Сети бургерных фастфуда
Какой бренд выбирают 10 ИИ-моделей, с интервалами.
Панель, равные веса
- anthropic/claude-opus-5.5 @ claude-opus-5.5 via OpenRouter (10 %)
- openai/gpt-6.1-sol @ gpt-6.1-sol via OpenRouter (10 %)
- google/gemini-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRouter (10 %)
- deepseek/deepseek-v4-pro @ deepseek-v4-pro via OpenRouter (10 %)
- mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRouter (10 %)
- meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct @ llama-4-maverick-17b-128e-instruct via OpenRouter (10 %)
- moonshotai/kimi-k3.1-pro @ kimi-k3.1-pro via OpenRouter (10 %)
- z-ai/glm-5.3 @ glm-5.3 via OpenRouter (10 %)
- qwen/qwen3.8-max-prime @ qwen3.8-max-prime via OpenRouter (10 %)
- x-ai/grok-4.7 @ grok-4.7 via OpenRouter (10 %)
Слишком близкоЕдинственного фаворита нет: McDonald's и Wendy's делят верхний уровень у API-моделей этой панели (10).
Уровень 1
- McDonald's61 %95-процентный интервал > 50 %–71 %возможное место 1–2
- Wendy's44 %95-процентный интервал 35–54 %возможное место 1–7
Уровень 2
- Jack in the Box32 %95-процентный интервал 22–42 %возможное место 2–9
- Burger King28 %95-процентный интервал 19–38 %возможное место 2–10
- Whataburger26 %95-процентный интервал 18–35 %возможное место 2–10
- Culver's24 %95-процентный интервал 15–35 %возможное место 2–11
- Five Guys21 %95-процентный интервал 13–32 %возможное место 3–11
- Shake Shack20 %95-процентный интервал 11–31 %возможное место 2–12
- Sonic Drive-In19 %95-процентный интервал 12–28 %возможное место 3–11
Уровень 3
- Hardee's12 %95-процентный интервал 6–19 %возможное место 4–12
- In-N-Out Burger8 %95-процентный интервал 3–15 %возможное место 6–12
- Carl's Jr.5 %95-процентный интервал 2–9 %возможное место 9–12
Проведите по графику, чтобы проверить долю.
Слишком близкоЕдинственного фаворита нет: McDonald's и Wendy's делят верхний уровень у API-моделей этой панели (10).
| Бренд | Доля выбора | 95-процентный интервал | Возможное место | Уровень |
|---|---|---|---|---|
| McDonald's | 61 % | > 50 %–71 % | 1–2 | Уровень 1 |
| Wendy's | 44 % | 35–54 % | 1–7 | Уровень 1 |
| Jack in the Box | 32 % | 22–42 % | 2–9 | Уровень 2 |
| Burger King | 28 % | 19–38 % | 2–10 | Уровень 2 |
| Whataburger | 26 % | 18–35 % | 2–10 | Уровень 2 |
| Culver's | 24 % | 15–35 % | 2–11 | Уровень 2 |
| Five Guys | 21 % | 13–32 % | 3–11 | Уровень 2 |
| Shake Shack | 20 % | 11–31 % | 2–12 | Уровень 2 |
| Sonic Drive-In | 19 % | 12–28 % | 3–11 | Уровень 2 |
| Hardee's | 12 % | 6–19 % | 4–12 | Уровень 3 |
| In-N-Out Burger | 8 % | 3–15 % | 6–12 | Уровень 3 |
| Carl's Jr. | 5 % | 2–9 % | 9–12 | Уровень 3 |
Как это читать
- Доля выбора: как часто модели выбирают бренд, когда он есть в шорт-листе на 4. Случайный выбор — 25 %, пунктирная линия.
- Полоса — 95-процентный интервал, яркая отметка — оценка. Перекрывающиеся полосы не задают строгий порядок.
- Уровни публикуются: в уровень входят бренды, которые нельзя отличить от его лидера. Один уровень не значит «равны».
- Место — это правдоподобный диапазон мест, а не строгая позиция.
- Проведите по графику, чтобы выбрать долю и увидеть, в какие интервалы она попадает.
- Только названия брендов: модели видели каждый вариант как название бренда, без фактов о товарах, и отвечали по собственным знаниям.
- Панель флагманов: по одной актуальной флагманской модели от каждого крупного разработчика и самые используемые модели.
- На каждой странице — последний выпуск. Даты есть в загружаемом JSON.
Модели и условия
В каждом выпуске бренды категории предлагаются панели ИИ-моделей, вызываемых через их API, в случайных шорт-листах на 4 (случайный выбор — 25 %). Каждый вариант был только названием бренда, без фактов о товарах, цен и любых коммерческих данных, поэтому доля бренда показывает, какой бренд модели рекомендуют по собственным знаниям для потребностей покупателей из сценариев. Доли даны с 95-процентными интервалами; уровни и интервалы мест — одновременные, на том же уровне.
- anthropic/claude-opus-5.5 @ claude-opus-5.5 via OpenRouter (10 %)
- openai/gpt-6.1-sol @ gpt-6.1-sol via OpenRouter (10 %)
- google/gemini-4-argon @ gemini-4-argon via OpenRouter (10 %)
- deepseek/deepseek-v4-pro @ deepseek-v4-pro via OpenRouter (10 %)
- mistralai/mistral-large-4-0 @ mistral-large-4-0 via OpenRouter (10 %)
- meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct @ llama-4-maverick-17b-128e-instruct via OpenRouter (10 %)
- moonshotai/kimi-k3.1-pro @ kimi-k3.1-pro via OpenRouter (10 %)
- z-ai/glm-5.3 @ glm-5.3 via OpenRouter (10 %)
- qwen/qwen3.8-max-prime @ qwen3.8-max-prime via OpenRouter (10 %)
- x-ai/grok-4.7 @ grok-4.7 via OpenRouter (10 %)
Условия: закрытые вызовы API через OpenRouter (провайдеры закреплены); веб-поиск, заземление, инструменты и поиск данных отключены; принудительный выбор; перефразировок на сценарий — 2, язык: английский.
Методология: ACM-1.0-chart-draft (черновые правила движения, значимости и событий ждут проверки).