Рейтинг моделей для кода
Динамика рейтинга
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «код». Показано 300 из 414 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Carbon (High) | 1 569 | 1 551–1 588 | 1 106 | Proprietary | |
| 2 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 547 | 1 535–1 559 | 2 555 | Proprietary |
| 3 | Gemini 4 Argon (High) | 1 538 | 1 527–1 550 | 2 813 | Proprietary | |
| 4 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 534 | 1 516–1 551 | 1 091 | MIT |
| 5 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 533 | 1 528–1 538 | 24 611 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 533 | 1 527–1 539 | 18 778 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 532 | 1 525–1 539 | 8 837 | Proprietary |
| 8 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 531 | 1 526–1 537 | 21 789 | Proprietary |
| 9 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 530 | 1 519–1 541 | 3 403 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 519 | 1 513–1 525 | 18 587 | Proprietary |
| 11 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 518 | 1 505–1 532 | 1 902 | Proprietary |
| 12 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 518 | 1 511–1 524 | 11 629 | Proprietary |
| 13 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 515 | 1 509–1 521 | 18 788 | Proprietary |
| 14 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 512 | 1 499–1 525 | 2 339 | Proprietary |
| 15 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 509 | 1 501–1 518 | 5 707 | Proprietary |
| 16 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 509 | 1 503–1 516 | 12 376 | Proprietary | |
| 17 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 509 | 1 502–1 516 | 10 603 | MIT |
| 18 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 508 | 1 501–1 515 | 9 235 | Kimi K3 license |
| 19 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 506 | 1 495–1 517 | 2 987 | Proprietary |
| 20 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 504 | 1 496–1 511 | 8 708 | Proprietary |
| 21 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 503 | 1 498–1 509 | 19 723 | Proprietary |
| 22 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 503 | 1 496–1 510 | 7 777 | Proprietary |
| 23 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 501 | 1 491–1 511 | 3 745 | MIT |
| 24 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 501 | 1 496–1 507 | 20 871 | MIT |
| 25 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 500 | 1 493–1 507 | 8 739 | Proprietary | |
| 26 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 498 | 1 493–1 504 | 17 954 | Proprietary |
| 27 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 498 | 1 488–1 508 | 3 665 | MIT |
| 28 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 498 | 1 491–1 504 | 12 770 | Proprietary |
| 29 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 497 | 1 489–1 505 | 6 323 | MIT |
| 30 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 497 | 1 479–1 515 | 1 158 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 496 | 1 491–1 502 | 17 603 | Proprietary |
| 32 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 495 | 1 489–1 502 | 11 636 | Proprietary |
| 33 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 494 | 1 489–1 500 | 19 166 | Proprietary |
| 34 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 493 | 1 487–1 499 | 13 850 | Proprietary | |
| 35 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 491 | 1 485–1 498 | 10 361 | Proprietary | |
| 36 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 491 | 1 485–1 497 | 17 403 | Proprietary |
| 37 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 489 | 1 482–1 496 | 11 084 | Modified MIT |
| 38 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 488 | 1 483–1 493 | 19 921 | Proprietary |
| 39 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 488 | 1 477–1 499 | 3 393 | Proprietary |
| 40 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 488 | 1 481–1 495 | 10 923 | Proprietary |
| 41 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 487 | 1 481–1 494 | 13 619 | Proprietary | |
| 42 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 487 | 1 482–1 493 | 18 091 | Proprietary |
| 43 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 487 | 1 481–1 493 | 14 324 | MIT |
| 44 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 487 | 1 479–1 495 | 6 356 | Proprietary |
| 45 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 486 | 1 472–1 500 | 1 896 | Proprietary |
| 46 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 486 | 1 481–1 491 | 18 059 | MIT |
| 47 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 485 | 1 479–1 492 | 12 713 | Proprietary |
| 48 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 485 | 1 480–1 490 | 19 749 | Proprietary |
| 49 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 484 | 1 478–1 490 | 14 080 | Proprietary |
