Migliori modelli AI 2026: ranking LiveBench per reasoning, coding e matematica

Benchmark LLM 2026: quale modello AI scegliere per reasoning, coding e analisi dati

LiveBench è un benchmark per LLM progettato per ridurre in modo aggressivo il problema della contaminazione del test set e per fornire valutazioni oggettive, senza ricorrere a un “LLM judge”. A differenza di molti benchmark statici, LiveBench introduce nuove domande a intervalli regolari, così che i modelli addestrati su snapshot precedenti di internet abbiano meno probabilità di aver visto in anticipo gli item del test. github 

Il benchmark copre attualmente 23 task suddivisi in 7 categorie: Reasoning, Coding, Agentic Coding, Mathematics, Data Analysis, Language e Instruction Following (IF), con uno score da 0 a 100 per categoria più una media globale (Global Average). La versione considerata qui è LiveBench‑2026‑01‑08, che introduce un nuovo task matematico e un nuovo task di analisi dati rispetto alle release precedenti. github 

LiveBench viene aggiornato circa ogni 6 mesi; alcune domande delle release precedenti vengono pubblicate su Hugging Face, mentre quelle più recenti restano private per ridurre ulteriormente il rischio di contaminazione. Il benchmark non misura aspetti come latenza di inferenza, costo per token, capacità multimodali estese o dimensione massima del contesto: per questi parametri è necessario fare riferimento alla documentazione dei provider (Anthropic, OpenAI, Google, ecc.). anthropic 

2. Top 10 modelli: analisi del Global Average

2.1 Tabella top 10 (Global Average)

Sulla snapshot LiveBench‑2026‑01‑08, i primi 10 modelli per Global Average sono:

2.2 Osservazioni sul vertice della classifica

Il podio è dominato da Anthropic con tre varianti “Thinking” della famiglia Claude (4.6 Opus, 4.5 Opus, 4.6 Sonnet), tutte sopra i 75 punti di Global Average. OpenAI occupa 4 posizioni nella top 10 (GPT‑5.2 High, GPT‑5.2 Codex, GPT‑5.1 Codex Max High, GPT‑5.3 Codex High), confermandosi molto forte soprattutto in matematica e coding. Google è presente con Gemini 3 Pro e Gemini 3 Flash, che brillano in particolare nelle categorie Language e IF.

Il margine tra il primo e il decimo modello è relativamente contenuto (circa 4 punti di Global Average), segno che nel segmento “flagship reasoning” i principali vendor sono in un raggio di prestazioni simile, con differenze più marcate quando si guarda alle singole categorie (es. Mathematics o Language).

3. Analisi per categoria

3.1 Reasoning Average

Top 3 Reasoning:

• Claude 4.6 Opus Thinking High Effort – 88.67
• Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort – 84.77
• GPT‑5.1 Codex Max High – 83.65

Anthropic domina nettamente la categoria Reasoning con Claude 4.6 Opus come modello di punta e Claude 4.6 Sonnet subito dietro; GPT‑5.1 Codex Max High di OpenAI completa il podio, confermando la competitività di OpenAI in scenari di ragionamento step‑by‑step, specialmente in combinazione con coding.

3.2 Coding Average

Top 3 Coding:

• GPT‑5.2 Codex – 83.62
• GPT‑5.1 Codex Max High – 80.68
• Claude Sonnet 4.5 Thinking – 80.36

In Coding, la linea GPT‑5.x Codex di OpenAI è chiaramente in testa, con due varianti nelle prime due posizioni e forte specializzazione sul codice. Claude Sonnet 4.5 Thinking si posiziona subito dietro, a conferma del focus di Anthropic sul miglioramento delle capacità di sviluppo software nelle versioni recenti (Opus/Sonnet 4.5–4.6). pricepertoken 

3.3 Agentic Coding Average

Top 3 Agentic Coding:

• Claude 4.5 Opus Thinking High Effort – 63.33
• Claude 4.6 Opus Thinking High Effort – 61.67
• Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort – 60.00

La categoria Agentic Coding è quasi completamente controllata da Anthropic: le tre varianti Claude Thinking occupano l’intero podio. Questo è coerente con il posizionamento di Claude 4.6 Opus come modello per workflow agentici di lunga durata, con strumenti come “effort controls” e contesto molto esteso pensati per task multi‑step complessi. anthropic 

Per applicazioni che richiedono agenti che orchestrano tool, repository e API in maniera autonoma, LiveBench suggerisce quindi una preferenza per la famiglia Claude rispetto ai modelli generici di altre organizzazioni.

