A model for every idea
Explore AI models for research, writing, image editing and video generation. Compare measured performance and task costs to find a model for your work.
18 models
Research and writing
12- Claude Fable 5.1قدم مقتطفات بحثية، أو كودًا، أو سجلات، أو مخططات انسيابية إلى Claude Fable 5.1 لتنظيم الأدلة، وتحليل الأسباب المحتملة، وتفكيك المشكلات المعقدة إلى خطط قابلة للتنفيذ.
- Claude Haiku 5.5امنح Claude Haiku 5.5 مقطعًا نصيًا، أو مجموعة من المدخلات القصيرة، أو سؤالاً مركّزًا. حوّل المادة إلى ملخص موجز، أو مجموعة فئات مفيدة، أو قائمة بالتفاصيل التي يمكنك التحقق منها مقابل المصدر الأصلي.
- Claude Opus 4.6استخدم Claude Opus 4.6 لفحص المواد المصدرية الكبيرة، والتفكير في تغيير صعب وصياغة مسودة بعناية. احضر السياق والنتيجة التي تريدها، ثم قم بتحسين العمل خلال المحادثة.
- Claude Opus 5.5حوّل الأفكار والمواد المصدرية إلى نتائج عملية قابلة للاستخدام. طوّر المقالات، واستنتج قرارات، وابنِ صفحات ويب، أو استكشف الحركات عبر الكود، ثم حسّن النتائج خلال المحادثة.
- Claude Sonnet 5.5ابدأ بهدف واضح والمواد الكامنة وراءه. استخدم Claude Sonnet 5.5 لتطوير مستند منظم ومناقشة مرجع بصري أو مراجعة مسودة مع الحفاظ على الحقائق والصوت الذي ترغب في إبقائه.
- DeepSeek-V4.1-Flashحوّل الملخصات الأولية، مشاكل الكود، أو مجموعة من الملاحظات إلى مسودات مركزة. حدد المهمة، قدم السياق، واطلب الخطوة التالية المفيدة.
- Gemini 3.8 Flashحوّل المواد المرجعية إلى خطوة تالية واضحة. استخدم Gemini 3.8 Flash لشرح مستند أو مقارنة التفاصيل في مرجع بصري أو تحويل موجز عام إلى مسودة منظمة يمكنك مواصلة تحسينها.
- Gemini 4 Argonاستخدم Gemini 4 Argon لتحليل المسائل الرياضية، وتصميم حلول البرمجة، أو قراءة المقالات التقنية الطويلة. مع دمج الرسوم البيانية ولقطات الشاشة، يصبح شرح تفاصيل المشكلة أسهل.
- GPT-6.1 Solأرسل متطلبات الميزات، أو تغييرات الكود، أو لقطات شاشة الواجهة إلى GPT-6.1 Sol لتحديد الخطوات التالية القابلة للتنفيذ. اشرح المنطق المعقد بناءً على المتطلبات، ثم قم بإنشاء خطط التنفيذ، أو حالات الاختبار، أو الوثائق التقنية.
- GPT-6.1 Terraأحضر صورة، أو مجموعة ملاحظات، أو مسودة غير مكتملة. استخدم GPT-6.1 Terra لشرح التفاصيل المهمة، وتنظيم موادك، وصياغتها في كتابة واضحة للقارئ المستهدف.
- GPT-6 Astraقدم سؤالاً صعباً، والمواد الكامنة وراءه، والقيود المهمة. يساعدك GPT-6 Astra على ربط الأدلة، وموازنة البدائل، وتحويل النتيجة إلى موجز واضح يمكنك مواصلة تحسينه.
- Grok 4.7استخدم Grok 4.7 لمراجعة الكود، أو شرح الصور، أو تنظيم حل تقني معقد. ضع المتطلبات والمواد ذات الصلة معًا لتحويل النقاش إلى قائمة اختبار، أو خطة ترحيل، أو توصية قرار واضحة.
Create and edit images
4- GPT Image 2أنشئ صور منتجات وملصقات وصور شخصية ورسومًا توضيحية من موجز مكتوب أو صورة مرجعية. حدد الموضوع والنمط والتكوين، ثم حسّن التفاصيل المهمة.
- GPT Image 2.5 Sunburstغيّر المشهد مع الحفاظ على العنصر الرئيسي. عندما تكون التفاصيل المراد حفظها بنفس أهمية التعديلات المطلوبة، يساعدك GPT Image 2.5 Sunburst في إنشاء وتحسين الصور.