| 50 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 484 | 1 479–1 488 | 36 254 | Proprietary | |
| 51 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 483 | 1 470–1 497 | 1 868 | Modified MIT |
| 52 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 483 | 1 464–1 502 | 883 | Proprietary |
| 53 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 483 | 1 477–1 488 | 20 064 | Proprietary |
| 54 | Step 5 Preview | StepFun | 1 482 | 1 471–1 494 | 2 721 | Proprietary |
| 55 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 481 | 1 474–1 489 | 7 536 | Apache 2.0 |
| 56 | Muse Spark | Meta | 1 481 | 1 471–1 491 | 3 941 | Proprietary |
| 57 | Gemini 3 Pro | 1 481 | 1 474–1 488 | 8 805 | Proprietary | |
| 58 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 479 | 1 472–1 485 | 9 912 | Proprietary |
| 59 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 478 | 1 473–1 484 | 18 947 | Proprietary |
| 60 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 478 | 1 467–1 490 | 2 770 | Proprietary |
| 61 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 476 | 1 468–1 483 | 7 255 | Proprietary |
| 62 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 474 | 1 456–1 492 | 1 017 | Apache 2.0 |
| 63 | Grok 4.5 | xAI | 1 474 | 1 467–1 481 | 11 123 | Proprietary |
| 64 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 474 | 1 469–1 479 | 20 752 | Modified MIT |
| 65 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 473 | 1 466–1 479 | 12 194 | Proprietary |
| 66 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 472 | 1 467–1 478 | 15 675 | Proprietary |
| 67 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 472 | 1 467–1 477 | 22 059 | Proprietary |
| 68 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 471 | 1 464–1 478 | 8 142 | Proprietary |
| 69 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 471 | 1 456–1 486 | 1 613 | Proprietary |
| 70 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 470 | 1 464–1 475 | 19 379 | MiniMax Community License |
| 71 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 469 | 1 463–1 475 | 13 659 | MIT |
| 72 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 469 | 1 463–1 475 | 17 146 | MIT |
| 73 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 469 | 1 457–1 480 | 2 809 | MIT |
| 74 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 468 | 1 457–1 479 | 3 197 | OpenMDW-1.1 |
| 75 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 467 | 1 461–1 473 | 14 681 | Proprietary |
| 76 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 466 | 1 460–1 473 | 11 209 | Proprietary |
| 77 | Hy3 | Tencent | 1 466 | 1 456–1 476 | 3 772 | Apache 2.0 |
| 78 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 466 | 1 458–1 475 | 5 888 | Proprietary |
| 79 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 466 | 1 455–1 477 | 2 951 | Proprietary |
| 80 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 466 | 1 460–1 472 | 12 309 | Apache 2.0 |
| 81 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 466 | 1 453–1 478 | 2 208 | MIT |
| 82 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 464 | 1 457–1 472 | 8 394 | Proprietary |
| 83 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 464 | 1 459–1 469 | 27 540 | Apache 2.0 |
| 84 | GLM 5 | Z.ai | 1 461 | 1 454–1 468 | 7 624 | MIT |
| 85 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 460 | 1 449–1 471 | 3 296 | Modified MIT |
| 86 | Gemini 3 Flash | 1 459 | 1 452–1 467 | 6 578 | Proprietary | |
| 87 | Gemma 4 31B | 1 459 | 1 444–1 474 | 1 411 | Apache 2.0 | |
| 88 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 459 | 1 453–1 464 | 18 368 | Proprietary |
| 89 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 457 | 1 452–1 463 | 18 016 | Proprietary |
| 90 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 456 | 1 450–1 463 | 15 295 | MIT |
| 91 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 456 | 1 447–1 464 | 5 363 | Proprietary |
| 92 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 455 | 1 448–1 461 | 8 954 | Proprietary |
| 93 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 454 | 1 440–1 469 | 1 813 | Proprietary |
| 94 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 454 | 1 442–1 466 | 2 478 | MIT |
| 95 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 454 | 1 450–1 458 | 39 628 | Proprietary |
| 96 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 454 | 1 449–1 459 | 25 186 | Modified MIT |
| 97 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 454 | 1 448–1 459 | 15 253 | Modified MIT |
| 98 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 453 | 1 446–1 460 | 8 403 | Proprietary |
| 99 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 453 | 1 447–1 460 | 8 871 | MIT |
| 100 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 453 | 1 447–1 459 | 16 003 | MIT |
| 101 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 453 | 1 446–1 460 | 9 922 | Proprietary | |
