Ram 1500 2WD против Honda Ridgeline AWD

Пикапы58 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-4-argongoogle/gemini-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRouter
gpt-6-lunaopenai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter
mistral-large-4-0mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRouter

Быстрая панель

Явно4 из 5 API-моделей выбрали Honda; интервал панели склоняется к Honda и не включает 50 %.

Ram 1500 2WD35 %

Honda Ridgeline AWD65 %

Консенсус95-процентный интервал 23–48 %

Консенсус ИИ-моделей склоняется к ⁨Honda Ridgeline AWD⁩

Каждая модель

Доля Ram 1500 2WDПеревес …

Условная доля выбора Ram 1500 2WD 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)	Доля Ram 1500 2WD	Доверительный интервал	Перевес
claude-haiku-5.5	31 %	20–43 %	Перевес Honda Ridgeline AWD
deepseek-v4.1-flash	36 %	24–49 %	Перевес Honda Ridgeline AWD
gemini-4-argon	37 %	25–51 %	Явного предпочтения нет
gpt-6-luna	35 %	23–49 %	Перевес Honda Ridgeline AWD
mistral-large-4-0	36,6 %	24,6–49,6 %	Перевес Honda Ridgeline AWD

Голосование

Какой товар выбрали бы вы?

Ваше нажатие остаётся в этом браузере: ничего не отправляется.

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

Как считаются голоса

Повторить броском шаровСимуляция

Ram

Honda

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

Консенсус ИИ-моделей склоняется к Honda

Опубликованный 95-процентный доверительный интервал для Ram: 23–48 %. 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.

Нажмите, чтобы бросить. Удерживайте, чтобы бросать дальше.

Цифры за машиной

Подписанный снимок данных39258c3f7802JSON

Встроить

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

Код для встраивания (iframe)

<iframe src="https://pickbench.ai/embed/ru/battle/ram-1500-2wd-2026-49368-vs-honda-ridgeline-awd-2026-49835/" title="Битва брендов Pickbench: Ram против Honda" width="100%" height="480" loading="lazy" frameborder="0" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox"></iframe>
<p><a href="https://pickbench.ai/ru/battles/ram-1500-2wd-vs-honda-ridgeline-awd/">Источник: Pickbench</a></p>

Статичная карточка (SVG)

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

Сравниваемые комплектации: 2026 Ram 1500 2WD (Auto 8-spd, 6 cyl, 3.0 L, Turbo) против 2026 Honda Ridgeline AWD (Auto (S9), 6 cyl, 3.5 L)

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 58 сценариев покупки.
Ни один из них не исключён.

Веса в консенсусе 5 учтённых судей

Вес каждого учтённого судьи в консенсусе
Судья (API-модель)	Семейство моделей	Вес в консенсусе
`anthropic/claude-haiku-5.5 @ claude-haiku-5.5 via OpenRouter`	`anthropic`	20,0 %
`deepseek/deepseek-v4.1-flash @ deepseek-v4.1-flash via OpenRouter`	`deepseek`	20,0 %
`google/gemini-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRouter`	`google`	20,0 %
`openai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter`	`openai`	20,0 %
`mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRouter`	`mistral`	20,0 %

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: Ежедневные поездки: n = 10 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Удовольствие от вождения: n = 9 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Для семьи: n = 11 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Надёжность: n = 14 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Низкие расходы на содержание: n = 14 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 58 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

Модели выбирали только по характеристикам EPA; цена покупки, надёжность и наличие в продаже не оценивались.

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-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)
openai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)
mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRouter, через OpenRouter (провайдеры закреплены)

Условия

Каждую модель вызывали указанным рядом с ней способом, и она выбирала между двумя брендами в 58 сценариях покупки. Языки сценариев: английский.

Учтённые судьи

По предварительно зарегистрированному правилу включения учтены результаты 5 из 5 судей. В расчёт вошли данные 58 из 58 запланированных сценариев.

Кто учтён и почему

Предварительная регистрация (SHA-256)

2e4237f235c5319a7cc0c0439b99675c70cc56c0e012e084efe8eb1fca5a3e8d

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): 39258c3f780293ae6c5d60d727dffc635f7ee75b352ad6f4c454ce0c3eaddd95

Как проверить снимок данных

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