Фреймовые модели считаются эффективными в системах искусственного интеллекта по следующим причинам:

• Возможность хранить родовую иерархию понятий в базе знаний в явной форме. 1
• Принцип наследования позволяет экономно расходовать память и проводить анализ ситуации при отсутствии ряда деталей. 1
• Универсальность фреймовой модели, которая позволяет отобразить всё многообразие знаний о реальном мире. 1
• Гибкость фреймов, которые допускают исключения в конкретных случаях. 3 Это даёт возможность более точно отражать явления реального мира. 3
• Упрощённые структуры фреймов позволяют легко проводить аналогические рассуждения, что ценная черта любого интеллектуального агента. 3
• Возможность использовать классификатор. 3 Этот механизм анализирует различные объявления на фреймовом языке и автоматически выводит дополнительные соотношения и определяет, когда некоторые части модели несовместимы друг с другом. 3