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As melhores IA para matemática

A parte de problemas matemáticos resolvidos, do nível olimpíada ao nível pesquisa. As porcentagens são mais baixas do que nas outras seleções, e isso é uma propriedade dos problemas, não dos modelos: compará-las com os números da seleção de conhecimentos não faz sentido. O segundo olhar vem dos votos humanos às cegas.

Uma pergunta, duas formas de respondê-la. Os indicadores medem coisas diferentes e não se somam numa única pontuação.

88 modelos na tabela
88 considerados no cálculo
27 julho 2026 lançamento do modelo mais recente aqui
7 agosto 2026 último recálculo

Nem todos os modelos foram medidos aqui. Dos dez primeiros da aba “Por votos humanos”, esta tabela não inclui 2 — Gemini 3.6 Flash, ERNIE 5.1. Não têm nenhuma pontuação nos conjuntos de tarefas desta aba: um espaço vazio significa “não medido”, não “teve mau desempenho”. O modelo mais recente alcançado por este conjunto foi lançado em 27 julho 2026.

# Modelo Desenvolvedor Pontuação por tarefas 0–100, ajustado pela cobertura Acesso$ / 1M Saída$ / 1M Contextotokens Mock AIME 2024–2025 FrontierMath, nível 4 FrontierMath, níveis 1–3 MATH, nível de dificuldade cinco Conjuntosmedido
1 Claude Fable 5 Anthropic 74,77 91,52 $10 $50 1.000K 99,7 87,8 87 3
2 GPT-5.6 Sol OpenAI 72,1 94,56 $5 $30 1.050K 100 89,1 2
3 Claude Opus 5 Anthropic 71,39 85,89 $5 $25 1.000K 98,9 73,2 85,6 3
4 GPT-5.6 Terra OpenAI 71,14 85,47 $2 $12 1.050K 99,7 70,7 86 3
5 o3 2025-04-16 OpenAI 70,23 90,82 $2 $8 200K 83,9 97,8 2
6 GPT-5.6 Luna OpenAI 68,14 80,47 $0,2 $1,2 1.050K 98,3 61 82,1 3
7 Qwen3 Max 2025-09-23 Alibaba (Qwen) 67,43 85,22 $0,86 $3,43 258K 73,3 97,1 2
8 Grok 3 Mini xAI 67 84,35 $0,3 $0,5 131K 77,8 90,9 2
9 o1 2024-12-17 OpenAI 66,83 84,01 $15 $60 200K 73,3 94,7 2
10 Claude Opus 4.8 Anthropic 66,74 78,14 $5 $25 1.000K 98,3 56,1 80 3
11 Claude Haiku 4.5 Anthropic 65,57 81,5 $1 $5 200K 66,6 96,4 2
12 DeepSeek R1 0528 DeepSeek 65,57 81,5 $0,25 $0,25 164K 66,4 96,6 2
13 GPT 5.4 2026-03-05 OpenAI 64,93 75,13 $2,5 $15 1.050K 97,8 49 78,6 3
14 Claude 4 Sonnet Anthropic 63,69 77,73 $3 $15 1.000K 71,1 84,4 2
15 Claude 4 Opus Anthropic 62,19 74,73 $15 $75 200K 64,4 85,1 2
16 Claude Sonnet 3.7 Anthropic 62,05 74,45 $3 $15 200K 57,7 91,2 2
17 Kimi K3 Moonshot AI (Kimi) 61,54 69,47 $2 $8 1.049K 97,2 39 72,2 3
18 DeepSeek Reasoner DeepSeek 61,41 73,17 $0,55 $2,19 164K 53,3 93,1 2
19 GPT 5 2025-08-07 OpenAI 61,03 66,73 $1,25 $10 272K 91,4 22 55,4 98,1 4
20 Grok 3 xAI 60,89 72,13 $3 $15 131K 55,5 88,8 2
21 GPT 5.4 Pro 2026-03-05 OpenAI 60,07 70,5 $30 $180 1.050K 58,5 82,5 2
22 Claude Opus 4.7 Anthropic 59,8 66,56 $5 $25 1.000K 97,8 31,7 70,2 3
23 o1 Mini 2024-09-12 OpenAI 58,84 68,04 $1,1 $4,4 128K 46,9 89,2 2
24 Qwen3.7 Max Alibaba (Qwen) 58,6 64,57 $2,5 $7,5 1.000K 95 34,2 64,6 3
25 OpenAI GPT-4.1 Mini OpenAI 57,81 65,98 $0,4 $1,6 1.048K 44,7 87,3 2
