Рейтинг моделей для творческих текстов
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «творческие тексты». Показано 300 из 417 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 534 | 1 521–1 548 | 2 672 | Proprietary |
| 2 | Gemini 4 Carbon (High) | 1 531 | 1 511–1 551 | 990 | Proprietary | |
| 3 | Gemini 4 Argon (High) | 1 527 | 1 515–1 540 | 2 720 | Proprietary | |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 512 | 1 501–1 523 | 3 884 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 504 | 1 498–1 511 | 15 580 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 495 | 1 487–1 503 | 8 071 | Proprietary |
| 7 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 493 | 1 486–1 501 | 9 760 | Proprietary |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 491 | 1 484–1 498 | 10 581 | Proprietary | |
| 9 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 488 | 1 473–1 503 | 1 736 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 488 | 1 481–1 494 | 16 276 | Proprietary |
| 11 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 487 | 1 479–1 496 | 7 129 | Proprietary | |
| 12 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 486 | 1 479–1 493 | 11 769 | Proprietary |
| 13 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 483 | 1 477–1 489 | 15 812 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 482 | 1 477–1 488 | 24 631 | Proprietary | |
| 15 | Gemini 3 Pro | 1 482 | 1 474–1 490 | 6 544 | Proprietary | |
| 16 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 480 | 1 473–1 487 | 11 982 | Proprietary |
| 17 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 478 | 1 470–1 487 | 6 348 | Proprietary |
| 18 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 471 | 1 464–1 479 | 9 411 | Proprietary | |
| 19 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 470 | 1 457–1 484 | 2 278 | Proprietary |
| 20 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 469 | 1 461–1 476 | 9 379 | Proprietary | |
| 21 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 466 | 1 458–1 474 | 7 521 | Proprietary | |
| 22 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 464 | 1 443–1 485 | 773 | MIT |
| 23 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 464 | 1 454–1 473 | 4 874 | Proprietary |
| 24 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 464 | 1 453–1 474 | 3 319 | Proprietary |
| 25 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 461 | 1 454–1 468 | 10 646 | MIT |
| 26 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 459 | 1 451–1 468 | 6 017 | MIT |
| 27 | Muse Spark | Meta | 1 459 | 1 445–1 472 | 2 038 | Proprietary |
| 28 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 457 | 1 449–1 465 | 7 452 | Kimi K3 license |
| 29 | Gemini 3 Flash | 1 457 | 1 447–1 466 | 4 829 | Proprietary | |
| 30 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 455 | 1 449–1 462 | 13 129 | Proprietary |
| 31 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 455 | 1 448–1 461 | 12 718 | Proprietary |
| 32 | Gemini 2.5 Pro | 1 454 | 1 449–1 459 | 17 680 | Proprietary | |
| 33 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 453 | 1 446–1 459 | 13 020 | MIT |
| 34 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 452 | 1 446–1 459 | 13 377 | Proprietary |
| 35 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 450 | 1 443–1 458 | 9 174 | Proprietary |
| 36 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 447 | 1 440–1 453 | 12 768 | Proprietary |
| 37 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 446 | 1 420–1 473 | 509 | Proprietary |
| 38 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 446 | 1 439–1 454 | 9 709 | MIT |
| 39 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 445 | 1 437–1 453 | 5 690 | Proprietary |
| 40 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 443 | 1 436–1 449 | 11 394 | Proprietary |
| 41 | Grok 4.5 | xAI | 1 442 | 1 434–1 450 | 8 215 | Proprietary |
| 42 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 442 | 1 436–1 448 | 12 398 | Proprietary |
| 43 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 441 | 1 434–1 449 | 8 779 | MIT |
| 44 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 441 | 1 434–1 448 | 9 369 | MIT |
| 45 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 441 | 1 432–1 449 | 6 445 | Proprietary |
| 46 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 440 | 1 426–1 453 | 1 976 | MIT |
| 47 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 439 | 1 432–1 445 | 11 111 | Proprietary |
| 48 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 438 | 1 428–1 448 | 4 171 | Proprietary |
| 49 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 438 | 1 430–1 445 | 7 794 | Proprietary |
| 50 | GLM 5 | Z.ai | 1 438 | 1 429–1 447 | 4 850 | MIT |
| 51 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 438 | 1 432–1 444 | 14 511 | MIT |
