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

Claude Fable 5.1Giao trích đoạn nghiên cứu, code, nhật ký (log) hoặc sơ đồ quy trình cho Claude Fable 5.1 để sắp xếp bằng chứng, phân tích các nguyên nhân tiềm ẩn và chia nhỏ những vấn đề phức tạp thành các kế hoạch có thể thực hiện được.
Claude Haiku 5.5Cung cấp cho Claude Haiku 5.5 một đoạn văn, một bộ các đầu vào ngắn hoặc một câu hỏi cụ thể. Biến tài liệu thành một bản tóm tắt ngắn gọn, một bộ danh mục hữu ích hoặc một danh sách các chi tiết bạn có thể đối chiếu với nguồn gốc.
Claude Opus 4.6Sử dụng Claude Opus 4.6 để kiểm tra các nguồn tài liệu lớn, suy luận qua những thay đổi khó khăn và định hình bản nháp một cách cẩn thận. Cung cấp ngữ cảnh và kết quả mong muốn, sau đó tinh chỉnh công việc qua cuộc hội thoại.
Claude Opus 5.5Biến ý tưởng và tài liệu nguồn thành các sản phẩm hữu ích. Phát triển bài viết, suy luận các quyết định, xây dựng trang web hoặc khám phá chuyển động trong mã nguồn, sau đó tinh chỉnh kết quả qua hội thoại.
Claude Sonnet 5.5Bắt đầu với mục tiêu rõ ràng và tài liệu nền tảng. Sử dụng Claude Sonnet 5.5 để phát triển một tài liệu có cấu trúc, thảo luận về tài liệu tham khảo trực quan hoặc sửa đổi bản nháp trong khi vẫn giữ nguyên sự kiện và giọng văn bạn muốn bảo toàn.
DeepSeek-V4.1-FlashBiến brief thô, vấn đề code hoặc ghi chú thành bản nháp tập trung. Xác định tác vụ, cung cấp ngữ cảnh và yêu cầu bước tiếp theo hữu ích.
Gemini 3.8 FlashKết nối tài liệu nguồn với bước tiếp theo rõ ràng. Sử dụng Gemini 3.8 Flash để giải thích tài liệu, so sánh chi tiết trong tham khảo trực quan hoặc biến bản mô tả chung thành bản nháp có cấu trúc mà bạn có thể tiếp tục hoàn thiện.
Gemini 4 ArgonSử dụng Gemini 4 Argon để phân tích bài toán, thiết kế giải pháp code hoặc đọc tài liệu kỹ thuật dài. Kết hợp biểu đồ và ảnh chụp màn hình giúp làm rõ các chi tiết trong vấn đề.
GPT-6.1 SolGiao yêu cầu tính năng, thay đổi mã hoặc ảnh chụp giao diện cho GPT-6.1 Sol để xác định bước tiếp theo khả thi. Kết hợp giải thích logic phức tạp dựa trên yêu cầu, từ đó xây dựng kế hoạch triển khai, trường hợp kiểm thử hoặc tài liệu kỹ thuật.
GPT-6.1 TerraHãy đưa vào một hình ảnh, một bộ ghi chú hoặc một bản nháp chưa hoàn chỉnh. Sử dụng GPT-6.1 Terra để giải thích các chi tiết quan trọng, tổ chức tài liệu của bạn và định hình chúng thành bài viết rõ ràng dành cho đối tượng độc giả mà bạn hướng tới.
GPT-6 AstraĐưa ra một câu hỏi khó, tài liệu liên quan và các ràng buộc quan trọng. GPT-6 Astra giúp kết nối bằng chứng, cân nhắc các phương án và biến kết quả thành một bản tóm tắt rõ ràng để bạn tiếp tục hoàn thiện.
Grok 4.7Dùng Grok 4.7 để review code, giải thích ảnh chụp màn hình hoặc sắp xếp một phương án kỹ thuật khó lựa chọn. Gom yêu cầu và tài liệu liên quan lại, biến cuộc thảo luận thành danh sách kiểm tra, kế hoạch di trú hoặc lời khuyên quyết định ngắn gọn.

Create and edit images

Bring ideas into motion

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.

Factuality / 100
Model	Low	Medium	High
GPT-6.1 Sol	97.50	97.73	No complete result
GPT-6 Astra	95.76	98.59	99.55
GPT-6 Luna	97.90	100.00	99.32
Claude Opus 5.5	83.23	95.17	97.17
Claude Sonnet 5.5	91.46	96.18	97.40
Gemini 4 Argon	80.93	87.10	80.58
DeepSeek V4.1 Flash	89.92	No complete result	95.95
Gemini 3.8 Flash	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
GPT-6.1 Sol	100.00
GPT-6 Astra	100.00
GPT-6 Luna	99.00
Claude Opus 5.5	99.00
Claude Sonnet 5.5	99.00
Gemini 4 Argon	99.00
Claude Haiku 5.5	96.00
DeepSeek V4.1 Flash	95.00
Gemini 3.8 Flash	94.00
Claude Opus 4.6	93.00

Updated scoring criteria

Updated scoring criteria
Model	Low	Medium	High
GPT-6.1 Terra	99.72	100.00	100.00

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
Gemini 4 Argon	Low 92.00 Medium 92.00 High 92.00
GPT-6.1 Terra	Low 84.67 Medium 82.00 High 82.00
Claude Haiku 5.5	Medium 92.00
GPT-6.1 Sol	Low 92.00 Medium 87.00 High 87.00
GPT-6 Luna	High 100.00
Claude Sonnet 5.5	Medium 77.71
DeepSeek V4.1 Flash	High 98.57
Gemini 3.8 Flash	Medium 92.00

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.
Choose a model
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

Read the full evaluation

Compare AI writing results and task costs

Compare Writing Sense scores with average agent task costs from the published report.

EffortHighMediumLowAll

Writing Sense và chi phí

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?

See how much each model writes and how much unwanted material it uses.

Model	Output lengthRelative to the author’s original 1×2×	Distractor useDistracting / required material 0×1×
	1.36×	0.34×
	1.73×	0.41×
	1.50×	0.49×
	1.73×	0.58×
	1.66×	0.59×
	1.68×	0.62×
	1.74×	0.66×
	1.31×	0.82×
	1.82×	0.86×
	1.97×	0.99×

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?

44.4%

46.3%

54.0%

59.3%

65.1%

66.7%

77.8%

85.2%

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