Michelin против Goodyear
Автомобильные шины60 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
- Qwen3.8 Flashqwen/qwen3.8-flash
Ответ
ЯвноБыстрая панель
Michelin
Michelin 82 % · Goodyear 18 % — все 10 моделей вместе
10 явно предпочитают Michelin · 0 без явного предпочтения · 0 явно предпочитают Goodyear · все 10 моделей учтены в общем результате
95-процентный интервал для Michelin: 74–88 %
Подробнеекаждая модель, интервалы, условия
Все модели вместе
Быстрая панельЯвноВсе 10 моделей вместе склоняются к Michelin (интервал не включает 50 %); по отдельности: 10 явно предпочитают Michelin · 0 без явного предпочтения · 0 явно предпочитают Goodyear.
Michelin82 %
Goodyear18 %
- Доверительный интервал для Michelin: 74–88 %
Консенсус95-процентный интервал 74–88 %
Каждая модель
Доля бренда, названного в строке, с интервалом
Полоса: Michelin слева, Goodyear справа; пунктир — 50 %.
| Судья (API-модель) | Бренд и доля | Доверительный интервал | Перевес | График интервала |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | Michelin: 85 % | 76–93 % | Явное предпочтение | |
| DeepSeek V4.1 Flash | Michelin: 70 % | 59–81 % | Явное предпочтение | |
| Gemini 3.8 Flash | Michelin: 81 % | 69–91 % | Явное предпочтение | |
| GLM-5.3 Flash | Michelin: 89 % | 78–96 % | Явное предпочтение | |
| GPT-6 Luna | Michelin: 68 % | 62–75 % | Явное предпочтение | |
| Grok 4.7 | Michelin: 83 % | 71–92 % | Явное предпочтение | |
| Kimi K3.1 Pro | Michelin: 76 % | 65–85 % | Явное предпочтение | |
| Llama 4 Maverick | Michelin: 89 % | 82–94 % | Явное предпочтение | |
| Mistral Small 2603 | Michelin: 88 % | 79–95 % | Явное предпочтение | |
| Qwen3.8 Flash | Michelin: 89 % | 83–94 % | Явное предпочтение |
Повторить броском шаровСимуляция
Симуляция: пути сценариев придуманы так, чтобы воспроизвести опубликованные доли по судьям; это не измеренные строки.
Консенсус ИИ-моделей склоняется к Michelin
Опубликованный 95-процентный доверительный интервал для Michelin: 74–88 %. 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.
- Другие потребности
Нажмите, чтобы бросить. Удерживайте, чтобы бросать дальше.
Цифры за машиной
e376e5da4f4fJSONПоделиться
Поделиться результатом
Опубликовать
- X (откроется в новой вкладке)
- Threads (откроется в новой вкладке)
- Bluesky (откроется в новой вкладке)
- Reddit (откроется в новой вкладке)
- LinkedIn (откроется в новой вкладке)
- Facebook (откроется в новой вкладке)
- WhatsApp (откроется в новой вкладке)
- Telegram (откроется в новой вкладке)
- Эл. почта
Скачать картинку
Встроить
Встраивание бесплатно. Показывается последний выпуск; строку источника и ссылку не убирайте.
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 10 из 10 судей.
- В расчёт вошли данные 60 из 60 запланированных сценариев.
- Все судьи из списка соответствуют правилу.
Веса в консенсусе 10 учтённых судей
| Судья (API-модель) | Семейство моделей | Вес в консенсусе |
|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | Anthropic | 10,0 % |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 10,0 % |
| Gemini 3.8 Flash | 10,0 % | |
| GLM-5.3 Flash | Z.ai | 10,0 % |
| GPT-6 Luna | OpenAI | 10,0 % |
| Grok 4.7 | xAI | 10,0 % |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | 10,0 % |
| Llama 4 Maverick | Meta | 10,0 % |
| Mistral Small 2603 | Mistral AI | 10,0 % |
| Qwen3.8 Flash | Qwen | 10,0 % |
Результаты по потребностям
Результаты по потребностям не публикуются: 6 сценариев на потребность — меньше заранее заданного минимума в 30.
10 потребностей покупателя
- Нагрузка тяжёлых кроссоверов и электромобилей
- Сцепление в сильный дождь
- Большой пробег по трассе каждый день
- Прочность для пикапов и внедорожников
- Тишина в салоне и плавный ход
- Спортивная управляемость в поворотах
- Устойчивость при буксировке и полной загрузке
- Недорогой комплект на замену
- Сцепление зимой и на снегу
- Всесезонная езда круглый год
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
- Qwen3.8 Flash
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)
ee692eb57b5e…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)
e376e5da4f4f…
Места в рейтинге, включение и влияние на результаты никогда не продаются.