| 52 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 437 | 1 425–1 449 | 2 763 | MIT |
| 53 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 437 | 1 424–1 450 | 2 491 | Proprietary |
| 54 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 436 | 1 430–1 443 | 11 285 | Proprietary |
| 55 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 435 | 1 428–1 443 | 9 733 | Proprietary |
| 56 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 435 | 1 429–1 442 | 12 351 | Proprietary |
| 57 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 435 | 1 430–1 441 | 15 174 | Proprietary | |
| 58 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 435 | 1 412–1 457 | 756 | Proprietary |
| 59 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 433 | 1 425–1 441 | 6 297 | Modified MIT |
| 60 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 432 | 1 425–1 439 | 11 423 | Proprietary |
| 61 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 428 | 1 421–1 434 | 11 318 | Proprietary |
| 62 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 427 | 1 419–1 435 | 6 241 | Proprietary |
| 63 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 426 | 1 418–1 434 | 7 492 | Proprietary |
| 64 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 426 | 1 418–1 434 | 5 764 | Proprietary |
| 65 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 425 | 1 411–1 439 | 2 069 | Proprietary |
| 66 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 425 | 1 419–1 430 | 12 695 | Proprietary |
| 67 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 422 | 1 407–1 437 | 1 579 | Proprietary |
| 68 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 422 | 1 416–1 428 | 12 231 | Modified MIT |
| 69 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 421 | 1 413–1 429 | 7 405 | Proprietary | |
| 70 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 420 | 1 409–1 431 | 3 323 | Proprietary |
| 71 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 418 | 1 408–1 427 | 4 341 | Proprietary |
| 72 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 417 | 1 395–1 439 | 740 | Proprietary |
| 73 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 416 | 1 402–1 430 | 1 963 | Proprietary |
| 74 | Gemma 4 31B | 1 416 | 1 398–1 435 | 971 | Apache 2.0 | |
| 75 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 416 | 1 409–1 423 | 10 993 | Proprietary |
| 76 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 415 | 1 405–1 425 | 3 735 | Proprietary |
| 77 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 414 | 1 405–1 423 | 4 711 | Proprietary |
| 78 | Step 5 Preview | StepFun | 1 413 | 1 400–1 426 | 2 359 | Proprietary |
| 79 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 413 | 1 406–1 420 | 10 250 | Proprietary |
| 80 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 412 | 1 403–1 420 | 5 146 | MIT |
| 81 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 412 | 1 404–1 419 | 6 869 | Proprietary |
| 82 | Grok 4.1 | xAI | 1 411 | 1 404–1 418 | 10 072 | Proprietary |
| 83 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 410 | 1 404–1 417 | 10 878 | Proprietary |
| 84 | Hy3 | Tencent | 1 407 | 1 395–1 419 | 2 750 | Apache 2.0 |
| 85 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 406 | 1 400–1 412 | 13 186 | Proprietary |
| 86 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 405 | 1 393–1 418 | 2 408 | MIT |
| 87 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 405 | 1 399–1 411 | 11 526 | Proprietary |
| 88 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 405 | 1 393–1 416 | 3 017 | MIT |
| 89 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 403 | 1 397–1 410 | 10 134 | Proprietary |
| 90 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 403 | 1 376–1 431 | 446 | MIT |
| 91 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 403 | 1 396–1 411 | 6 671 | Proprietary |
| 92 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 403 | 1 389–1 418 | 1 664 | MIT |
| 93 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 403 | 1 395–1 411 | 7 196 | Proprietary |
| 94 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 403 | 1 395–1 410 | 8 541 | MIT |
| 95 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 402 | 1 397–1 408 | 17 395 | Apache 2.0 |
| 96 | Gemma 4 26B A4B | 1 401 | 1 383–1 420 | 1 000 | Apache 2.0 | |
| 97 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 401 | 1 388–1 414 | 1 960 | MIT |
| 98 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 401 | 1 391–1 411 | 3 733 | Proprietary |
| 99 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 401 | 1 393–1 409 | 5 632 | Proprietary |
| 100 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 401 | 1 386–1 416 | 1 618 | MIT |
| 101 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 401 | 1 394–1 408 | 10 579 | Proprietary | |
