Benchmark dei modelli AI

Scenari reali di assistenza clienti e-commerce, valutazione cieca da parte di più giudici AI

Questo benchmark confronta ChatGPT, Claude, Gemini e Grok su domande reali di assistenza clienti e-commerce. È pensato per i team che scelgono il miglior modello AI per chat di supporto, automazione dell'help desk e flussi di lavoro di vendita assistita con AI.

Leader attuale: ChatGPT 4.1 mini con un punteggio medio di 62,7 su 30 domande condivise e 656 valutazioni cieche.

30 domande valutate 656 valutazioni effettuate Ultimo aggiornamento: Giu 05, 2026

Classifica complessiva tra tutti gli snapshot

Media ponderata su 3 snapshot. I modelli con più valutazioni pesano di più.

Classifica per media ponderata tra snapshot; la colonna "round" mostra a quanti snapshot ogni modello ha partecipato.
# Modello Provider Punteggio complessivo Round Valutazioni totali
1 ChatGPT 5.4 mini OpenAI
63,1
3/3 218
3 Claude Sonnet 4.6 Anthropic
62,5
3/3 218
4 ChatGPT 5.4 OpenAI
62,2
3/3 137
5 ChatGPT 4.1 mini OpenAI
62,2
3/3 218
6 ChatGPT 4.1 OpenAI
60,3
3/3 218
10 Claude Haiku 4.5 Anthropic
58,1
3/3 218
11 Gemini 3.1 Pro Preview Google
57,9
3/3 137
12 Claude Opus 4.7 Anthropic
56,4
3/3 131
13 ChatGPT 5.5 OpenAI
56,4
2/3 106
15 Grok 4.3 xAI
54,8
2/3 106
16 Gemini 3.1 Flash-Lite Google
54,6
2/3 106
18 Gemini 3.5 Flash Google
47,6
2/3 106

Ultimo round — Giu 05, 2026

Classifica dei modelli AI ordinati per punteggio di valutazione cieca su domande condivise di assistenza clienti e-commerce.
# Modello Provider Punteggio complessivo Risposta media
1 ChatGPT 4.1 mini OpenAI
62,7
4.4s
2 Claude Sonnet 4.6 Anthropic
61,0
8.3s
3 ChatGPT 5.4 mini OpenAI
59,9
3.6s
4 ChatGPT 5.5 OpenAI
58,3
7.5s
5 Grok 4.3 xAI
57,7
4.7s
6 ChatGPT 4.1 OpenAI
57,2
4.4s
7 Claude Opus 4.7 Anthropic
56,4
11.5s
8 Gemini 3.1 Flash-Lite Google
55,5
1.7s
9 Claude Haiku 4.5 Anthropic
53,5
4.9s
10 Gemini 3.1 Pro Preview Google
53,1
15.4s
11 ChatGPT 5.4 OpenAI
52,2
8.5s
12 Gemini 3.5 Flash Google
50,5
9.5s

Dettaglio punteggio

Punteggi del benchmark per criterio che mostrano le prestazioni di ogni modello su accuratezza, rilevanza, completezza, utilità, tono e concisione.
Modello Accuratezza (30%) Rilevanza (20%) Completezza (15%) Utilità (15%) Tono (10%) Concisione (10%)
ChatGPT 4.1 mini 48,0 74,1 59,2 54,0 82,6 82,1
Claude Sonnet 4.6 44,0 74,5 59,6 51,7 83,0 79,0
ChatGPT 5.4 mini 44,6 70,8 56,6 51,3 80,9 80,9
ChatGPT 5.5 40,0 71,2 57,5 48,0 82,8 79,6
Grok 4.3 42,9 70,5 49,4 47,3 78,1 84,0
ChatGPT 4.1 38,1 72,1 55,8 47,9 82,0 76,3
Claude Opus 4.7 36,3 70,5 56,2 45,2 83,6 78,6
Gemini 3.1 Flash-Lite 40,3 65,7 54,8 45,5 83,2 69,4
Claude Haiku 4.5 33,2 67,4 52,3 42,8 81,6 76,0
Gemini 3.1 Pro Preview 47,4 62,3 39,6 42,3 75,8 65,3
ChatGPT 5.4 32,5 66,7 57,2 37,0 79,3 70,8
Gemini 3.5 Flash 43,6 61,2 41,3 39,0 71,2 60,6

Come funziona

Domande reali

Selezionate da conversazioni reali di assistenza clienti e-commerce in produzione.