| 102 | Gemini 2.5 Pro | 1 451 | 1 447–1 456 | 26 935 | Proprietary | |
| 103 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 451 | 1 444–1 458 | 10 049 | Apache 2.0 |
| 104 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 449 | 1 443–1 455 | 10 917 | MIT |
| 105 | Mistral Large 3 | mistral | 1 449 | 1 444–1 453 | 22 209 | Apache 2.0 |
| 106 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 449 | 1 442–1 456 | 7 593 | MIT |
| 107 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 447 | 1 437–1 458 | 3 647 | Proprietary |
| 108 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 447 | 1 427–1 467 | 777 | Proprietary |
| 109 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 447 | 1 439–1 454 | 7 483 | Proprietary |
| 110 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 446 | 1 440–1 453 | 9 621 | Proprietary |
| 111 | Gemma 4 26B A4B | 1 446 | 1 432–1 461 | 1 442 | Apache 2.0 | |
| 112 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 445 | 1 440–1 451 | 15 395 | Proprietary |
| 113 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 444 | 1 440–1 449 | 21 717 | Apache 2.0 |
| 114 | Grok 4.1 | xAI | 1 444 | 1 438–1 449 | 16 002 | Proprietary |
| 115 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 443 | 1 437–1 448 | 12 444 | MIT |
| 116 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 442 | 1 434–1 450 | 6 596 | Proprietary |
| 117 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 442 | 1 436–1 448 | 12 225 | Proprietary |
| 118 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 441 | 1 432–1 449 | 4 811 | Apache 2.0 |
| 119 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 440 | 1 434–1 446 | 15 235 | MIT |
| 120 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 439 | 1 425–1 452 | 1 928 | MIT |
| 121 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 439 | 1 426–1 452 | 2 028 | Proprietary |
| 122 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 438 | 1 432–1 444 | 17 248 | Proprietary |
| 123 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 438 | 1 425–1 451 | 2 311 | Apache 2.0 |
| 124 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 437 | 1 431–1 444 | 9 345 | Proprietary |
| 125 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 437 | 1 429–1 445 | 6 711 | Proprietary |
| 126 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 437 | 1 431–1 442 | 19 790 | Proprietary |
| 127 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 436 | 1 428–1 444 | 6 395 | Proprietary |
| 128 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 436 | 1 430–1 441 | 15 184 | Apache 2.0 |
| 129 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 436 | 1 431–1 441 | 23 968 | Proprietary | |
| 130 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 436 | 1 429–1 443 | 8 170 | Apache 2.0 |
| 131 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 435 | 1 424–1 447 | 2 549 | MIT |
| 132 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 434 | 1 425–1 443 | 4 741 | MIT |
| 133 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 433 | 1 426–1 441 | 7 906 | Proprietary |
| 134 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 433 | 1 429–1 438 | 21 537 | Proprietary |
| 135 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 433 | 1 425–1 441 | 5 513 | Proprietary |
| 136 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 432 | 1 424–1 440 | 5 361 | Proprietary |
| 137 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 432 | 1 427–1 437 | 22 111 | Proprietary |
| 138 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 430 | 1 409–1 451 | 724 | Proprietary |
| 139 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 428 | 1 411–1 445 | 1 182 | Proprietary |
| 140 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 428 | 1 409–1 446 | 1 005 | OpenMDW-1.1 |
| 141 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 428 | 1 417–1 438 | 3 617 | Proprietary |
| 142 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 427 | 1 415–1 438 | 2 690 | MIT |
| 143 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 426 | 1 419–1 433 | 7 929 | Apache 2.0 |
| 144 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 426 | 1 412–1 439 | 1 990 | Proprietary |
| 145 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 425 | 1 402–1 449 | 633 | MIT |
| 146 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 425 | 1 411–1 439 | 1 638 | Apache 2.0 |
| 147 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 424 | 1 409–1 439 | 1 591 | Apache 2.0 |
| 148 | Gemini 2.5 Flash | 1 423 | 1 419–1 428 | 26 352 | Proprietary | |
| 149 | Hy3 preview | Tencent | 1 421 | 1 408–1 434 | 2 049 | tencent-hunyuan-community |
| 150 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 420 | 1 410–1 430 | 3 475 | MIT |
| 151 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 420 | 1 411–1 429 | 3 940 | Proprietary |