| 102 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 400 | 1 394–1 407 | 12 662 | MiniMax Community License |
| 103 | Gemini 2.5 Flash | 1 400 | 1 395–1 405 | 17 646 | Proprietary | |
| 104 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 400 | 1 392–1 407 | 6 873 | MIT |
| 105 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 398 | 1 391–1 406 | 8 642 | MIT |
| 106 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 398 | 1 385–1 412 | 2 186 | OpenMDW-1.1 |
| 107 | Grok 4 (0709) | xai | 1 396 | 1 388–1 405 | 5 344 | Proprietary |
| 108 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 396 | 1 389–1 403 | 8 613 | Proprietary |
| 109 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 395 | 1 384–1 406 | 3 096 | MIT |
| 110 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 394 | 1 388–1 401 | 8 994 | Proprietary |
| 111 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 394 | 1 382–1 405 | 2 618 | Proprietary |
| 112 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 393 | 1 370–1 417 | 617 | Proprietary |
| 113 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 393 | 1 385–1 400 | 7 876 | MIT |
| 114 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 392 | 1 385–1 399 | 9 765 | Apache 2.0 |
| 115 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 392 | 1 381–1 403 | 3 446 | Proprietary |
| 116 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 391 | 1 363–1 418 | 435 | MIT |
| 117 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 391 | 1 385–1 396 | 14 026 | Proprietary |
| 118 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 390 | 1 370–1 411 | 951 | Apache 2.0 |
| 119 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 389 | 1 353–1 426 | 250 | Proprietary |
| 120 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 389 | 1 381–1 397 | 6 409 | MIT |
| 121 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 388 | 1 379–1 397 | 4 432 | Proprietary |
| 122 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 388 | 1 370–1 405 | 1 191 | MIT |
| 123 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 388 | 1 374–1 401 | 1 977 | MIT |
| 124 | Mistral Large 3 | mistral | 1 386 | 1 381–1 392 | 15 993 | Apache 2.0 |
| 125 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 386 | 1 377–1 395 | 4 552 | Proprietary | |
| 126 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 386 | 1 366–1 406 | 889 | Proprietary |
| 127 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 386 | 1 377–1 395 | 4 465 | Proprietary |
| 128 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 384 | 1 366–1 401 | 1 083 | Apache 2.0 |
| 129 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 382 | 1 366–1 398 | 1 324 | Modified MIT |
| 130 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 381 | 1 370–1 392 | 3 673 | Proprietary |
| 131 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 381 | 1 364–1 398 | 1 154 | Proprietary |
| 132 | Grok 4.3 | xAI | 1 380 | 1 373–1 386 | 13 162 | Proprietary |
| 133 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 379 | 1 370–1 388 | 5 601 | Apache 2.0 |
| 134 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 378 | 1 366–1 390 | 2 490 | Proprietary |
| 135 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 378 | 1 366–1 389 | 3 302 | Proprietary |
| 136 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 377 | 1 356–1 397 | 941 | OpenMDW-1.1 |
| 137 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 376 | 1 369–1 383 | 7 659 | Proprietary |
| 138 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 376 | 1 369–1 383 | 7 338 | MIT |
| 139 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 376 | 1 369–1 382 | 13 902 | Proprietary |
| 140 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 375 | 1 369–1 380 | 13 882 | Apache 2.0 |
| 141 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 375 | 1 366–1 383 | 5 412 | Proprietary |
| 142 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 374 | 1 360–1 387 | 2 070 | Modified MIT |
| 143 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 373 | 1 367–1 380 | 9 523 | Modified MIT |
| 144 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 370 | 1 366–1 375 | 26 430 | Proprietary |
| 145 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 370 | 1 363–1 377 | 10 797 | Proprietary |
| 146 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 369 | 1 343–1 394 | 482 | Proprietary |
| 147 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 369 | 1 360–1 378 | 4 522 | Apache 2.0 |
| 148 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 367 | 1 357–1 376 | 4 145 | Proprietary | |
| 149 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 366 | 1 349–1 382 | 1 357 | Apache 2.0 |
| 150 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 365 | 1 355–1 374 | 4 017 | Proprietary |
