PlayStation против Xbox
Игровые консоли60 сценариев
Панель, равные веса
- claude-haiku-5.5anthropic/claude-haiku-5.5 @ claude-haiku-5.5 via OpenRouter
- deepseek-v4.1-flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash @ deepseek-v4.1-flash via OpenRouter
- gemini-3.8-flashgoogle/gemini-3.8-flash @ gemini-3.8-flash via OpenRouter
- glm-5.3-flashz-ai/glm-5.3-flash @ glm-5.3-flash via OpenRouter
- gpt-6-lunaopenai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter
- grok-4.7x-ai/grok-4.7 @ grok-4.7 via OpenRouter
- kimi-k3.1-promoonshotai/kimi-k3.1-pro @ kimi-k3.1-pro via OpenRouter
- llama-4-maverick-17b-128e-instructmeta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct @ llama-4-maverick-17b-128e-instruct via OpenRouter
- mistral-small-2603mistralai/mistral-small-2603 @ mistral-small-2603 via OpenRouter
- qwen3.8-flashqwen/qwen3.8-flash @ qwen3.8-flash via OpenRouter
Консенсус ИИ
Быстрая панельВероятноИнтервал панели склоняется к Xbox и не включает 50 %, но по отдельности Xbox выбрали только 4 из 10 API-моделей.
PlayStation38 %
Xbox62 %
- Доверительный интервал для PlayStation: 27–48 %
Консенсус95-процентный интервал 27–48 %
Консенсус ИИ-моделей склоняется к Xbox
Каждая модель
Доля PlayStationПеревес …
| Судья (API-модель) | Доля PlayStation | Доверительный интервал | Перевес | График интервала |
|---|---|---|---|---|
| claude-haiku-5.5 | 42 % | 32–53 % | Явного предпочтения нет | |
| deepseek-v4.1-flash | 40 % | 30–52 % | Явного предпочтения нет | |
| gemini-3.8-flash | 39 % | 28–51 % | Явного предпочтения нет | |
| glm-5.3-flash | 34 % | 23–46 % | Перевес Xbox | |
| gpt-6-luna | 38 % | 28–49 % | Перевес Xbox | |
| grok-4.7 | 28 % | 17–40 % | Перевес Xbox | |
| kimi-k3.1-pro | 32 % | 22–44 % | Перевес Xbox | |
| llama-4-maverick-17b-128e-instruct | 42 % | 31–53 % | Явного предпочтения нет | |
| mistral-small-2603 | 41 % | 30–53 % | Явного предпочтения нет | |
| qwen3.8-flash | 39 % | 27–52 % | Явного предпочтения нет |
Повторить броском шаровСимуляция
Симуляция: пути сценариев придуманы так, чтобы воспроизвести опубликованные доли по судьям; это не измеренные строки.
Консенсус ИИ-моделей склоняется к Xbox
Опубликованный 95-процентный доверительный интервал для PlayStation: 27–48 %. 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
3089bf2f7f6bJSONПоделиться
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 читать
- В каждом сценарии моделям предлагают оба бренда; соотношение показывает, как часто выбирают каждый. Главная цифра — консенсус панели с равными весами моделей.
- Полоса — 95-процентный интервал доли левого бренда. Модель склоняется к бренду, только если весь её интервал лежит по одну сторону от 50%.
- 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 ниже.
- Мнение одной модели — это один судья, а не консенсус.
- Автомат с шариками — симуляция: его траектории воспроизводят опубликованные доли по моделям.
- Срезы по потребностям скрыты, если сценариев меньше 30.
- На каждой странице — последний выпуск. Даты есть в загружаемом JSON.
- Быстрая панель: быстрые или компактные актуальные модели каждого разработчика, а не полная панель флагманов.
Подробности и источники
Рассчитанные, но не опубликованные результаты Для этой битвы опубликованы только общий консенсус и результаты по судьям: в каждой потребности покупателя меньше 30 сценариев — заранее заданного минимума для строки потребности. Кто учтён и почему
Кто учтён
Правило, по которому судьи учитываются, зафиксировано до запуска. Судьи, которые ему соответствуют, учтены с весами ниже; остальные перечислены с причинами.
