Transparens är hela poängen. Här redovisar vi exakt vilka datakällor som används, hur varje siffra beräknas och vilka språkmodeller som jämförs.
Verifierad AI-statistik: privata investeringar, organisationsadoption och träningsberäkning för noterbara modeller. Hämtas som CSV direkt från OWID:s öppna grapher-dataset.
Besök källan ↗Topplistan över mest nedladdade öppna modeller hämtas live från Hugging Faces publika API, sorterat på nedladdningar.
Besök källan ↗Modellradarn (kapabilitet, priser, kontextfönster) sammanställs av en stor språkmodell via Labedas server och uppdateras löpande. Den är en kommentar — inte en verifierad mätning.
Vi läser senaste årets rad för entiteten ”World” i datasetet ”Private investment in artificial intelligence”. Värdet anges i USD och visas avrundat till miljarder. Diagrammet per region pivoterar samma dataset på år × region (USA, Kina, Europa, Världen).
Vi läser senaste årets rad för ”All geographies” i datasetet ”Share of companies using artificial intelligence” och visar andelen i procent.
Vi tar den högsta noterade träningsberäkningen i Epoch AI:s databas över noterbara modeller (via OWID), omvandlar petaFLOP till FLOP (×10^15) och visar mantissa och exponent. Spridningsdiagrammet plottar samtliga noterbara modeller sedan 2010 på logaritmisk skala — det är vår proxy för skalan i AI-utvecklingen över tid.
Modellradarns poäng (0–100) är en AI-genererad samlad bedömning av resonemang, kod, multimodalitet och kostnadseffektivitet. Den ska läsas som en ögonblicksbild, inte som ett benchmark-resultat.
Listan hämtas live från samma sammanställning som driver modellradarn på startsidan och uppdateras var tionde minut.
Full källhänvisning för samtliga dataset finns på attributionssidan →