| 151 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 364 | 1 356–1 372 | 5 992 | MIT |
| 152 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 364 | 1 354–1 373 | 4 242 | Proprietary |
| 153 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 363 | 1 356–1 371 | 6 652 | Proprietary |
| 154 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 362 | 1 353–1 372 | 4 299 | Apache 2.0 |
| 155 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 362 | 1 351–1 373 | 2 806 | MIT |
| 156 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 362 | 1 356–1 368 | 19 197 | Proprietary |
| 157 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 361 | 1 349–1 373 | 2 736 | Proprietary |
| 158 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 358 | 1 351–1 366 | 7 636 | Proprietary |
| 159 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 358 | 1 343–1 374 | 1 483 | Proprietary |
| 160 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 358 | 1 351–1 366 | 6 626 | Proprietary | |
| 161 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 357 | 1 350–1 364 | 9 760 | Apache 2.0 |
| 162 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 356 | 1 347–1 365 | 4 564 | Apache 2.0 |
| 163 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 356 | 1 347–1 364 | 5 340 | Proprietary |
| 164 | R1 | DeepSeek | 1 354 | 1 344–1 364 | 3 289 | MIT |
| 165 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 354 | 1 348–1 360 | 15 328 | Modified MIT |
| 166 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 350 | 1 326–1 373 | 604 | Proprietary |
| 167 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 349 | 1 334–1 365 | 1 482 | Modified MIT |
| 168 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 349 | 1 340–1 359 | 3 963 | Proprietary |
| 169 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 348 | 1 334–1 362 | 1 755 | MIT |
| 170 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 339–1 356 | 4 672 | Apache 2.0 |
| 171 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 347 | 1 319–1 375 | 425 | MIT |
| 172 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 347 | 1 338–1 356 | 4 642 | Proprietary |
| 173 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 346 | 1 330–1 362 | 1 348 | MIT |
| 174 | Gemma 3 27B | 1 345 | 1 338–1 353 | 6 305 | Gemma | |
| 175 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 345 | 1 336–1 355 | 4 249 | Proprietary |
| 176 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 344 | 1 325–1 362 | 1 021 | Apache 2.0 |
| 177 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 343 | 1 334–1 353 | 4 063 | Proprietary |
| 178 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 343 | 1 336–1 350 | 9 717 | Proprietary |
| 179 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 343 | 1 334–1 353 | 3 996 | MIT |
| 180 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 342 | 1 333–1 351 | 4 908 | Proprietary |
| 181 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 341 | 1 330–1 353 | 2 574 | Proprietary |
| 182 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 339 | 1 331–1 347 | 6 274 | Proprietary | |
| 183 | Muse Glimmer | Meta | 1 339 | 1 316–1 361 | 732 | Apache-2.0 |
| 184 | Hy3 preview | Tencent | 1 339 | 1 320–1 358 | 1 047 | tencent-hunyuan-community |
| 185 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 338 | 1 330–1 347 | 5 012 | Proprietary |
| 186 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 336 | 1 321–1 351 | 1 793 | Proprietary |
| 187 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 336 | 1 328–1 344 | 7 972 | Apache 2.0 |
| 188 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 334 | 1 321–1 348 | 1 908 | Proprietary |
| 189 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 333 | 1 323–1 344 | 3 035 | Apache 2.0 |
| 190 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 333 | 1 322–1 343 | 3 241 | Apache 2.0 |
| 191 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 332 | 1 325–1 340 | 8 062 | Proprietary | |
| 192 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 332 | 1 323–1 340 | 5 148 | Proprietary |
| 193 | Gemma 3 12B | 1 331 | 1 308–1 354 | 600 | Gemma | |
| 194 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 330 | 1 322–1 338 | 6 662 | Modified MIT |
| 195 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 330 | 1 306–1 354 | 579 | Proprietary |
| 196 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 329 | 1 319–1 339 | 3 623 | DeepSeek |
| 197 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 327 | 1 307–1 348 | 751 | Proprietary |
| 198 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 325 | 1 315–1 335 | 3 521 | Proprietary |
| 199 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 323 | 1 313–1 334 | 3 412 | Modified MIT |
| 200 | Step 3 | StepFun | 1 321 | 1 301–1 342 | 770 | Apache 2.0 |