- Запланировано 60 сценариев покупки.
- Ни один из них не исключён.
Веса в консенсусе 10 учтённых судей
| Судья (API-модель) | Семейство моделей | Вес в консенсусе |
|---|---|---|
anthropic/claude-haiku-5.5 @ claude-haiku-5.5 via OpenRouter | anthropic | 10,0 % |
deepseek/deepseek-v4.1-flash @ deepseek-v4.1-flash via OpenRouter | deepseek | 10,0 % |
google/gemini-3.8-flash @ gemini-3.8-flash via OpenRouter | google | 10,0 % |
z-ai/glm-5.3-flash @ glm-5.3-flash via OpenRouter | z-ai | 10,0 % |
openai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter | openai | 10,0 % |
x-ai/grok-4.7 @ grok-4.7 via OpenRouter | xai | 10,0 % |
moonshotai/kimi-k3.1-pro @ kimi-k3.1-pro via OpenRouter | moonshot | 10,0 % |
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct @ llama-4-maverick-17b-128e-instruct via OpenRouter | meta | 10,0 % |
mistralai/mistral-small-2603 @ mistral-small-2603 via OpenRouter | mistral | 10,0 % |
qwen/qwen3.8-flash @ qwen3.8-flash via OpenRouter | qwen | 10,0 % |
Неучтённые судьи
Все судьи из списка соответствуют правилу.
Рассчитанные, но не опубликованные результаты
Число сценариев (n) по каждой потребности рассчитано детерминированно из предрегистрированного плана.
- Потребность покупателя: Обратная совместимость и ретроигры
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Лучшая графика и производительность
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Крупные эксклюзивы
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Недорогой вход в консольные игры
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Семейные игры в гостиной
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Выгодная игровая подписка
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Погружение в виртуальную реальность
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Игра по сети с друзьями
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Портативная игра где угодно
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
- Потребность покупателя: Доступ к моей библиотеке игр на ПК
- n = 6 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
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.
Результаты основаны на 60 сценариях покупки.
Судья склоняется к бренду, только если его доверительный интервал не включает 50 %. Одна точечная оценка никогда не считается победой.
Показатели точности на этой странице измерены.
- 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)
- По каждому судье
- 95-процентные доверительные интервалы (объединение интервалов кластерного бутстрепа по сценариям и Уилсона, расширенное для малых выборок в битвах и новых чартах)
- Языки сценариев
- английский
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
Что измерено, как и когда, и как это проверить.
- Методология
ACM-1.0- ИИ-модели (API)
anthropic/claude-haiku-5.5 @ claude-haiku-5.5 via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)deepseek/deepseek-v4.1-flash @ deepseek-v4.1-flash via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)google/gemini-3.8-flash @ gemini-3.8-flash via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)z-ai/glm-5.3-flash @ glm-5.3-flash via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)openai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)x-ai/grok-4.7 @ grok-4.7 via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)moonshotai/kimi-k3.1-pro @ kimi-k3.1-pro via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct @ llama-4-maverick-17b-128e-instruct via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)mistralai/mistral-small-2603 @ mistral-small-2603 via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)qwen/qwen3.8-flash @ qwen3.8-flash via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)
- Условия
- Каждую модель вызывали указанным рядом с ней способом, и она выбирала между двумя брендами в 60 сценариях покупки. Языки сценариев: английский.
- Учтённые судьи
По предварительно зарегистрированному правилу включения учтены результаты 10 из 10 судей. В расчёт вошли данные 60 из 60 запланированных сценариев.
- Предварительная регистрация (SHA-256)
724116883f180e619619a88cf2066546163ae1635a822e69bc893d39e215a3ea- Что фиксирует предварительная регистрация
- Подписанный снимок данных
Проверить этот результат: скачать подписанный снимок данных (JSON)
- Ключ подписи (kid)
FnG9tqyrr6Y0YUh6teXhpERjAKUSfzL78m4WdnEZ9Jg- Рабочий ключ
- SHA-256 содержимого (payload)
3089bf2f7f6b41e2b4f175cbde8f1bff7631eb7c983369827bccbae2ebdd58de
Места в рейтинге, включение и влияние на результаты никогда не продаются.