- GPT Image 2.6 Flareحوّل فكرة منشور أو صورة مرجعية إلى صورة أو رسم SVG قابل للتوسع أو صورة متحركة بصيغة GIF باستخدام GPT Image 2.6 Flare. استكشف التخطيطات وأنماط الرسوم التوضيحية، ثم حدد ما تريد تغييره في النسخة التالية.
- GPT Image 2.6 Sunburstأنشئ صورًا مفصلة وأعمال فنية بصيغة SVG قابلة للتوسع وصور GIF متحركة باستخدام GPT Image 2.6 Sunburst. صف الموضوع والإضاءة والتكوين، أو أضف صورًا مرجعية لتطوير مرئيات الحملات والمحتوى التحريري.
Bring ideas into motion
2- Seedance 2.0حوّل وصفك النصي للمشهد أو الصورة المرجعية إلى تسلسل ديناميكي. وجّه الحركة، الكاميرا، والأجواء لاستكشاف لحظات الشخصيات، العوالم التوضيحية، والسرد البصري.
- Seedance 2.5أنشئ مشاهد فيديو بناءً على موجز مكتوب أو صور مرجعية. حدد الحركات، وحركة الكاميرا، والأسلوب البصري، ثم قم بتحسين كل مقطع لسرد القصة التي تريدها.
Compare AI models
AI model research performance
Compare the factual accuracy of AI models when they research information and answer questions. Scores are out of 100; a higher score means more accurate answers on this set of tasks.
| Model | Low | Medium | High |
|---|---|---|---|
| 97.50 | 97.73 | No complete result | |
| 95.76 | 98.59 | 99.55 | |
GPT-6 Luna | 97.90 | 100.00 | 99.32 |
| 83.23 | 95.17 | 97.17 | |
| 91.46 | 96.18 | 97.40 | |
| 80.93 | 87.10 | 80.58 | |
| 89.92 | No complete result | 95.95 | |
| 0.00 | 43.07 | 65.36 |
GPT-6 Astra scored 99.55 for factual accuracy in the completed high-effort research evaluations shown here.
AI model writing performance
Compare how well AI writing models complete content creation tasks and deliver the requested results. Scores are out of 100 and measure task completion rather than article quality.
Original scoring criteria
| Model | Task fulfillment / 100 |
|---|---|
100.00 | |
100.00 | |
GPT-6 Luna | 99.00 |
99.00 | |
99.00 | |
99.00 | |
96.00 | |
95.00 | |
94.00 | |
93.00 |
Updated scoring criteria
AI model feature-use performance
Use tasks such as researching information, writing documents and creating slides to check whether AI models choose the right features and follow instructions. Scores measure feature use, not the quality of the finished articles, images or slides.
- Writing
- Research
- Images
- Slides
- Webpages
| Model | Feature-use score / 100Effort |
|---|---|
| |
| |
| |
| |
GPT-6 Luna |
|
| |
| |
|
Results with different scoring rules are shown in separate groups.
How to use
Choose your model
Choose an AI model for research, article writing or summarizing content. Switch between GPT, Claude, Gemini and other models in YouMind to explore different approaches.
Selected: GPT-6.1 Sol
Bring your context
Add PDFs, documents, images or notes, then describe your task. Ask AI to use your reference material to summarize key points, create an article outline or draft content.
Review and refine
Rewrite AI-generated text, refine the wording or select an image area for a local edit. Keep the parts you like and use specific instructions to refine the article or image.
Our Writing Sense analysis
Compare AI writing results and task costs
Compare Writing Sense scores with average agent task costs from the published report.
Writing Sense مقابل التكلفة
In the published report's high-effort configurations, Claude Opus 5.5 scored 90.28 for Writing Sense at an average cost of $0.6035 per task. Gemini 3.8 Flash scored 78.85 at $0.1393 per task.
Higher effort did not always produce a higher score on these tasks. GPT-6.1 Sol scored 80.26 for Writing Sense at medium effort and 77.20 at high effort.