3.4 Mathematics Average

Top 3 Mathematics:

• GPT‑5.2 High – 93.17
• GPT‑5.2 Codex – 88.77
• GPT‑5.3 Codex High – 87.84

In matematica, GPT‑5.2 High ha un vantaggio netto con oltre 93 punti, seguito da due varianti Codex (5.2 e 5.3), tutte sopra gli 87 punti. Questo conferma la specializzazione dei modelli GPT‑5.x di OpenAI su reasoning numerico e problem solving formale, supportata anche da context window estese (fino a 400k token per GPT‑5.2 secondo la documentazione pubblica). muon 

Per task come olimpici di matematica, dimostrazioni o problemi strutturati, GPT‑5.2 e le varianti Codex risultano quindi la scelta più indicata.

3.5 Data Analysis Average

Top 3 Data Analysis:

• GPT‑5.2 Codex – 78.20
• GPT‑5.2 High – 78.16
• Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort – 77.95

La categoria Data Analysis vede un equilibrio tra OpenAI e Anthropic: GPT‑5.2 (High e Codex) e Claude 4.6 Sonnet Thinking hanno punteggi molto vicini. Considerando che GPT‑5.2 offre context window fino a 400k token, questi risultati lo rendono particolarmente adatto a use case come analisi di dataset complessi, log, o documenti lunghi, dove il modello può mantenere in memoria grandi quantità di dati strutturati. invertedstone 

3.6 Language Average

Top 3 Language:

• Gemini 3 Pro Preview High – 84.62
• Gemini 3 Flash Preview High – 84.56
• Claude 4.6 Opus Thinking High Effort – 83.27

Google domina la categoria Language con Gemini 3 Pro e Flash, superando di poco Claude 4.6 Opus. Questo è coerente con il posizionamento di Gemini come modello particolarmente forte sulla qualità del testo generato e sulla comprensione linguistica, già evidenziato nelle generazioni precedenti. wf-creative 

Per casi d’uso focalizzati su qualità stilistica, naturalezza del linguaggio e contenuti multilingua, i modelli Gemini 3 sono quindi candidati da valutare in parallelo a Claude.

3.7 IF (Instruction Following) Average

Top 3 IF:

• Gemini 3 Flash Preview High – 74.86
• GPT‑5.1 Codex Max High – 70.38
• GPT‑5.2 Codex – 66.45

In Instruction Following, Gemini 3 Flash stacca il resto del gruppo, seguito da GPT‑5.1 Codex Max High e GPT‑5.2 Codex. Questo suggerisce che per prompt complessi e strutturati (template di sistema lunghi, specifiche passo‑passo), Gemini 3 Flash è particolarmente affidabile nel seguire istruzioni dettagliate, mentre le varianti Codex di GPT‑5.x offrono un buon compromesso tra aderenza alle istruzioni e capacità di programmazione.

4. Confronto per organizzazione

4.1 Tabella di sintesi per vendor

Invece di fornire una media numerica precisa per ogni organizzazione, conviene classificare il posizionamento medio in fasce qualitative basate sui modelli apparsi nel leaderboard:

Anthropic e OpenAI si collocano chiaramente nel segmento top, con più modelli sopra 70 di Global Average; Google si distingue soprattutto per Language e IF, mentre i vendor con modelli open weight (DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi) hanno Global Average in fascia media, con punte interessanti in singole categorie come Mathematics e Coding.

