Dit artikel rapporteert over de NanoGPT Speedrun Frontier, een experiment waarbij 153 autonome runs zijn uitgevoerd met 18 verschillende frontier-modellen.
De kernpunten zijn:
Prestatieoverzicht: Er is een uitgebreide lijst met de best gevalideerde resultaten per model, inclusief statistieken over het aantal tokens, API-calls en de tijd die nodig was om het record te bereiken. Fable 5 behaalde hierbij het meest indrukwekkende resultaat (2.726).
Budgetvergelijking: Om een eerlijke vergelijking te maken, zijn de modellen getest met een gelijk resourcebudget van 24 uur.
Benchmarks: De resultaten worden afgezet tegen een menselijk record van 2.600 en een baseline van 3.290.
NanoGPT Speedrun Frontier
Resultaten van de modellen
Hieronder volgt het overzicht van de best gevalideerde resultaten per model.
Model
Harness
Record
Gat gedicht (%)
@24H
Totaal Tokens
Output Tokens
Exps
Calls
Dagen
Fable 5
claude-code · high
2.726
81,7%
3.010
800M
1,1M
81
13k
8,7
Opus 5
claude-code · max
2.920
53,6%
3.045
183M
690k
29
240
12,9
Kimi K3
prime-agent · max
2.930
52,2%
3.125
112M
2,2M
—
48
3,6
Kimi K3
kimi-code · max
2.974
45,8%
3.135
682M
1,4M
71
34k
5,1
Opus 4.8
claude-code · max
3.018
39,4%
3.180
318M
2,3M
42
72k
3,0
GPT-5.6 Sol
codex · xhigh
3.042
35,9%
3.160
2,9B
2,2M
96
328k
6,1
GPT-5.6 Sol Pro
codex · xhigh
3.058
33,6%
3.100
1,2B
4,6M
50
97k
3,4
Sonnet 5
claude-code · max
3.105
26,8%
3.120
998M
2,1M
21
32k
2,0
GPT-5.6 Luna
codex · xhigh
3.110
26,1%
3.170
894M
888k
36
212k
1,9
Grok 4.5
grok-cli · xhigh
3.120
24,6%
3.160
46M
385k
39
94k
2,7
Qwen3.8 Max
qwen-code · max
3.120
24,6%
3.225
216M
629k
31
2866
1,9
GLM 5.2
pi · high
3.150
20,3%
3.200
57M
1,7M
19
41k
1,8
DeepSeek V4 Pro
claude-code · max
3.205
12,3%
3.205
26M
319k
18
9309
1,1
GPT-5.6 Terra
codex · xhigh
3.214
11,0%
3.214
417M
298k
15
43k
1,1
Grok 4.6
grok-cli · xhigh
3.220
10,1%
—
27M
346k
9
769
0,6
Muse Spark 1.2
muse-code · xhigh
3.230
8,7%
—
41M
910k
5
672
0,6
Muse Spark 1.1
pi · max
3.232
8,4%
3.240
122M
1,6M
48
92k
3,7
GPT-5.5
codex · xhigh
3.234
8,1%
3.234
70M
77k
18
5614
1,1
Kimi K2.7
kimi-code · max
3.240
7,2%
3.240
160M
763k
18
73k
1,6
GLM 5.3
claude-code · xhigh
—
—
—
—
—
—
—
—
Vergelijking bij gelijk budget
Bij deze vergelijking krijgt de beste laatste run van elk model hetzelfde resourcebudget. Er wordt gekeken naar het beste gevalideerde record dat binnen dit budget is bereikt.
Budget: 24 uur
Menselijk record: 2.600
Baseline: 3.290
Resultaten per model:
Fable 5: 3.010
Opus 5: 3.045
GPT-5.6 Sol Pro: 3.100
Sonnet 5: 3.120
Kimi K3 · prime-agent: 3.125
Kimi K3: 3.135
GPT-5.6 Sol: 3.160
Grok 4.5: 3.160
GPT-5.6 Luna: 3.170
Opus 4.8: 3.180
GLM 5.2: 3.200
DeepSeek V4 Pro: 3.205
GPT-5.6 Terra: 3.214
Grok 4.6: 3.220
Qwen3.8 Max: 3.225
Muse Spark 1.2: 3.230
GPT-5.5: 3.234
Muse Spark 1.1: 3.240
Kimi K2.7: 3.240
GLM 5.3: —
Er zijn 153 autonome runs uitgevoerd met 18 frontier-modellen in de nanoGPT-optimizer speedrun.
NanoGPT Speedrun Frontier
Resultaten van de modellen
Hieronder volgt het overzicht van de best gevalideerde resultaten per model.
