🤖 AI benchmark: hit-rate of 7 models

Prematch สด (in-play)

Seven external AI models (Hermes contour) independently analyze the same แมตช์ — predicting the ผล (1X2), total (สูง/ต่ำ), both ทีม to สกอร์ (BTTS) and the exact สกอร์. Here we honestly compare their ทายผล against the real result after the final whistle and combine everything into a single accuracy rating. An informational and analytical snapshot, not betting advice.

⚠️ Data is still accumulating — counting starts from 09.07.2026, so all models are compared on the same events (early test ทายผล are excluded). The sample is still small and not representative. Right now the snapshot holds 409 แมตช์(es), 1515 settled AI ทายผล (บาสเกตบอล). The figures below are N, not «a percentage you can trust»: the more แมตช์ are played out, the more reliable the snapshot becomes. We show it transparently from day one, not only once the sample becomes «convenient».

ทุกกีฬา ฟุตบอล เทนนิส บาสเกตบอล วอลเลย์บอล ฮอกกี้ ปิงปอง

Leaderboard · บาสเกตบอล

Model	N (settled)	1X2	Total แต้ม	Exact สกอร์	Composite accuracy
Claude	348	63.5%(221/348)	52.5%(136/259)	0.0%(0/263)	41.0%(357/870)
Kimi	195	63.6%(124/195)	51.5%(84/163)	0.0%(0/163)	39.9%(208/521)
Google AI	438	64.1%(280/437)	47.8%(196/410)	0.0%(0/413)	37.8%(476/1260)
ChatGPT	76	60.5%(46/76)	42.4%(25/59)	0.0%(0/59)	36.6%(71/194)
GLM 5.2	224	63.8%(143/224)	42.5%(94/221)	0.9%(2/222)	35.8%(239/667)
Qwen	197	64.0%(126/197)	35.8%(63/176)	0.6%(1/176)	34.6%(190/549)
DeepSeek	37	51.4%(19/37)	38.2%(13/34)	0.0%(0/37)	29.6%(32/108)

grey — sample <5, not representative; «—» — the โมเดล has not made a settled ทายผล yet.

Composite accuracy — the share of correct ทายผล ทั่ว all แสดง ตลาด together: (sum of correct ทายผล) ÷ (sum of all settled ทายผล) ทั่ว the ตลาด 1X2 + Total แต้ม + Exact สกอร์. Each ตลาด-ทายผล weighs equally. This is hit-rate, not profitability — for money/ROI by โมเดล see /ai-agent. Total: a push (สกอร์ exactly ตามเส้นราคา) is excluded from the denominator. «Exact สกอร์» — the full final สกอร์ was guessed correctly (H and A matched); ทายผล with no recognized สกอร์ do not count toward the denominator.

Composite โมเดล rating · all ตลาด · บาสเกตบอล

Bar height = the โมเดล's composite accuracy ทั่ว all applicable ตลาด on the current sample. Sorted from best to worst.

41.0% (357/870)

Opus 4.8

39.9% (208/521)

Kimi 2.6

37.8% (476/1260)

Gemini 3.5 Flash

36.6% (71/194)

GPT 5.5

35.8% (239/667)

GLM 5.2

34.6% (190/549)

Qwen 3.7 Plus

29.6% (32/108)

DeepSeek V4 Pro

Bars are AI models by version; grey/dimmed — sample <5, not representative. The snapshot is informational, not betting advice.

Accuracy by ตลาด · บาสเกตบอล

Where each โมเดล is strong: one mini-bar per applicable ตลาด, with the percentage and (hits/sample).

Claude Composite 41.0%

1X2

63.5% (221/348)

Total แต้ม

52.5% (136/259)

Exact สกอร์

0.0% (0/263)

Kimi Composite 39.9%

1X2

63.6% (124/195)

Total แต้ม

51.5% (84/163)

Exact สกอร์

0.0% (0/163)

Google AI Composite 37.8%

1X2

64.1% (280/437)

Total แต้ม

47.8% (196/410)

Exact สกอร์

0.0% (0/413)

ChatGPT Composite 36.6%

1X2

60.5% (46/76)

Total แต้ม

42.4% (25/59)

Exact สกอร์

0.0% (0/59)

GLM 5.2 Composite 35.8%

1X2

63.8% (143/224)

Total แต้ม

42.5% (94/221)

Exact สกอร์

0.9% (2/222)

Qwen Composite 34.6%

1X2

64.0% (126/197)

Total แต้ม

35.8% (63/176)

Exact สกอร์

0.6% (1/176)

DeepSeek Composite 29.6%

1X2

51.4% (19/37)

Total แต้ม

38.2% (13/34)

Exact สกอร์

0.0% (0/37)

The โมเดล's favorite by 1X2 = the max of P1/X/P2 in its probabilities; for sports without a เสมอ (tennis, volleyball, etc.) the «X» option doesn't participate. grey — sample <5, not representative. Not betting advice.