View data table
| Model | Effort | Writing Sense score / 100 | Understanding the author's intent / 100 | Following the author's intent in writing / 100 | USD / task |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | High | 90.28 | 100.00 | 87.04 | $0.6035 |
| GPT-6 Astra | High | 86.80 | 100.00 | 82.40 | $1.7338 |
| GPT-6.1 Sol | High | 77.20 | 92.59 | 72.07 | $0.4075 |
| Gemini 4 Argon | High | 81.72 | 100.00 | 75.63 | $0.1955 |
| Claude Sonnet 5.5 | High | 64.13 | 66.67 | 63.28 | $0.2787 |
| Claude Opus 4.6 | High | 63.11 | 77.78 | 58.22 | $0.4546 |
| Gemini 3.8 Flash | High | 78.85 | 77.78 | 79.21 | $0.1393 |
| DeepSeek V4.1 Flash | High | 59.96 | 62.96 | 58.96 | $0.0407 |
| GPT-6 Luna | High | 48.06 | 22.22 | 56.68 | $0.0646 |
| Claude Haiku 5.5 | High | 39.31 | 33.33 | 41.31 | $0.0227 |
| GPT-6.1 Terra | High | 73.15 | 77.78 | 71.61 | No comparable cost |
Which AI models understand your source material?
Compare error rates and the choices behind them.
Over-cuttingPolished but wrongOther
| Model | Reading error rate | Among wrong answers |
|---|---|---|
0.0% | No errors in this sample | |
4.9% | Over-cutting: 25.0%Polished but wrong: 75.0%Other: 0.0% | |
6.2% | Over-cutting: 80.0%Polished but wrong: 20.0%Other: 0.0% | |
8.6% | Over-cutting: 14.3%Polished but wrong: 71.4%Other: 14.3% | |
22.2% | Over-cutting: 50.0%Polished but wrong: 0.0%Other: 50.0% | |
23.5% | Over-cutting: 47.4%Polished but wrong: 5.3%Other: 47.4% | |
38.3% | Over-cutting: 67.7%Polished but wrong: 16.1%Other: 12.9% | |
45.7% | Over-cutting: 62.2%Polished but wrong: 13.5%Other: 24.3% | |
71.6% | Over-cutting: 19.0%Polished but wrong: 62.1%Other: 19.0% | |
75.3% | Over-cutting: 26.2%Polished but wrong: 39.3%Other: 32.8% |
View data table
| Model | Error rate | Over-cutting | Polished but wrong | Other |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | 0.0% | Not applicable | Not applicable | Not applicable |
| GPT-6 Astra | 4.9% | 25.0% | 75.0% | 0.0% |
| Claude Opus 5.5 | 6.2% | 80.0% | 20.0% | 0.0% |
| GPT-6.1 Sol | 8.6% | 14.3% | 71.4% | 14.3% |
| Claude Opus 4.6 | 22.2% | 50.0% | 0.0% | 50.0% |
| Gemini 3.8 Flash | 23.5% | 47.4% | 5.3% | 47.4% |
| Claude Sonnet 5.5 | 38.3% | 67.7% | 16.1% | 12.9% |
| DeepSeek V4.1 Flash | 45.7% | 62.2% | 13.5% | 24.3% |
| GPT-6 Luna | 71.6% | 19.0% | 62.1% | 19.0% |
| Claude Haiku 5.5 | 75.3% | 26.2% | 39.3% | 32.8% |
How much do AI models write, and do they use the right material?
Can AI models write what you mean after understanding it?
Does reading well mean writing well? Compare model rankings in both tasks.
| Model | Reading | Writing |
|---|---|---|
Rank#1100.0% | Rank#373.2% | |
Rank#295.1% | Rank#275.5% | |
Rank#393.8% | Rank#184.9% | |
Rank#491.4% | Rank#572.0% | |
Rank#577.8% | Rank#757.5% | |
Rank#676.5% | Rank#472.7% | |
Rank#761.7% | Rank#664.1% | |
Rank#854.3% | Rank#855.8% | |
Rank#928.4% | Rank#954.4% | |
Rank#1024.7% | Rank#1048.6% |
When correct reading still leads to a wrong turn
Among the articles a model read correctly every time, how many still drifted from the author’s intent when rewritten?
View data table
| Model | Reading | Writing | Breaks an author choice |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 77.8% | 57.5% | 66.7% |
| Claude Haiku 5.5 | 24.7% | 48.6% | No qualifying data |
| Claude Opus 5.5 | 93.8% | 84.9% | 44.4% |
| Claude Sonnet 5.5 | 61.7% | 64.1% | 85.2% |
| DeepSeek V4.1 Flash | 54.3% | 55.8% | 77.8% |
| Gemini 3.8 Flash | 76.5% | 72.7% | 46.3% |
| Gemini 4 Argon | 100.0% | 73.2% | 59.3% |
| GPT-6.1 Sol | 91.4% | 72.0% | 65.1% |
| GPT-6 Astra | 95.1% | 75.5% | 54.0% |
| GPT-6 Luna | 28.4% | 54.4% | No qualifying data |
Make the vase blue.