Multimodal Knowledge Agent (MKA)

Eine Implementierung des Multimodal Knowledge Agent (MKA)-Benchmarks von Google DeepMind, der prüft, ob Agenten visuell dichte Projektdateien wie Architekturzeichnungen, technische Schemata und klinische Scans lesen und die von Fachleuten erwarteten Ergebnisse erstellen können.

Modelle: 21
Median: 41.0%
Bereich: 27.6%–56.6%

Bewertungsverteilung

Niedrigste: 27.6%
Median: 41.0%
Höchste: 56.6%

Bestenliste

Veraltete Modelle einschließen

Rang	Modell	Ergebnis
1	Claude Fable 5.2 (Max, Default Fallback) Anthropic	56.6%
2	Gemini 4 Carbon (High) Google	54.3%
3	Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) Anthropic	53.0%
4	Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) Anthropic	52.0%
5	Gemini 4 Argon (High) Google	51.3%
6	GPT-6 Astra (Max) OpenAI	50.2%
7	GPT-6.1 Sol (Max) OpenAI	47.7%
8	Muse Wonder (Max) Meta	47.5%
9	Kimi K3.1 Pro Kimi	43.9%
10	GPT-6.1 Terra (Max) OpenAI	43.8%
11	Claude Haiku 5.5 (Max) Anthropic	41.0%
12	Grok 4.7 (Xhigh) SpaceXAI	40.1%
13	DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) DeepSeek	38.5%
14	Qwen3.8 Max (0902) Alibaba	37.4%
15	MiMo-V2.6-Pro Xiaomi	37.3%
16	GPT-6 Luna (Max) OpenAI	36.8%
17	GLM-5.3-Flash Z AI	36.2%
18	Gemini 3.8 Flash (High) Google	35.3%
19	Mistral Large 4 (High) Mistral	35.1%
20	MiniMax-M3.1-Flash MiniMax	33.5%
21	Step 5 Preview StepFun	27.6%

1
Claude Fable 5.2 (Max, Default Fallback)
Anthropic
56.6%
2
Gemini 4 Carbon (High)

Daten von Artificial Analysis

Command Palette

Multimodal Knowledge Agent (MKA)

Bewertungsverteilung

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