Vergleich der Leistung ausgewählter KI-Modelle mit menschlichen Fähigkeiten 2024

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Ausgewählte KI-Modelle im Vergleich zur menschlichen Leistung weltweit in den Jahren 2012 bis 2024

MerkmalHuman BaselineImage classification (ImageNet Top-5)Competition-level mathematics (MATH)Multitask language understanding (MMLU)English language understanding (SuperGLUE)PhD-level science questions (GPQA Diamond)Medium-level reading comprehension (SQuAD 2.0)Multimodal understanding and reasoning (MMMU)Visual reasoning (VQA)
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Statistik: Ausgewählte KI-Modelle im Vergleich zur menschlichen Leistung weltweit in den Jahren 2012 bis 2024
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In Kooperation mit

Stanford University

Veröffentlichungsdatum

April 2025

Region

Weltweit

Erhebungszeitraum

2024

Hinweise und Anmerkungen

Eine KI-Benchmark ist ein standardisierter Test, der dazu dient, die Leistung und die Fähigkeiten von KI-Systemen bei bestimmten Aufgaben zu bewerten. Dabei handelt es, sich um eine Standardmethode, die ermöglicht den Fortschritt von KI-Systemen zu überwachen. 

Die Quelle gibt an, dass die Werte skaliert wurden, um eine Standardmetrik für den Vergleich verschiedener Benchmarks zu erhalten. Die Skalierungsfunktion ist so kalibriert, dass die Leistung des besten Modells für jedes Jahr als Prozentsatz der menschlichen Basisleistung für eine bestimmte Aufgabe gemessen wird. Ein Wert von 1,05 Prozent bedeutet zum Beispiel, dass ein Modell 5 Prozent besser abschneidet als die Human-Baseline.

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