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 5.1Übergeben Sie Forschungsauszüge, Code, Logs oder Flussdiagramme an Claude Fable 5.1, um Beweise zu ordnen, mögliche Ursachen zu analysieren und komplexe Probleme in umsetzbare Pläne zu zerlegen.
- Claude Haiku 5.5Geben Sie Claude Haiku 5.5 einen Abschnitt, eine Reihe kurzer Eingaben oder eine gezielte Frage. Verwandeln Sie das Material in eine prägnante Zusammenfassung, nützliche Kategorien oder eine Liste von Details, die Sie mit der Quelle abgleichen können.
- Claude Opus 4.6Nutzen Sie Claude Opus 4.6, um umfangreiches Quellmaterial zu untersuchen, schwierige Änderungen durchzudenken und einen Entwurf sorgfältig zu gestalten. Bringen Sie den Kontext und das gewünschte Ergebnis ein, und verfeinern Sie die Arbeit im Dialog.
- Claude Opus 5.5Verwandeln Sie Ideen und Quellmaterialien in nutzbare Arbeitsergebnisse. Entwickeln Sie Artikel, begründen Sie Entscheidungen, bauen Sie Webseiten oder erkunden Sie Bewegung im Code – und verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch.
- Claude Sonnet 5.5Beginnen Sie mit einem klaren Ziel und dem zugrunde liegenden Material. Nutzen Sie Claude Sonnet 5.5, um ein strukturiertes Dokument zu entwickeln, eine visuelle Referenz zu besprechen oder einen Entwurf zu überarbeiten. Bewahren Sie dabei die wichtigen Fakten und den gewünschten Ton.
- DeepSeek-V4.1-FlashVerwandeln Sie grobe Briefings, Code-Probleme oder Notizen in fokussierte Entwürfe. Definieren Sie die Aufgabe, geben Sie Kontext an und fordern Sie den nächsten nützlichen Schritt an.
- Gemini 3.8 FlashVerbinden Sie Quellmaterialien mit einem klaren nächsten Schritt. Nutzen Sie Gemini 3.8 Flash, um ein Dokument zu erklären, Details in einer visuellen Referenz zu vergleichen oder eine grobe Übersicht in einen strukturierten Entwurf zu verwandeln, den Sie weiter verfeinern können.
- Gemini 4 ArgonMit Gemini 4 Argon zerlegen Sie mathematische Probleme, entwerfen Code-Architekturen oder lesen lange technische Texte. Durch die Kombination mit Diagrammen und Screenshots lassen sich Details präzise erfassen.
- GPT-6.1 SolÜbergeben Sie Funktionsanforderungen, Codeänderungen oder UI-Screenshots an GPT-6.1 Sol, um klare nächste Schritte abzuleiten. Erklären Sie komplexe Logik im Kontext der Anforderungen und erstellen Sie daraus Umsetzungspläne, Testfälle oder technische Dokumentationen.
- GPT-6.1 TerraLaden Sie ein Bild, eine Reihe von Notizen oder einen unfertigen Entwurf hoch. Verwenden Sie GPT-6.1 Terra, um wichtige Details zu erklären, Ihr Material zu organisieren und es in klare Texte für Ihre Zielgruppe zu verwandeln.
- GPT-6 AstraBringen Sie eine schwierige Frage, das zugrunde liegende Material und die relevanten Einschränkungen ein. GPT-6 Astra hilft dabei, Beweise zu verknüpfen, Alternativen abzuwägen und das Ergebnis in ein klares Briefing zu überführen, das Sie weiter verfeinern können.
- Grok 4.7Verwenden Sie Grok 4.7, um Code zu prüfen, Screenshots zu erklären oder komplexe technische Optionen zu bewerten. Stellen Sie Anforderungen und relevante Materialien bereit, um Diskussionen in Testlisten, Migrationspläne oder klare Entscheidungsempfehlungen zu verwandeln.
Create and edit images
4- GPT Image 2Erstellen Sie Produktbilder, Poster, Porträts und Illustrationen basierend auf Textbriefings oder Referenzbildern. Definieren Sie Motiv, Stil und Komposition und verfeinern Sie anschließend wichtige Details.
- GPT Image 2.5 SunburstÄndern Sie die Szene, während das Motiv erhalten bleibt. Wenn Details, die beibehalten werden sollen, genauso wichtig sind wie die gewünschten Änderungen, hilft Ihnen GPT Image 2.5 Sunburst beim Erstellen und Optimieren von Bildern.
- GPT Image 2.6 FlareVerwandeln Sie eine Post-Idee oder ein Referenzbild in ein Bild, eine skalierbare SVG-Grafik oder ein animiertes GIF mit GPT Image 2.6 Flare. Erkunden Sie Layouts und Illustrationsstile und beschreiben Sie dann, was in der nächsten Version geändert werden soll.
- GPT Image 2.6 SunburstErstellen Sie mit GPT Image 2.6 Sunburst detaillierte Bilder, skalierbare SVG-Grafiken und animierte GIFs. Beschreiben Sie Motiv, Umgebung, Licht und Komposition oder fügen Sie Referenzbilder hinzu, um Kampagnen- und Editorial-Visuals zu entwickeln.
Bring ideas into motion
2- Seedance 2.0Verwandeln Sie textlich beschriebene Szenen oder Referenzbilder in dynamische Sequenzen. Steuern Sie Motiv, Kamera und Atmosphäre, um charakterstarke Momente, illustrative Welten und visuelle Geschichten zu erkunden.
- Seedance 2.5Erstellen Sie Videoszenen basierend auf schriftlichen Briefings oder Referenzbildern. Gestalten Sie Bewegungen, Kamerabewegungen und visuellen Stil, um dann jeden Clip so zu optimieren, dass er Ihre gewünschte Geschichte erzählt.
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 und Kosten
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.