| 152 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 420 | 1 392–1 447 | 419 | Proprietary |
| 153 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 418 | 1 406–1 430 | 2 484 | MIT |
| 154 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 417 | 1 403–1 430 | 1 874 | MIT |
| 155 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 416 | 1 407–1 425 | 4 612 | Apache 2.0 |
| 156 | Muse Glimmer | Meta | 1 416 | 1 398–1 434 | 1 116 | Apache-2.0 |
| 157 | Grok 4.3 | xAI | 1 414 | 1 409–1 420 | 19 961 | Proprietary |
| 158 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 414 | 1 406–1 422 | 6 343 | Proprietary |
| 159 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 414 | 1 402–1 425 | 2 603 | MIT |
| 160 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 413 | 1 401–1 425 | 2 337 | Proprietary |
| 161 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 413 | 1 408–1 418 | 15 866 | Proprietary |
| 162 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 412 | 1 394–1 431 | 932 | Proprietary |
| 163 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 412 | 1 403–1 421 | 4 805 | Apache 2.0 |
| 164 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 412 | 1 406–1 417 | 17 729 | Proprietary |
| 165 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 411 | 1 406–1 417 | 13 893 | Proprietary |
| 166 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 410 | 1 403–1 417 | 8 382 | Apache 2.0 |
| 167 | Grok 4 (0709) | xai | 1 408 | 1 401–1 415 | 8 034 | Proprietary |
| 168 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 408 | 1 401–1 415 | 9 178 | Proprietary |
| 169 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 407 | 1 401–1 414 | 11 581 | Proprietary |
| 170 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 407 | 1 386–1 427 | 771 | MIT |
| 171 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 406 | 1 397–1 414 | 5 514 | Proprietary |
| 172 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 404 | 1 399–1 410 | 17 640 | Proprietary |
| 173 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 403 | 1 390–1 417 | 1 884 | NVIDIA Open Model |
| 174 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 402 | 1 394–1 409 | 7 828 | Proprietary |
| 175 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 400 | 1 393–1 408 | 6 911 | Proprietary | |
| 176 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 400 | 1 394–1 406 | 17 851 | Proprietary | |
| 177 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 399 | 1 387–1 411 | 2 232 | Modified MIT |
| 178 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 398 | 1 390–1 406 | 5 984 | Proprietary |
| 179 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 398 | 1 390–1 405 | 6 912 | Apache 2.0 |
| 180 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 397 | 1 389–1 404 | 6 099 | MIT |
| 181 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 396 | 1 383–1 409 | 1 939 | Proprietary |
| 182 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 396 | 1 375–1 417 | 850 | Apache 2.0 |
| 183 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 391 | 1 380–1 403 | 2 666 | Apache 2.0 |
| 184 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 391 | 1 384–1 397 | 9 243 | Proprietary |
| 185 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 390 | 1 370–1 410 | 801 | Proprietary |
| 186 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 390 | 1 365–1 414 | 542 | MIT |
| 187 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 389 | 1 370–1 409 | 805 | Proprietary |
| 188 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 389 | 1 375–1 404 | 1 543 | MIT |
| 189 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 386 | 1 378–1 393 | 5 842 | Proprietary |
| 190 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 385 | 1 374–1 397 | 2 580 | Proprietary |
| 191 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 384 | 1 375–1 393 | 4 322 | Apache 2.0 |
| 192 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 383 | 1 372–1 394 | 2 793 | MIT |
| 193 | Trinity Large Preview | — | 1 381 | 1 373–1 388 | 7 976 | Apache 2.0 |
| 194 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 381 | 1 372–1 389 | 6 001 | OpenMDW-1.1 |
| 195 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 380 | 1 374–1 387 | 11 338 | Modified MIT |
| 196 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 379 | 1 372–1 387 | 6 405 | Apache 2.0 |
| 197 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 379 | 1 372–1 387 | 7 305 | Proprietary |
| 198 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 379 | 1 369–1 389 | 3 163 | Proprietary |
| 199 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 378 | 1 368–1 388 | 3 326 | NVIDIA Open Model |
| 200 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 378 | 1 366–1 389 | 2 596 | Proprietary |
| 201 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 378 | 1 357–1 399 | 826 | Apache 2.0 |
| 202 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 377 | 1 368–1 385 | 5 192 | Modified MIT |
