Top.Mail.Ru

🤖 AI-бенчмарк: проходимость 7 моделей

Прематч Лайв (in-play)

Семь внешних ИИ-моделей (Hermes-контур) независимо разбирают одни и те же матчи — прогноз исхода (1X2), тотала (ТБ/ТМ), обеих забьют (ОЗ) и точного счёта. Здесь мы честно сверяем их прогнозы с реальным результатом после финального свистка и сводим всё в один рейтинг точности. Информационно-аналитический срез, не рекомендация ставки.
Здесь ранжирование — по точности попадания (проходимости); доходность моделей в ставках (прибыль/ROI) — в «Виртуальном банке» на странице ИИ-агента. Поэтому лидеры двух страниц могут отличаться — это разные метрики.

⚠️ Данные накапливаются — подсчёт ведётся с 09.07.2026, чтобы все модели сравнивались на одних и тех же событиях (ранние тестовые прогнозы исключены). Выборка пока маленькая, не показательна. Сейчас в срезе 2256 матч(ей), 4518 расчётных прогнозов ИИ (Футбол). Цифры ниже — это N, а не «процент, которому можно верить»: чем больше матчей отыграется, тем увереннее будет срез. Мы показываем его прозрачно с первого дня, а не только когда выборка станет «удобной».
Лучшая проходимость исхода (1X2) · Футбол
GPT 5.5
58.7%
37/63 исходов · 2256 матч.

Крупная цифра — проходимость исхода матча (1X2), как на главной. Полная таблица по всем рынкам (строже — с тоталом, ОЗ и точным счётом) и сводная точность — ниже.

Консенсус ИИ — когда все модели согласны · Футбол
Единогласный прогноз исхода (≥4 моделей за один исход)
54.0%
155/287 единогласных · средняя модель 51.4%

🗳 Голосование большинством моделей (≥4 прогнозов на матч): 50.4% (189/375). Единогласие — реже, но обычно точнее.

Таблица лидеров · Футбол

Модель N (settled) 1X2 Двойной шанс (1X) Тотал голов ОЗ Точный счёт Сводная точность
ChatGPT
63 58.7%(37/63) 74.6%(47/63) 67.4%(31/46) 59.6%(28/47) 10.2%(5/49) 49.3%(101/205)
Claude
944 53.5%(505/944) 77.4%(731/944) 65.8%(542/824) 57.7%(476/825) 17.0%(141/827) 48.7%(1664/3420)
DeepSeek
41 46.3%(19/41) 56.1%(23/41) 61.5%(24/39) 61.5%(24/39) 9.8%(4/41) 44.4%(71/160)
GLM 5.2
407 50.4%(205/407) 74.4%(303/407) 55.8%(222/398) 52.6%(209/397) 9.8%(39/399) 42.2%(675/1601)
Google AI
2363 51.4%(1213/2362) 74.8%(1766/2362) 59.9%(750/1252) 55.0%(596/1083) 12.5%(295/2357) 40.5%(2854/7054)
Qwen
356 48.9%(174/356) 75.0%(267/356) 52.9%(176/333) 52.0%(170/327) 7.8%(26/335) 40.4%(546/1351)
Kimi
344 49.4%(170/344) 73.8%(254/344) 50.8%(156/307) 48.4%(149/308) 9.7%(30/310) 39.8%(505/1269)

серым — выборка <5, не показательно; «—» — модель ещё не дала расчётного прогноза.

Двойной шанс (1X) — тот же пик считается выигравшим, если выбранная сторона победила или случилась ничья. Из проигрышей 1X2 в футболе/хоккее: 1068 ничьи, 1126 андердог (всего расчётных пиков 1X2 в этих видах: 4517, двойной шанс совокупно 75.1% (3391/4517)). Модели почти всегда берут фаворита и не ставят на ничью — двойной шанс показывает, сколько ставок «съедают» именно ничьи.

Сводная точность — доля верных прогнозов по всем показанным рынкам вместе: (сумма угаданных пиков) ÷ (сумма всех рассчитанных пиков) по рынкам 1X2 + Тотал голов + ОЗ + Точный счёт. Каждый рынок-пик весит одинаково. Это точность попадания, а не доходность — деньги/ROI по моделям смотрите на /ai-agent. Тотал: push (счёт ровно на линии) исключён из знаменателя. ОЗ сверяется с тем, забили ли обе команды. «Точный счёт» — угадан итоговый счёт полностью (H и A совпали); прогнозы без распознанного счёта в знаменатель не идут. Двойной шанс (1X): пик считается выигравшим, если выбранная сторона победила ИЛИ ничья — учитывает частые ничьи, которые «съедают» ставки на фаворита. Показатель информационный и в сводную точность не входит.

Сводный рейтинг моделей · все рынки · Футбол

Высота столбца = сводная точность модели по всем применимым рынкам на текущей выборке. Сортировка от лучшей к худшей.

49.3% (101/205)
GPT 5.5
48.7% (1664/3420)
Opus 4.8
44.4% (71/160)
DeepSeek V4 Pro
42.2% (675/1601)
GLM 5.2
40.5% (2854/7054)
Gemini 3.5 Flash
40.4% (546/1351)
Qwen 3.7 Plus
39.8% (505/1269)
Kimi 2.6

Столбцы — модели ИИ по версиям; серым/приглушённо — выборка <5, не показательно. Срез информационный, не рекомендация ставки.

Точность по рынкам · Футбол

Где каждая модель сильна: по одной мини-полосе на применимый рынок, с процентом и (попаданий/выборка).

ChatGPT Сводная 49.3%
1X2
58.7% (37/63)
Тотал голов
67.4% (31/46)
ОЗ
59.6% (28/47)
Точный счёт
10.2% (5/49)
Claude Сводная 48.7%
1X2
53.5% (505/944)
Тотал голов
65.8% (542/824)
ОЗ
57.7% (476/825)
Точный счёт
17.0% (141/827)
DeepSeek Сводная 44.4%
1X2
46.3% (19/41)
Тотал голов
61.5% (24/39)
ОЗ
61.5% (24/39)
Точный счёт
9.8% (4/41)
GLM 5.2 Сводная 42.2%
1X2
50.4% (205/407)
Тотал голов
55.8% (222/398)
ОЗ
52.6% (209/397)
Точный счёт
9.8% (39/399)
Google AI Сводная 40.5%
1X2
51.4% (1213/2362)
Тотал голов
59.9% (750/1252)
ОЗ
55.0% (596/1083)
Точный счёт
12.5% (295/2357)
Qwen Сводная 40.4%
1X2
48.9% (174/356)
Тотал голов
52.9% (176/333)
ОЗ
52.0% (170/327)
Точный счёт
7.8% (26/335)
Kimi Сводная 39.8%
1X2
49.4% (170/344)
Тотал голов
50.8% (156/307)
ОЗ
48.4% (149/308)
Точный счёт
9.7% (30/310)

Фаворит модели по 1X2 = максимум из P1/X/P2 в её вероятностях; для видов спорта без ничьей (теннис, волейбол и т.д.) вариант «Х» не участвует. серым — выборка <5, не показательно. Не рекомендация ставки.