Stesso prompt

Tutti i modelli ricevono lo stesso prompt di sistema, la stessa base di conoscenza e la stessa domanda.

Valutazione cieca

I valutatori vedono solo 'Risposta A', 'Risposta B' — non sanno quale modello l'ha scritta.

Valutazione incrociata

I modelli di punta di ogni provider valutano le risposte. Nessun modello giudica la propria risposta.

Criteri di punteggio

Ogni risposta riceve un punteggio da 0 a 100 su sei criteri con i seguenti pesi:

Accuratezza 30%
Rilevanza 20%
Completezza 15%
Utilità 15%
Tono 10%
Concisione 10%

Per mantenere il confronto equo, i punteggi pubblici vengono calcolati solo dalle domande a cui hanno risposto tutti i modelli inclusi nel set di confronto selezionato. Questo impedisce ai modelli più recenti o ritirati di beneficiare di un mix di domande più semplice.

Results over time

Each round uses a different set of questions, so trends are indicative, not a controlled comparison.

Round-by-round average scores (all models)
Modello Round 1Round 2Round 3
Claude Haiku 4.5 64,349,153,5
Claude Opus 4.6 63,0——
Claude Opus 4.7 65,051,156,4
Claude Sonnet 4.6 66,754,561,0
Gemini 3 Flash 54,2——
Gemini 3.1 Flash-Lite —53,455,5
Gemini 3.1 Flash-Lite 60,2——
Gemini 3.1 Pro Preview 61,251,953,1
Gemini 3.5 Flash —43,850,5
ChatGPT 4.1 63,257,157,2
ChatGPT 4.1 mini 62,660,862,7
ChatGPT 5.4 69,548,752,2
ChatGPT 5.4 mini 65,960,659,9
ChatGPT 5.5 —53,958,3
Grok 4 59,6——
Grok 4.1 Fast 58,4——
Grok 4.20 55,5——
Grok 4.3 —51,257,7

Domande frequenti

Questo benchmark misura quanto bene i principali modelli AI gestiscono compiti reali di assistenza clienti per negozi online. Si concentra sulla qualità pratica del supporto — accuratezza, utilità, tono e concisione — piuttosto che su test di programmazione, matematica o ragionamento generico.

Il modello migliore dipende dal tuo negozio, dal mix linguistico, dalla complessità dei prodotti e dai requisiti di velocità. Questa pagina mostra quali modelli ottengono attualmente i migliori risultati nel nostro benchmark cieco, aiutandoti a selezionare i candidati per i tuoi test dal vivo.

Ogni provider ha i propri punti di forza. I modelli ChatGPT tendono ad essere veloci e ampiamente supportati. I modelli Claude eccellono spesso nelle risposte sfumate e ricche di contesto. I modelli Gemini offrono forti capacità multilingue. I modelli Grok forniscono prestazioni competitive con latenza inferiore. Consulta la classifica qui sopra per l'ultimo confronto cieco.

Ogni modello riceve la stessa domanda, lo stesso prompt di sistema e la stessa base di conoscenza. Le risposte vengono poi etichettate in modo anonimo (Risposta A, Risposta B, ecc.) e valutate da giudici AI di punta di ogni provider — OpenAI, Anthropic, Google e xAI. Nessun modello valuta la propria risposta, eliminando il bias di autovalutazione.

Sì. Le domande provengono da conversazioni reali in produzione nei negozi online, inclusi Shopify, Shoptet, WooCommerce e altri. Usa la classifica come punto di partenza, poi testa i modelli migliori con il tuo catalogo prodotti e il tono del tuo brand prima di andare in produzione.

Usa la classifica come supporto decisionale, non come unico fattore determinante. Inizia con i modelli meglio classificati, poi testali sulla tua base di conoscenza, il tono del tuo brand e i requisiti di velocità di risposta prima di passare in produzione.

Aggiungiamo nuovi modelli man mano che i provider li rilasciano e ampliamo periodicamente il set di domande con nuovi scenari reali. Quando viene aggiunto un nuovo modello, viene testato sulle stesse domande condivise di tutti i modelli esistenti per mantenere il confronto equo.

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