| 203 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 374 | 1 356–1 392 | 1 005 | MIT |
| 204 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 373 | 1 365–1 380 | 5 978 | Proprietary | |
| 205 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 372 | 1 365–1 378 | 9 840 | Proprietary | |
| 206 | R1 | DeepSeek | 1 371 | 1 359–1 383 | 2 317 | MIT |
| 207 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 370 | 1 355–1 385 | 1 546 | Apache 2.0 |
| 208 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 370 | 1 345–1 394 | 543 | Proprietary |
| 209 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 368 | 1 361–1 375 | 8 645 | Proprietary |
| 210 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 368 | 1 361–1 375 | 8 333 | MIT |
| 211 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 367 | 1 359–1 375 | 6 817 | Proprietary |
| 212 | Step 3 | StepFun | 1 367 | 1 350–1 383 | 1 213 | Apache 2.0 |
| 213 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 367 | 1 357–1 376 | 3 973 | Proprietary |
| 214 | o1 | OpenAI | 1 366 | 1 357–1 376 | 5 123 | Proprietary |
| 215 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 366 | 1 357–1 376 | 4 094 | Proprietary |
| 216 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 366 | 1 351–1 381 | 1 506 | MIT |
| 217 | o3 Mini | OpenAI | 1 363 | 1 356–1 369 | 9 397 | Proprietary |
| 218 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 362 | 1 352–1 372 | 3 337 | Apache 2.0 |
| 219 | o1-mini | OpenAI | 1 362 | 1 355–1 369 | 8 478 | Proprietary |
| 220 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 362 | 1 340–1 383 | 830 | Apache 2.0 |
| 221 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 361 | 1 348–1 375 | 1 764 | Proprietary |
| 222 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 360 | 1 352–1 368 | 6 134 | Proprietary |
| 223 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 359 | 1 351–1 367 | 5 089 | Proprietary |
| 224 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 358 | 1 351–1 366 | 6 396 | Apache 2.0 |
| 225 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 357 | 1 333–1 381 | 513 | Apache 2.0 |
| 226 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 357 | 1 350–1 365 | 8 538 | Apache 2.0 |
| 227 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 355 | 1 333–1 377 | 653 | Nvidia Open |
| 228 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 351 | 1 336–1 365 | 1 665 | Proprietary |
| 229 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 350 | 1 343–1 357 | 6 960 | Proprietary | |
| 230 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 347 | 1 329–1 366 | 964 | MIT |
| 231 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 347 | 1 335–1 359 | 2 459 | Apache 2.0 |
| 232 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 342 | 1 312–1 373 | 275 | Proprietary |
| 233 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 342 | 1 337–1 348 | 14 909 | Proprietary |
| 234 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 339 | 1 324–1 354 | 1 494 | Proprietary |
| 235 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 339 | 1 331–1 346 | 7 073 | Proprietary |
| 236 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 337 | 1 328–1 345 | 4 504 | Apache 2.0 |
| 237 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 333 | 1 324–1 342 | 4 017 | Apache 2.0 |
| 238 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 330 | 1 324–1 336 | 10 232 | CC-BY-NC-4.0 |
| 239 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 328 | 1 310–1 346 | 893 | Proprietary |
| 240 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 325 | 1 315–1 335 | 3 280 | DeepSeek |
| 241 | Mercury | Inception Labs | 1 322 | 1 294–1 350 | 413 | Proprietary |
| 242 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 322 | 1 312–1 331 | 3 474 | Proprietary | |
| 243 | Gemma 3 27B | 1 322 | 1 315–1 329 | 8 023 | Gemma | |
| 244 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 319 | 1 290–1 348 | 299 | Proprietary |
| 245 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 319 | 1 306–1 331 | 2 245 | Proprietary |
| 246 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 318 | 1 300–1 337 | 1 045 | Apache 2.0 |
| 247 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 316 | 1 296–1 336 | 737 | Proprietary |
| 248 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 314 | 1 300–1 328 | 1 553 | Proprietary |
| 249 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 312 | 1 293–1 332 | 1 096 | Apache 2.0 |
| 250 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 312 | 1 302–1 322 | 4 316 | Proprietary |
| 251 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 312 | 1 303–1 321 | 4 019 | NexusFlow |
| 252 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 312 | 1 282–1 341 | 367 | Nvidia Open Model |
| 253 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 309 | 1 292–1 326 | 1 079 | DeepSeek |