26 Claude Sonnet 5 Anthropic 57,78 63,2 $2 $10 1.000K 94,7 29,3 65,6 3
27 Claude Opus 4.6 Anthropic 57,31 62,41 $5 $25 1.000K 94,4 26,8 66 3
28 GPT 5 Mini 2025-08-07 OpenAI 57,11 60,84 $0,25 $2 272K 86,7 12,2 46,7 97,9 4
29 Gemini 3.5 Flash Google DeepMind 56,9 61,73 $1,5 $9 1.049K 95,6 26,8 62,8 3
30 Gemini 3.1 Pro Preview Google DeepMind 56,27 60,69 $2 $12 1.049K 95,6 26,8 59,7 3
31 Grok 4.5 xAI 55,73 59,79 $2 $6 500K 97,8 24,4 57,2 3
32 Kimi K2.6 Moonshot AI (Kimi) 55,65 59,65 $0,22 $1,14 262K 96,1 25,6 57,2 3
33 GPT 4.1 2025-04-14 OpenAI 55,14 60,64 $2 $8 1.048K 38,3 83 2
34 GLM 5.2 Zhipu AI / Z.ai 54,83 58,29 $0,42 $1,32 1.049K 86,4 29,3 59,2 3
35 GPT 5.2 Pro 2025-12-11 OpenAI 54,82 60 $21 $168 272K 46 74 2
36 GPT 4.5 Preview OpenAI 53,91 58,18 $75 $150 128K 37,7 78,6 2
37 o4 Mini 2025-04-16 OpenAI 53,3 55,13 $1,1 $4,4 200K 81,7 4,9 36,1 97,8 4
38 Mistral Medium 3 Mistral AI 53,27 56,89 $0,4 $2 131K 32,2 81,6 2
39 DeepSeek Chat 0324 DeepSeek 53,14 56,64 $0,2 $0,6 164K 37,7 75,6 2
40 o1 Preview 2024-09-12 OpenAI 53 56,35 $15 $60 128K 31 81,7 2
41 Kimi K2.7 Code Moonshot AI (Kimi) 52,38 54,21 $0,28 $1,1 262K 96,4 12,2 54 3
42 Gemini 3 Flash Preview Google DeepMind 52,07 53,69 $0,5 $3 1.049K 92,8 17,1 51,2 3
43 Grok 4.20 (Reasoning) xAI 50,7 51,4 $1,25 $2,5 1.000K 92,2 17,1 44,9 3
44 Claude Sonnet 4.5 Anthropic 50,18 50,45 $3 $15 1.000K 77,8 2,4 23,9 97,7 4
45 Grok 4.3 xAI 50,01 50,26 $1,25 $2,5 1.000K 93,3 14,6 42,8 3
46 GPT 5 Nano 2025-08-07 OpenAI 49,68 49,69 $0,05 $0,4 272K 81,1 2,4 20 95,2 4
47 GPT 4.1 Nano 2025-04-14 OpenAI 49,53 49,41 $0,1 $0,4 1.048K 28,8 70 2
48 GPT 5.4 Mini 2026-03-17 OpenAI 49,5 49,4 $0,75 $4,5 272K 87,2 9,8 51,2 3
49 GPT 5.4 Nano 2026-03-17 OpenAI 48,83 48,29 $0,2 $1,25 272K 87,8 12,2 44,9 3
50 DeepSeek V4 Pro DeepSeek 48,73 48,12 $0,44 $0,87 1.049K 96,7 2,4 45,3 3
51 o3 Mini 2025-01-31 OpenAI 48,55 48 $1,1 $4,4 200K 76,9 0 18,6 96,5 4
52 Gemma 3 27B Google DeepMind 48,24 46,84 $0,03 $0,11 131K 19,6 74 2
53 Llama 4 Maverick 17b 128e Instruct Meta AI 48,2 46,75 $0,05 $0,1 1.049K 20,5 73 2
54 Qwen2.5 Max 2025-01-25 Alibaba (Qwen) 45,63 41,61 128K 16 67,2 2
55 DeepSeek V3 DeepSeek 44,97 40,3 $0,27 $1,1 164K 15,8 64,9 2
56 Claude 4.5 Opus Anthropic 44,93 41,79 $5 $25 200K 86,1 4,9 34,4 3
57 Phi 4 Microsoft 44,47 39,3 $0,06 $0,14 128K 13,7 64,9 2
58 GPT 5 Pro 2025-10-06 OpenAI 43,65 37,65 $15 $120 400K 19,5 55,8 2
59 Grok 2 1212 xAI 43,56 37,48 $2 $10 131K 11,4 63,5 2
60 Qwen2.5 72B Instruct Alibaba (Qwen) 42,61 35,57 $1,4 $5,6 131K 8 63,2 2
61 Llama 4 Scout 17B 16E Instruct Meta AI 42,31 34,98 $0,05 $0,1 10.000K 7,7 62,3 2
62 Gemini 2.5 Pro Google DeepMind 41,71 36,42 $1,25 $10 1.049K 84,7 0 24,6 3
63 Claude 3.5 Sonnet 2024-10-22 Anthropic 41,16 32,67 $3 $15 200K 8,4 57 2
64 GPT-4o (2024-08-06) OpenAI 39,72 29,79 $2,5 $10 128K 6,3 53,3 2
