Analistenbenchmark

Welk model is de beste analist?

Adam Fish

Adam FishCo-Founder & CEO

26 sep. 2026

Point11 helpt merken hun markt te winnen door hun klanten te begrijpen, en de eerste stap is het merk zelf begrijpen. In dit artikel delen we wat we ontdekten toen we twaalf modellen het werk van een senior analist gaven: profielen opstellen van 25 bedrijven, van hun omvang en reikwijdte tot hun markten en concurrentie. We beoordeelden elk model op kwaliteit, snelheid en kosten.

De Paretogrens

De stippellijn is de Paretogrens: de modellen die je niet tegelijk op intelligentie en kosten kunt verslaan. Claude Opus 5.5 scoorde het hoogst, maar Point11 Alpha bleef binnen de foutmarge voor minder dan de helft van de prijs. Dat komt doordat Alpha niet op één model vertrouwt; het geeft elke stap van het werk aan het model dat die stap het best uitvoert. Voorbij Alpha vlakt de lijn af, dus meer uitgeven levert vrijwel niets op.

Intelligentie vs. kosten

Aantrekkelijkste kwadrantParetolijn

7 varianten liggen op de Paretolijn (Muse Glimmer, Gemini 3.5 Flash-Lite, GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3, Point11 Alpha, Claude Opus 5.5). Point11 Alpha ligt erop.

Modelintelligentie

De scores liepen sterk uiteen. De zwakste modellen maakten ongeveer vijf keer zoveel feitelijke fouten als de sterkste, zoals een verkeerd product of een gemiste markt, en Point11 Alpha maakte de minste van allemaal. Elke score combineert twee dingen: kwaliteit, blind beoordeeld door de topmodellen van Anthropic, OpenAI, Google en xAI, en nauwkeurigheid ten opzichte van de jaarverslagen van beursgenoteerde bedrijven.

Intelligentie

Score op 100, met 95%-betrouwbaarheidsintervallen

  1. Claude Opus 5.5: 75.8
  2. Point11 Alpha: 75.1
  3. Claude Fable 5.1: 70.4
  4. GPT-6 Astra: 70.1
  5. Muse Spark 1.3: 66.3
  6. Grok 4.7: 64.8
  7. Grok 4.6: 62.9
  8. Gemini 3.8 Flash: 62.4
  9. Claude Sonnet 5: 58.4
  10. GPT-6 Luna: 57.6
  11. Gemini 3.5 Flash-Lite: 49.0
  12. Claude Haiku 4.5: 43.2
  13. Muse Glimmer: 41.8

Gerangschikt op index. Point11 Alpha scoort 75.1 (95%-BI 72.7–77.5); het beste afzonderlijke model, Claude Opus 5.5, scoort 75.8. De foutbalken tonen 95%-intervallen.

Workflowsnelheid

De sterkste afzonderlijke modellen hoorden ook bij de traagste. Point11 Alpha was ruim eerder klaar, en de enige modellen die nog sneller waren, waren lichtere modellen die merkbaar lager scoorden. We hebben de snelheid van begin tot eind gemeten, inclusief de eigen verwerking van Point11.

Snelheid

Minuten per bedrijfsprofiel, van begin tot eind

  1. Gemini 3.5 Flash-Lite: 12
  2. Gemini 3.8 Flash: 15
  3. Muse Glimmer: 16
  4. Claude Sonnet 5: 20
  5. GPT-6 Luna: 21
  6. Claude Haiku 4.5: 22
  7. Point11 Alpha: 23
  8. Muse Spark 1.3: 24
  9. Claude Opus 5.5: 38
  10. Grok 4.6: 40
  11. Grok 4.7: 44
  12. Claude Fable 5.1: 52
  13. GPT-6 Astra: 57

Snelste eerst. Point11 Alpha voltooit een bedrijfsprofiel in 23 min; het snelste afzonderlijke model, Gemini 3.5 Flash-Lite, doet er 12 min over. Traagste: GPT-6 Astra. De foutbalken lopen tot het 90e percentiel.

Workflowkosten

De kosten liepen nog verder uiteen dan de kwaliteit: het duurste model kostte per profiel ongeveer 36 keer zoveel als het goedkoopste. Meer uitgeven leverde maar tot op zekere hoogte meer intelligentie op, dezelfde afvlakking die je ook bij de Paretogrens ziet. Dit zijn de werkelijke kosten om elk profiel te maken, geen catalogusprijzen, verdeeld over de vijf fasen van de pipeline.

Kosten per taak

USD per bedrijfsprofiel, gestapeld per pipelinefase

  1. Muse Glimmer: $0.27
  2. Gemini 3.5 Flash-Lite: $0.40
  3. Claude Haiku 4.5: $0.55
  4. GPT-6 Luna: $0.66
  5. Gemini 3.8 Flash: $1.05
  6. Muse Spark 1.3: $1.60
  7. Claude Sonnet 5: $2.40
  8. Point11 Alpha: $3.40
  9. Grok 4.6: $3.90
  10. GPT-6 Astra: $5.10
  11. Claude Opus 5.5: $7.40
  12. Grok 4.7: $7.90
  13. Claude Fable 5.1: $9.60

Goedkoopste per bedrijfsprofiel eerst. Muse Glimmer kost $0.27; Point11 Alpha kost $3.40.

Methodologie

Elk model doorliep de pipeline van Point11 ongewijzigd, met dezelfde prompts en de standaardinstellingen van zijn lab. Point11 Alpha doorliep diezelfde pipeline, waarbij elke fase was toegewezen aan het model dat daar het meest geschikt voor is, en kreeg dezelfde beoordelaars en antwoordsleutels. De beoordelaars wisten nooit welk model welk profiel had geschreven, en geen model van één lab beoordeelde alleen. Houd er rekening mee dat deze resultaten meten hoe modellen presteren op deze workflow, niet hoe capabel ze in het algemeen zijn. We herhalen de benchmark zodra er nieuwe modellen uitkomen.

Als je vragen hebt over onze methodologie, of als je wilt dat we je eigen zakelijke workflows benchmarken, neem dan contact op met ons salesteam.