Model
Harness
Record
Gat gedicht (%)
@24H
Totaal Tokens
Output Tokens
Exps
Calls
Dagen
Fable 5
claude-code · high
2.726
81,7%
3.010
800M
1,1M
81
13k
8,7
Opus 5
claude-code · max
2.920
53,6%
3.045
183M
690k
29
240
12,9
Kimi K3
prime-agent · max
2.930
52,2%
3.125
112M
2,2M
—
48
3,6
Kimi K3
kimi-code · max
2.974
45,8%
3.135
682M
1,4M
71
34k
5,1
Opus 4.8
claude-code · max
3.018
39,4%
3.180
318M
2,3M
42
72k
3,0
GPT-5.6 Sol
codex · xhigh
3.042
35,9%
3.160
2,9B
2,2M
96
328k
6,1
GPT-5.6 Sol Pro
codex · xhigh
3.058
33,6%
3.100
1,2B
4,6M
50
97k
3,4
Sonnet 5
claude-code · max
3.105
26,8%
3.120
998M
2,1M
21
32k
2,0
GPT-5.6 Luna
codex · xhigh
3.110
26,1%
3.170
894M
888k
36
212k
1,9
Grok 4.5
grok-cli · xhigh
3.120
24,6%
3.160
46M
385k
39
94k
2,7
Qwen3.8 Max
qwen-code · max
3.120
24,6%
3.225
216M
629k
31
2866
1,9
GLM 5.2
pi · high
3.150
20,3%
3.200
57M
1,7M
19
41k
1,8
DeepSeek V4 Pro
claude-code · max
3.205
12,3%
3.205
26M
319k
18
9309
1,1
GPT-5.6 Terra
codex · xhigh
3.214
11,0%
3.214
417M
298k
15
43k
1,1
Grok 4.6
grok-cli · xhigh
3.220
10,1%
—
27M
346k
9
769
0,6
Muse Spark 1.2
muse-code · xhigh
3.230
8,7%
—
41M
910k
5
672
0,6
Muse Spark 1.1
pi · max
3.232
8,4%
3.240
122M
1,6M
48
92k
3,7
GPT-5.5
codex · xhigh
3.234
8,1%
3.234
70M
77k
18
5614
1,1
Kimi K2.7
kimi-code · max
3.240
7,2%
3.240
160M
763k
18
73k
1,6
GLM 5.3
claude-code · xhigh
—
—
—
—
—
—
—
—
Vergelijking bij gelijk budget
Bij deze vergelijking krijgt de beste laatste run van elk model hetzelfde resourcebudget. Er wordt gekeken naar het beste gevalideerde record dat binnen dit budget is bereikt.
Budget: 24 uur
Menselijk record: 2.600
Baseline: 3.290
Resultaten per model:
Fable 5: 3.010
Opus 5: 3.045
GPT-5.6 Sol Pro: 3.100
Sonnet 5: 3.120
Kimi K3 · prime-agent: 3.125
Kimi K3: 3.135
GPT-5.6 Sol: 3.160
Grok 4.5: 3.160
GPT-5.6 Luna: 3.170
Opus 4.8: 3.180
GLM 5.2: 3.200
DeepSeek V4 Pro: 3.205
GPT-5.6 Terra: 3.214
Grok 4.6: 3.220
Qwen3.8 Max: 3.225
Muse Spark 1.2: 3.230
GPT-5.5: 3.234
Muse Spark 1.1: 3.240
Kimi K2.7: 3.240
GLM 5.3: —
Zichtbare categorieën
Kies welke categorieën je wilt zien.
Over deze site
Waarom Tech-update?
Tech-update is ontstaan omdat ik merkte dat ik dagelijks veel verschillende websites moest bezoeken om interessant technieuws te vinden. Dat kon efficiënter.
Hoe werkt het?
Meerdere keren per etmaal gaat mijn zelfgebouwde AI-agent op zoek naar interessante artikelen op blogs en nieuwssites.
Vindt hij iets relevants, dan wordt het artikel naar het Nederlands vertaald en op Tech-Update geplaatst.
Van ieder artikel maakt de AI ook een korte samenvatting. Zo kun je snel bepalen of het de moeite waard is om het volledige artikel te lezen.
Bij ieder artikel staat altijd een link naar de oorspronkelijke bron (vaak een Engelstalige website).
Artikelen kun je bewaren als favoriet, vastzetten in de zijbalk of terugvinden via de zoekfunctie.
In de instellingen (tandwielikoon rechtsboven) geef je aan in welk soort nieuws je geïnteresseert bent.