Pickbench
Связаться

Enterprise Rent-A-Car против Hertz

Компании по прокату автомобилей60 сценариев

Панель, равные веса

  • Claude Haiku 5.5anthropic/claude-haiku-5.5
  • DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash
  • Gemini 3.8 Flashgoogle/gemini-3.8-flash
  • GLM-5.3 Flashz-ai/glm-5.3-flash
  • GPT-6 Lunaopenai/gpt-6-luna
  • Grok 4.7x-ai/grok-4.7
  • Kimi K3.1 Promoonshotai/kimi-k3.1-pro
  • Llama 4 Maverickmeta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct
  • Mistral Small 2603mistralai/mistral-small-2603

Ответ

ЯвноБыстрая панель

Enterprise Rent-A-Car

Enterprise Rent-A-Car 69 % · Hertz 31 % — все 9 моделей вместе

8 явно предпочитают Enterprise Rent-A-Car · 0 без явного предпочтения · 1 явно предпочитает Hertz · исключено: 1 · все 9 учтённых моделей входят в общий результат

95-процентный интервал для Enterprise Rent-A-Car: 60–77 %

Подробнеекаждая модель, интервалы, условия

Все модели вместе

Быстрая панель

ЯвноВсе 9 моделей вместе склоняются к Enterprise Rent-A-Car (интервал не включает 50 %); по отдельности: 8 явно предпочитают Enterprise Rent-A-Car · 0 без явного предпочтения · 1 явно предпочитает Hertz.

Enterprise Rent-A-Car69 %

Hertz31 %

  • Доверительный интервал для Enterprise Rent-A-Car: 60–77 %

Консенсус95-процентный интервал 60–77 %

Каждая модель

Доля бренда, названного в строке, с интервалом

Полоса: Enterprise Rent-A-Car слева, Hertz справа; пунктир — 50 %.

Условная доля выбора бренда, названного в строке, по каждому судье (среди сценариев, где судья выбрал бренд), с доверительными интервалами. 95-процентные доверительные интервалы (объединение интервалов кластерного бутстрепа по сценариям и Уилсона, расширенное для малых выборок в битвах и новых чартах)
Судья (API-модель)Бренд и доляДоверительный интервалПеревесГрафик интервала
Claude Haiku 5.5Enterprise Rent-A-Car: 73 %63–82 %Явное предпочтение
DeepSeek V4.1 FlashEnterprise Rent-A-Car: 65 %54–75 %Явное предпочтение
Gemini 3.8 FlashEnterprise Rent-A-Car: 72 %61–81 %Явное предпочтение
GLM-5.3 FlashEnterprise Rent-A-Car: 69 %59–77 %Явное предпочтение
GPT-6 LunaEnterprise Rent-A-Car: 84 %76–91 %Явное предпочтение
Grok 4.7Enterprise Rent-A-Car: 83 %73–91 %Явное предпочтение
Kimi K3.1 ProEnterprise Rent-A-Car: 70 %59–80 %Явное предпочтение
Llama 4 MaverickHertz: 70 %59–80 %Явное предпочтение
Mistral Small 2603Enterprise Rent-A-Car: 73 %63–82 %Явное предпочтение

А вы бы что выбрали?

Как считаются голоса

Ваш голос отправляется в Pickbench и учитывается один раз на браузер для этой битвы. Его можно изменить.

Голоса посетителей показаны рядом с результатами ИИ только для сравнения и никогда не смешиваются с цифрами ИИ.

Проголосовавшие посетители

Открытый онлайн-опрос посетителей Pickbench, а не репрезентативное исследование.

Голоса посетителей пока не подсчитаны.

Как считаются голоса

Повторить броском шаровСимуляция
Enterprise Rent-A-Car
Hertz

Симуляция: пути сценариев придуманы так, чтобы воспроизвести опубликованные доли по судьям; это не измеренные строки.

Консенсус ИИ-моделей склоняется к Enterprise Rent-A-Car

Опубликованный 95-процентный доверительный интервал для Enterprise Rent-A-Car: 60–77 %. Нажмите «Бросить», чтобы увидеть, куда падают смоделированные сценарии.

Как это читать

Каждый шар — смоделированный сценарий покупки. Каждый ряд штырьков — ИИ-модель, которая толкает шар к выбранному ею бренду.

Один бросок — одна выборка. Бросьте ещё раз, и куча сдвинется; оранжевая полоса показывает, где оказывается баланс в 95 % бросков.