| 254 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 309 | 1 301–1 317 | 6 111 | Apache 2.0 |
| 255 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 308 | 1 289–1 327 | 957 | Proprietary |
| 256 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 306 | 1 282–1 331 | 519 | Proprietary |
| 257 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 306 | 1 293–1 320 | 2 112 | Apache 2.0 |
| 258 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 306 | 1 299–1 313 | 13 607 | Proprietary |
| 259 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 305 | 1 286–1 325 | 807 | Proprietary |
| 260 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 301 | 1 294–1 309 | 6 937 | Llama 4 |
| 261 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 301 | 1 292–1 310 | 4 252 | DeepSeek |
| 262 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 297 | 1 290–1 303 | 19 526 | Proprietary |
| 263 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 295 | 1 265–1 326 | 286 | Nvidia |
| 264 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 294 | 1 287–1 301 | 9 175 | Proprietary | |
| 265 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 292 | 1 285–1 300 | 6 688 | Qwen |
| 266 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 291 | 1 284–1 299 | 6 249 | Llama 3.1 Community |
| 267 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 291 | 1 276–1 306 | 1 553 | Apache 2.0 |
| 268 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 290 | 1 281–1 299 | 4 449 | Proprietary |
| 269 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 289 | 1 283–1 296 | 10 928 | Proprietary |
| 270 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 288 | 1 277–1 299 | 2 756 | Qwen |
| 271 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 287 | 1 280–1 294 | 10 368 | Proprietary |
| 272 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 286 | 1 268–1 304 | 894 | Proprietary |
| 273 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 286 | 1 280–1 292 | 11 143 | Proprietary |
| 274 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 286 | 1 277–1 294 | 5 229 | Llama |
| 275 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 283 | 1 275–1 291 | 7 318 | Proprietary |
| 276 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 283 | 1 276–1 290 | 9 714 | Llama 3.1 Community |
| 277 | Gemma 3 12B | 1 281 | 1 258–1 304 | 543 | Gemma | |
| 278 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 276 | 1 269–1 284 | 7 589 | Mistral Research |
| 279 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 275 | 1 257–1 293 | 873 | Apache 2.0 |
| 280 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 275 | 1 266–1 284 | 4 212 | MRL |
| 281 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 272 | 1 256–1 287 | 1 312 | Llama 3.1 |
| 282 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 270 | 1 261–1 279 | 3 853 | Proprietary |
| 283 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 269 | 1 246–1 293 | 549 | Proprietary |
| 284 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 268 | 1 261–1 275 | 8 652 | Proprietary |
| 285 | Gemma 3n E4B | 1 268 | 1 258–1 278 | 3 488 | Gemma | |
| 286 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 268 | 1 261–1 275 | 17 104 | Proprietary |
| 287 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 268 | 1 261–1 274 | 8 735 | Llama-3.3 |
| 288 | Athene 70B (0725) | — | 1 267 | 1 256–1 277 | 3 122 | CC-BY-NC-4.0 |
| 289 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 266 | 1 259–1 273 | 12 747 | Proprietary | |
| 290 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 264 | 1 258–1 270 | 33 748 | Proprietary |
| 291 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 261 | 1 253–1 269 | 5 892 | Proprietary | |
| 292 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 259 | 1 252–1 266 | 9 389 | Llama 3.1 Community |
| 293 | Gemini Advanced (0514) | 1 255 | 1 246–1 263 | 8 138 | Proprietary | |
| 294 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 254 | 1 246–1 261 | 15 605 | Proprietary |
| 295 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 251 | 1 239–1 263 | 2 671 | DeepSeek License |
| 296 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 249 | 1 241–1 256 | 15 289 | Proprietary |
| 297 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 249 | 1 232–1 266 | 1 286 | Apache 2.0 |
| 298 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 245 | 1 233–1 258 | 2 083 | Apache 2.0 |
| 299 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 239 | 1 228–1 249 | 3 060 | Proprietary |
| 300 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 235 | 1 228–1 243 | 10 680 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: код
Направление «код»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 414; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 228, первый — 3 апреля 2024. Оценки, интервалы и места относятся только к выбранному направлению и дате.
