Pickbench
Связаться

Subaru Solterra AWD против Honda Prologue AWD Elite

Электромобили53 сценария

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

Консенсус ИИ

Быстрая панель

Явно5 из 5 API-моделей выбрали Subaru; интервал панели склоняется к Subaru и не включает 50 %.

Subaru Solterra AWD99 %

Honda Prologue AWD Elite1 %

  • Доверительный интервал для Subaru Solterra AWD: 93–100 %

Консенсус95-процентный интервал 93–100 %

Консенсус ИИ-моделей склоняется к ⁨Subaru Solterra AWD⁩

Каждая модель

Доля Subaru Solterra AWDПеревес …

Условная доля выбора Subaru Solterra AWD 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 Subaru Solterra AWDДоверительный интервалПеревесГрафик интервала
claude-haiku-5.597 %93–100 %Перевес Subaru Solterra AWD
deepseek-v4.1-flash100 %93–100 %Перевес Subaru Solterra AWD
gemini-4-argon100 %93–100 %Перевес Subaru Solterra AWD
gpt-6-luna100 %93–100 %Перевес Subaru Solterra AWD
mistral-large-4-0100 %93–100 %Перевес Subaru Solterra AWD

Голосование

Какой товар выбрали бы вы?

Сначала проголосуйте: результат ИИ появится после голоса или пропуска.

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
Subaru
Honda

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

Консенсус ИИ-моделей склоняется к Subaru

Опубликованный 95-процентный доверительный интервал для Subaru: 93–100 %. 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 данныхb07eefcf8c2dJSON
Встроить

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

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 Subaru Solterra AWD (Auto (A1)) против 2026 Honda Prologue AWD Elite (Auto (A1))

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 53 сценария покупки.
  • Ни один из них не исключён.
Веса в консенсусе 5 учтённых судей
Вес каждого учтённого судьи в консенсусе
Судья (API-модель)Семейство моделейВес в консенсусе
anthropic/claude-haiku-5.5 @ claude-haiku-5.5 via OpenRouteranthropic20,0 %
deepseek/deepseek-v4.1-flash @ deepseek-v4.1-flash via OpenRouterdeepseek20,0 %
google/gemini-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRoutergoogle20,0 %
openai/gpt-6-luna @ gpt-6-luna via OpenRouteropenai20,0 %
mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRoutermistral20,0 %

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 = 9 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Удовольствие от вождения
n = 10 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 = 11 сценариев (меньше 30) — Сценариев меньше заранее заданного минимума
Потребность покупателя: Низкие расходы на содержание
n = 12 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 53 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 53 сценариях покупки. Языки сценариев: английский.
Учтённые судьи

По предварительно зарегистрированному правилу включения учтены результаты 5 из 5 судей. В расчёт вошли данные 53 из 53 запланированных сценариев.

Кто учтён и почему

Предварительная регистрация (SHA-256)
bb9083c33c2eead95d7ef4840a5753c6bf9e270e4b0507c6e1b26931bdf137ec
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)
b07eefcf8c2df63f4306d8feaf05264eddcb66ca60986aea5337cef5a1d58edd

Как проверить снимок данных

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