5. Thinking vs Non‑Thinking models

Molti vendor espongono varianti “Thinking”, “High Effort” o simili, in cui il modello applica più passaggi di reasoning interno (o tool specifici) a costo di maggiore latenza e costo per token. LiveBench permette di osservare il delta tra queste varianti e le controparti “standard”.

Alcuni pattern:

• Claude 4.6 Opus / Sonnet Thinking ottengono Global Average sensibilmente superiori rispetto alle generazioni Claude 4.1 e alle varianti non‑Thinking, con miglioramenti particolarmente marcati in Reasoning e Agentic Coding.
• GPT‑5.2 High supera nettamente GPT‑5.2 “No Thinking” (Global 48.91) in quasi tutte le categorie, in particolare Mathematics e Data Analysis, giustificando l’uso della variante High per workload difficili, nonostante il costo superiore.
• Anche per Google, varianti “Max Thinking” (es. Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash nelle release precedenti) mostrano miglioramenti significativi in Reasoning e IF rispetto alle versioni standard, sebbene in questa snapshot la famiglia Gemini 3 non distingua esplicitamente “No Thinking” nel nome.

In termini pratici: le varianti Thinking hanno senso dove il costo per token è accettabile e il fallimento del task è più costoso di una risposta lenta (es. code migration, analisi legale, incident response). Per richieste ad alto volume e bassa criticità, le versioni standard o “Mini” restano più convenienti.

6. Open weight vs closed models

I modelli closed‑weight (Anthropic, OpenAI, Google) occupano oggi tutte le prime posizioni del leaderboard, con Global Average tipicamente sopra 70 per i modelli di punta. I modelli open weight (DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, alcuni “GPT OSS”) si collocano soprattutto nella fascia 50–65 di Global Average, con eccezioni locali dove competono meglio in matematica o coding.

Esempi:

• DeepSeek V3.2 Thinking ha un Global Average di 62.20, con punte interessanti in Mathematics (85.03) e Coding, ma dista comunque oltre 10 punti dai top closed‑weight. artificialanalysis 
• Qwen 3 (diverse dimensioni) si colloca tra 39 e 52 di Global Average, ma mostra buone capacità in Mathematics (valori intorno a 65–74 a seconda della taglia), rendendolo adatto come modello self‑hosted per task numerici e di ricerca tecnica.
• Modelli come GLM 5 (68.85 Global) e Kimi K2.5 Thinking (69.07 Global) dimostrano che gli open‑weight di fascia alta stanno chiudendo il gap, ma restano in media un gradino sotto le offerte premium di Anthropic e OpenAI.

Per contesti con forti vincoli di privacy o costi, i migliori open‑weight LiveBench‑2026‑01‑08 offrono già un buon compromesso, soprattutto se si ottimizza l’infrastruttura di inference. Tuttavia, per il massimo livello di performance cross‑categoria, i closed‑weight restano al vertice.

7. Guida alla scelta: modello per use case

7.1 Sviluppatore (Coding + Agentic Coding)

Priorità: qualità del codice, capacità di gestire task multi‑file, agenti che orchestrano tool di sviluppo.

• Modello closed consigliato:
  • GPT‑5.2 Codex (Global 74.30, Coding 83.62, Mathematics 88.77, Data Analysis 78.20).
    Ideale per coding intensivo, generazione e refactoring, con forte performance in problemi algoritmici e analisi di codice.
• Modello open weight / self‑hostabile consigliato:
  • DeepSeek V3.2 Thinking o GLM 5.
    Hanno buoni punteggi in Coding e Mathematics e possono essere self‑hostati, riducendo costi ricorrenti e migliorando il controllo su dati e latenza.

7.2 Ricercatore / analista dati (Mathematics + Data Analysis)

Priorità: capacità di lavorare con dati strutturati, tabelle, formule, problemi numerici.

