Некоторые преимущества фреймовых моделей перед другими методами искусственного интеллекта:

• Гибкость. 1 Фреймы допускают исключения в конкретных случаях, что позволяет более точно отражать явления реального мира. 1
• Наглядность. 2 Данные о родовидовых связях хранятся явно. 2
• Механизм наследования свойств. 2 Фреймы обладают способностью наследовать значения характеристик своих родителей, находящихся на более высоком уровне иерархии. 2
• Возможность делать выбор в ситуациях со множеством параметров. 4 Фреймовые алгоритмы пытаются из избыточной информации извлечь хорошо известные закономерности (паттерны) и на их основании принимают решение о целесообразности дальнейших вычислений. 4
• Универсальность. 23 Фреймовая модель позволяет отобразить всё многообразие знаний о реальном мире через различные фреймы: для обозначения объектов и понятий, событий, ситуаций, ролей и сценариев. 23