k
153
Favicon de qwen
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
42,9%--US$ 0,00259s1,66k
154
Favicon de tencent
Tencent: Hy-MT2-30B-A3B
Pareto
Reka
38,9%--US$ 0,000239s711
155
Favicon de google
Google: Gemma 3 12B
38,0%±1,2ppUS$ 0,0003852s2,26k
156
Favicon de meta-llama
Meta: Llama 3.2 3B Instruct
Cloudflare
28,6%--US$ 0,0005915s1,64k
157
Favicon de meta-llama
Meta: Llama 3.1 8B Instruct
28,0%±2,0ppUS$ 0,0012,4m17,6k
158
Favicon de sao10k
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris
Pareto
27,7%±0,1ppUS$ 0,0000629s580
159
Favicon de google
Google: Gemma 3 4B
Parasail
27,1%--US$ 0,0001111s1,8k
160
Favicon de google
Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
10,3%±0,0ppUS$ 0,01822s11,8k

Exemplos de problemas

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.

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

Resposta: 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

Resposta: 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

Resposta: B

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

Por que executamos esta avaliação comparativa

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 que as pontuações podem e não podem indicar

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.

Metodologia

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.

Acesso à API

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.

Baixar e citar

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 3 de nov. de 2026, 01:45 UTC. Está licenciado sob CC BY 4.0, então você pode reutilizá-lo e republicá-lo com atribuição ao OpenRouter.

  • Baixar CSV (text/csv)
  • Baixar JSON (application/json)
  • Manifesto do snapshot (Somas de verificação SHA-256 dos arquivos acima)
  • Manifesto mais recente (alias mutável, atualizado conforme os snapshots são publicados)

As definições das colunas, a metodologia e as regras de mascaramento estão no README do conjunto de dados.

Citar esta classificação

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.

Perguntas frequentes

GPQA Diamond é um teste de referência de múltipla escolha de nível de pós-graduação em biologia, física e química. Cada pergunta é escrita por um especialista no assunto e elaborada de modo que até especialistas da área precisem de raciocínio cuidadoso para identificar a resposta correta.

Cada modelo responde ao mesmo conjunto fixo de perguntas por meio de endpoints reais de provedores, e os resultados são agregados ao longo de execuções repetidas. A pontuação principal de um modelo é um único resultado representativo, e não o de seu provedor com melhor desempenho, e os valores de custo, tempo e tokens de saída são médias por pergunta dessas mesmas execuções.

Cada execução é enviada a um endpoint real de provedor, portanto o comportamento do provedor faz parte da medição. Uma grande diferença de precisão entre provedores que disponibilizam o mesmo modelo geralmente indica um endpoint mal configurado ou degradado, e não um problema com as perguntas.

Sim. A API pública de avaliações retorna os mesmos resultados por modelo de GET https://openrouter.ai/api/v1/benchmarks?source=openrouter com uma chave de API. Filtre com task_type=intelligence para chegar a gpqa_diamond.

É uma avaliação de escopo restrito e alta dificuldade, e não uma medida de utilidade geral. As pontuações são sensíveis às configurações de amostragem, ao tratamento da posição das respostas e ao número de execuções repetidas, portanto pequenas diferenças entre modelos com contagens de amostras semelhantes podem não ser significativas.