• Modello closed consigliato:
  • GPT‑5.2 High (Global 74.84, Mathematics 93.17, Data Analysis 78.16).
    Ottimo per analisi di dataset complessi, statistica, problem solving matematico avanzato; il context fino a 400k token permette di lavorare su grandi volumi senza chunking.
• Modello open weight consigliato:
  • Kimi K2.5 Thinking o Qwen 3 235B Thinking.
    Punteggi solidi in Mathematics e Data Analysis, con possibilità di deployment on‑prem o in cloud dedicato per dati sensibili.

7.3 Scrittore / content creator (Language + IF)

Priorità: qualità del testo, coerenza stilistica, aderenza a prompt complessi.

• Modello closed consigliato:
  • Gemini 3 Pro Preview High o Gemini 3 Flash Preview High, top in Language e con ottimi punteggi IF.
    Ideali per generazione di contenuti editoriali, marketing, documentazione multilingua.
• Modello open weight consigliato:
  • GLM 5 o Qwen 3 Next 80B.
    Buone capacità linguistiche nei benchmark open, con possibilità di fine‑tuning per stile aziendale e domini specifici.

7.4 Team ops / automazione (Reasoning + IF)

Priorità: orchestrazione di workflow, tool‑calling, decisioni condizionali affidabili.

• Modello closed consigliato:
  • Claude 4.6 Opus Thinking High Effort.
    Miglior modello in Reasoning e leader in Agentic Coding, progettato esplicitamente per workflow agentici di lunga durata.
• Modello open weight consigliato:
  • DeepSeek V3.2 Exp Thinking.
    Buona combinazione di reasoning e coding, adatto a orchestrare automazioni self‑hosted dove si vuole evitare dipendenza da singolo vendor.

7.5 Uso generale / bilanciato (Global Average)

Priorità: modello “tuttofare” per chat, coding leggero, analisi documenti e contenuti.

• Modello closed consigliato:
  • Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort (Global 75.47) o GPT‑5.1 High (Global 72.04).
    Entrambi offrono un buon bilanciamento tra performance e costo/latency rispetto ai rispettivi “flagship” (Opus, 5.2).
• Modello open weight consigliato:
  • Kimi K2.5 Thinking o GLM 5 come modelli generalisti ad alte prestazioni open‑weight, adeguati per assistenti aziendali interni, knowledge base, e automazioni moderate.

8. Rating Scarichiamo (top 5 modelli)

Per i rating seguenti, i punteggi 1–10 combinano:

• risultati LiveBench (performance pura),
• informazioni pubbliche su disponibilità API, contesto, pricing,
• attitudine all’uso in produzione (affidabilità, governance). openai 

8.1 Claude 4.6 Opus Thinking High Effort (Anthropic)

8.2 Claude 4.5 Opus Thinking High Effort (Anthropic)

8.3 Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort (Anthropic)

8.4 GPT‑5.2 High (OpenAI)

8.5 GPT‑5.2 Codex (OpenAI)

9. Limitazioni e avvertenze

• LiveBench misura performance su task statici con ground truth verificabile: non copre metriche operative come latenza media, variabilità di risposta in produzione, o robustezza a prompt ostili. github 
• Le varianti “High Effort”/“Thinking” implicano costi computazionali nettamente superiori (più token “interni” e reasoning steps) rispetto alle controparti standard; la scelta va ponderata in base al valore del task rispetto al costo API.
• I punteggi LiveBench sono time‑sensitive: l’intero benchmark viene aggiornato regolarmente e gli score relativi possono cambiare in modo significativo tra una release e l’altra.
• I risultati non vanno interpretati come “classifica assoluta” di utilità reale: per casi d’uso specifici (es. coding su stack particolari, domini legali, lingue minoritarie) è necessario un testing mirato oltre ai benchmark pubblici. reddit 

Questo briefing fornisce una base quantitativa solida per la pillar page di Scarichiamo su “I migliori modelli AI nel 2026: analisi del benchmark LiveBench” e per pagine di confronto focalizzate (Anthropic vs OpenAI vs Google, Thinking vs Non‑Thinking, Open Weight vs Closed), mantenendo una prospettiva pragmatica orientata alla scelta di modelli per casi d’uso concreti.