Лидер называется, только когда полоса не задевает середину. Пути смоделированы по опубликованным долям судей: ни одна модель не видела эти сценарии.

Нажмите, чтобы бросить. Удерживайте, чтобы бросать дальше.

Цифры за машиной
Подписанный снимок данных571083b08e94JSON
Встроить

Встраивание бесплатно. Показывается последний выпуск; строку источника и ссылку не убирайте.

Статичная карточка (SVG)

Как это измерено · проверка

Как читать

Доля — как часто модели выбирали каждый бренд, с 95-процентным интервалом. Бренд впереди, только если весь его интервал выше 50 % — для всех моделей вместе и для каждой модели по отдельности; иначе — слишком близко.

На каждой странице — последний выпуск. Даты есть в загружаемом JSON.

Кто учтён

  • По предварительно зарегистрированному правилу включения учтены результаты 9 из 10 судей.
  • В расчёт вошли данные 60 из 60 запланированных сценариев.
Веса в консенсусе 9 учтённых судей
Вес каждого учтённого судьи в консенсусе
Судья (API-модель)Семейство моделейВес в консенсусе
Claude Haiku 5.5Anthropic11,1 %
DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek11,1 %
Gemini 3.8 FlashGoogle11,1 %
GLM-5.3 FlashZ.ai11,1 %
GPT-6 LunaOpenAI11,1 %
Grok 4.7xAI11,1 %
Kimi K3.1 ProMoonshot AI11,1 %
Llama 4 MaverickMeta11,1 %
Mistral Small 2603Mistral AI11,1 %

Неучтённые судьи

jdg-live-qwen3-8-flash-or-v1
Слишком мало корректных ответов (ниже заранее заданного минимума) и Ответил на слишком малую часть запланированных сценариев

Результаты по потребностям

Результаты по потребностям не публикуются: 6 сценариев на потребность — меньше заранее заданного минимума в 30.

10 потребностей покупателя
  • Командировки и программа лояльности
  • Гибкость при раннем возврате и задержках рейса
  • Внедорожник или минивэн для семейного отпуска
  • Быстрое получение машины в аэропорту
  • Экономичные поездки по трассе
  • Поездки компанией с несколькими водителями
  • Низкая итоговая цена и понятные сборы
  • Аренда на несколько недель
  • Поездки в один конец и по живописным маршрутам
  • Зимние и горные поездки

Методология

Каждый судья — ИИ-модель, которую вызывают через API; в разделе «Об этом результате» указано, какая это модель и как её вызывали. В каждом сценарии покупки судья выбирает между двумя брендами. Единица анализа — сценарий.

Версия
ACM-1.0
Точность
Измерена
Консенсус, потребности и языки
95-процентные доверительные интервалы (комбинация интервалов отдельных судей методом MOVER, расширенная для малых выборок в битвах и новых чартах). В консенсусе каждое семейство моделей имеет равный вес. Основная мера — результаты по каждому судье в разделе «Каждая модель».
По каждому судье
95-процентные доверительные интервалы (объединение интервалов кластерного бутстрепа по сценариям и Уилсона, расширенное для малых выборок в битвах и новых чартах). Мнение одной модели — это один судья, а не консенсус.
Панель
Быстрая панель: быстрые или компактные актуальные модели каждого разработчика, а не полная панель флагманов.

Предупреждения о данных

  • Только названия брендов: модели видели каждый вариант как название бренда, без фактов о товарах, и отвечали по собственным знаниям.

Об этом результате

ИИ-модели (API)
  • Claude Haiku 5.5
  • DeepSeek V4.1 Flash
  • Gemini 3.8 Flash
  • GLM-5.3 Flash
  • GPT-6 Luna
  • Grok 4.7
  • Kimi K3.1 Pro
  • Llama 4 Maverick
  • Mistral Small 2603

Каждая модель вызывалась через OpenRouter (провайдеры закреплены).

Условия
Каждая модель выбирала между двумя брендами в 60 сценариях покупки. Языки сценариев: английский.
Предварительная регистрация (SHA-256)
6ad6d7d50d14… Что фиксирует предварительная регистрация
Подписанный снимок данных

Проверить этот результат: скачать подписанный снимок данных (JSON)

Ключ подписи (kid)
FnG9tqyrr6Y0… · Рабочий ключ
SHA-256 содержимого (payload)
571083b08e94…

Как проверить снимок данных

Места в рейтинге, включение и влияние на результаты никогда не продаются.