65 OpenAI: GPT-4o-mini (2024-07-18) OpenAI 39,69 29,74 $0,15 $0,6 128K 6,9 52,6 2
66 Llama 3.1 405B Instruct Meta AI 39,67 29,7 $0,12 $0,3 128K 9,6 49,8 2
67 Claude Sonnet 3.5 Anthropic 39,35 29,06 $2,6 $13 200K 6,4 51,7 2
68 Mistral Large Mistral AI 39,32 28,99 $2 $6 131K 7,7 50,3 2
69 GPT-4o (2024-05-13) OpenAI 39,13 28,61 $5 $15 128K 6,2 51,1 2
70 GPT-4o (2024-11-20) OpenAI 38,81 27,97 $2,5 $10 128K 6,2 49,8 2
71 GPT 4 Turbo 2024-04-09 OpenAI 38,15 26,65 $10 $30 128K 6,6 46,7 2
72 Mistral Large 2407 Mistral AI 38,12 26,6 $3 $9 131K 8,4 44,8 2
73 Mistral Small 3.1 Mistral AI 37,95 26,26 $0,1 $0,3 128K 5,7 46,8 2
74 Claude 3.5 Haiku Anthropic 37,47 25,29 $0,25 $1,25 200K 4,2 46,4 2
75 Claude 4.1 Opus Anthropic 36,64 27,98 $15 $75 200K 68,9 2,4 12,6 3
76 Llama 3.3 70B Instruct Meta AI 36,48 23,32 $0,05 $0,23 131K 5 41,6 2
77 Claude 3 Opus 2024-02-29 Anthropic 35,35 21,06 $15 $75 200K 4,6 37,5 2
78 Llama 3.2 90B Vision Instruct Meta AI 35,32 20,99 $0,35 $0,4 128K 2,5 39,4 2
79 Llama 3.1 70B Meta AI 34,87 20,1 $0,12 $0,3 131K 3,5 36,7 2
80 Google: Gemma 2 27B Google DeepMind 32,12 14,59 $0,65 $0,65 8K 1,3 27,9 2
81 Llama 3 70B Instruct Meta AI 31,52 13,39 $0,12 $0,3 8K 4,2 22,6 2
82 Mistral Large 2402 Mistral AI 31,4 13,16 $4 $12 32K 1,9 24,5 2
83 Llama 3.1 8B Meta AI 31,14 12,64 $0,02 $0,03 131K 2,4 22,9 2
84 GPT 4 0613 OpenAI 30,82 11,99 $30 $60 8K 1 23 2
85 Claude 3 Sonnet Anthropic 29,97 10,29 $3 $15 200K 2,4 18,2 2
86 Anthropic: Claude 3 Haiku Anthropic 28,97 8,3 $0,25 $1,25 200K 1,7 14,9 2
87 Meta: Llama 3 8B Instruct Meta AI 26,54 3,43 $0,03 $0,04 8K 0,7 6,1 2
88 Llama 2 70B Chat HF Meta AI 25,65 1,65 $1 $1 4K 0 3,3 2

A tabela rola na horizontal: nem todas as colunas cabem.

As colunas da direita são as parcelas da pontuação, trazidas para uma escala comum de 0 a 100 pela dispersão real entre os modelos medidos. Somadas com os pesos indicados, dão o número da coluna principal: nelas dá para ver em que exatamente um modelo superou outro. Um travessão significa “não medido”, não zero.

O que cada conjunto de tarefas verifica
FrontierMath, níveis 1–3
modelos medidos: 39
FrontierMath, nível 4
problemas de investigação modelos medidos: 39
MATH, nível de dificuldade cinco
modelos medidos: 72
Mock AIME 2024–2025
problemas de olimpíada modelos medidos: 110

A coluna “conjuntos” indica com base em quantos conjuntos de tarefas foi calculada a pontuação deste modelo. Quanto mais houver, mais confiável é o número: uma pontuação sobre dois conjuntos é mais dispersa do que sobre seis, e o ajuste de cobertura leva em conta exatamente isso.

O preço é o mais baixo entre os fornecedores do modelo, tarifa base, sem tarifas em lote nem reduzidas. A entrada e a saída são mostradas separadamente de propósito: na maioria dos modelos a saída custa várias vezes mais que a entrada, e a conta final depende do que predomina na tarefa.

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