Сохранённый редакционный разбор — не пересчитан по текущим данным
Это сохранённый текст, а не автоматически обновляемая сводка. Его числа и выводы требуют повторной проверки; актуальные значения приведены в таблицах и карточках этой страницы. Дата одобрения текста не является датой замера.
Направление «Программирование» сравнивает ответы моделей на задачи с кодом. Единица выборки — голос в парном сравнении: человек видит два ответа на один запрос и выбирает тот, который считает лучше. Из голосов считается оценка по модели Брэдли — Терри: чем успешнее ответы строки в парных сравнениях, тем выше её значение. Рядом с оценкой источник публикует интервал: чем меньше голосов собрано по строке, тем он шире.
Интервал задан на шкале оценки, а не в местах таблицы. Если интервалы двух строк пересекаются, разница мест между ними не означает разницы в качестве ответов. Поэтому таблицу читают попарно: две строки различаются только тогда, когда их интервалы не пересекаются.
Строка — это модель или её отдельный режим, и место режима не переносится на модель целиком. Таблица — снимок на дату публикации, а не постоянный порядок. Цены, контекста, задержки ответа и доступности у провайдеров в ней нет: эти свойства собраны на страницах моделей.
Вывод редакции
Сохранённый редакционный разбор — не пересчитан по текущим данным
Это сохранённый текст, а не автоматически обновляемая сводка. Его числа и выводы требуют повторной проверки; актуальные значения приведены в таблицах и карточках этой страницы. Дата одобрения текста не является датой замера.
В первой десятке снимка от 2 сентября 2026 пересекаются интервалы всех девяти пар соседних строк: соседние места не отличают одну строку от другой. Первая и десятая строки уже различаются: их интервалы не пересекаются. Поэтому разница мест значима только там, где интервалы не пересекаются, а выбор между неразличимыми строками решается тем, чего в таблице нет: ценой, контекстом и доступностью у провайдеров.
Другие рейтинги
- Рейтинг агентов
- Рейтинг работы с документами
- Рейтинг редактирования изображений
- Рейтинг видео из изображения
- Популярность моделей по использованию через API-агрегаторы
- Рейтинг поисковых моделей
- Рейтинг текстовых моделей
- Рейтинг моделей для творческих текстов
- Рейтинг моделей для математики
- Рейтинг моделей для русского языка
- Рейтинг генерации изображений
- Рейтинг генерации видео
- Рейтинг редактирования видео
- Рейтинг моделей с изображениями на входе
- Рейтинг моделей для веб-разработки
Вопросы и ответы
Этот рейтинг показывает, сколько программ модели успешно запустили?
Нет, здесь выбран срез текстовых сравнений по программированию: пользователи оценивают ответы. Балл не является числом скомпилированных программ или пройденных тестов. Исполняемость предложенного кода и соответствие требованиям нужно проверять запуском в подходящем окружении.
Как выбрать кандидата для исправления ошибки в существующем проекте?
Дайте моделям одинаковый воспроизводимый сбой, нужные файлы и команду проверки. Сравните, устранила ли правка причину ошибки, проходят ли прежние тесты и не появились ли лишние изменения. Такой пробный ремонт ближе к работе с вашим проектом, чем сравнение красивых объяснений по отвлечённой задаче.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 4 ноября 2026
Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения.
- Метрика
- рейтинг Брэдли — Терри (Elo-подобная шкала) с интервалом из источника
- Единица выборки
- голос в парном сравнении
- Окно
- снимок датасета от 28 октября 2026
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число