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Modelle6/Tag per E-MailPrimärquelle
Stanfords KI-Index 2026 verfolgt, wie KI-Modelle bei GPQA Diamond abschneiden, einem Satz von Chemie- und Physikfragen auf Doktorandenniveau, die bewusst so gestaltet sind, dass Google-Suchen nicht weiterhelfen. Die mittlere Modellgenauigkeit bei diesem Benchmark erreichte 2025 93 %, verglichen mit einer Basislinie menschlicher Expertenvalidierer von 81,2 % -- KI-Modelle schlagen promovierte Experten nun um 12 Punkte bei GPQA Diamond
Geprüft 2026-10-01
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- KI-Modelle können inzwischen Gold bei der Internationalen Mathematikolympiade gewinnen, doch Stanfords AI Index 2026 zeigt, dass sie an einer Aufgabe scheitern, die die meisten Kinder früh beherrschen. Bei den 180 Zifferblatt-Designs und 720 Fragen von ClockBench las das beste Modell, GPT-5.4 High, analoge Uhren nur in 50,6 % der Fälle korrekt ab, gegenüber 90,1 % bei Menschen
- KI-Spitzenmodelle holen bei Benchmarks, die ihnen eigentlich widerstehen sollen, schnell auf. Vor einem Jahr erzielten sie bei Humanity's Last Exam, einem 2.700 Fragen umfassenden Test, der für KI schwer und für menschliche Experten günstig konzipiert ist, noch unter 10 %. Inzwischen erreicht die Genauigkeit 38,3 % bei Humanity's Last Exam, gegenüber unter 10 % ein Jahr zuvor
- Stanfords 2026 AI Index zitiert eine Studie, in der Microsofts AI Diagnostic Orchestrator, gepaart mit OpenAIs o3-Reasoning-Modell, gegen 21 praktizierende Ärzte mit fünf bis zwanzig Jahren Erfahrung antrat, die unter vergleichbaren Bedingungen ohne Hilfsmittel diagnostisch anspruchsvolle Fälle aus dem New England Journal of Medicine bearbeiteten. Die Genauigkeit des KI-Systems erreichte 85,5 % gegenüber rund 20 % bei den unterstützungsfreien Ärzten