| 201 | Trinity Large Preview | — | 1 319 | 1 310–1 328 | 4 766 | Apache 2.0 |
| 202 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 319 | 1 312–1 326 | 7 598 | CC-BY-NC-4.0 |
| 203 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 319 | 1 309–1 328 | 4 104 | Proprietary | |
| 204 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 318 | 1 309–1 327 | 5 658 | Proprietary |
| 205 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 318 | 1 303–1 333 | 1 588 | Proprietary |
| 206 | o1 | OpenAI | 1 318 | 1 308–1 328 | 4 508 | Proprietary |
| 207 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 317 | 1 306–1 328 | 2 965 | Apache 2.0 |
| 208 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 317 | 1 308–1 325 | 5 935 | Proprietary |
| 209 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 316 | 1 299–1 333 | 1 121 | NVIDIA Open Model |
| 210 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 316 | 1 306–1 326 | 3 565 | Apache 2.0 |
| 211 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 316 | 1 295–1 337 | 834 | MIT |
| 212 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 314 | 1 307–1 321 | 10 336 | Proprietary |
| 213 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 314 | 1 300–1 328 | 1 776 | Apache 2.0 |
| 214 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 314 | 1 288–1 340 | 444 | Nvidia Open Model |
| 215 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 311 | 1 292–1 330 | 918 | Proprietary |
| 216 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 308 | 1 299–1 318 | 4 725 | Apache 2.0 |
| 217 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 307 | 1 288–1 326 | 992 | Proprietary |
| 218 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 307 | 1 277–1 336 | 370 | Nvidia Open |
| 219 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 306 | 1 275–1 338 | 321 | Proprietary |
| 220 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 304 | 1 292–1 317 | 2 152 | Apache 2.0 |
| 221 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 299 | 1 291–1 308 | 5 081 | Proprietary |
| 222 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 297 | 1 288–1 306 | 4 502 | Apache 2.0 |
| 223 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 297 | 1 275–1 319 | 616 | Apache 2.0 |
| 224 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 296 | 1 282–1 310 | 1 872 | MIT |
| 225 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 295 | 1 272–1 317 | 613 | MIT |
| 226 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 294 | 1 286–1 302 | 5 787 | Proprietary |
| 227 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 292 | 1 278–1 307 | 1 762 | Proprietary |
| 228 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 292 | 1 274–1 311 | 931 | Proprietary |
| 229 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 292 | 1 285–1 298 | 11 713 | Proprietary |
| 230 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 291 | 1 284–1 298 | 16 599 | Proprietary |
| 231 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 288 | 1 261–1 315 | 428 | Nvidia |
| 232 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 287 | 1 278–1 297 | 3 679 | Apache 2.0 |
| 233 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 287 | 1 267–1 307 | 853 | MIT |
| 234 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 287 | 1 261–1 313 | 542 | Proprietary |
| 235 | Gemma 3n E4B | 1 287 | 1 276–1 298 | 2 853 | Gemma | |
| 236 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 286 | 1 266–1 306 | 894 | Apache 2.0 |
| 237 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 286 | 1 261–1 311 | 646 | Apache 2.0 |
| 238 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 286 | 1 275–1 296 | 3 065 | Proprietary |
| 239 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 285 | 1 276–1 294 | 5 017 | Proprietary | |
| 240 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 285 | 1 268–1 302 | 1 090 | DeepSeek |
| 241 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 284 | 1 277–1 291 | 9 339 | Proprietary |
| 242 | Gemini Advanced (0514) | 1 284 | 1 274–1 294 | 7 025 | Proprietary | |
| 243 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 280 | 1 269–1 290 | 3 781 | Proprietary |
| 244 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 274 | 1 265–1 284 | 3 908 | Apache 2.0 |
| 245 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 274 | 1 266–1 283 | 6 756 | Proprietary |
| 246 | o3 Mini | OpenAI | 1 273 | 1 266–1 280 | 8 162 | Proprietary |
| 247 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 272 | 1 264–1 280 | 11 797 | Proprietary | |
| 248 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 271 | 1 261–1 282 | 3 340 | Apache 2.0 |
| 249 | Gemma 3 4B | 1 270 | 1 248–1 292 | 666 | Gemma | |
| 250 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 270 | 1 244–1 296 | 424 | Proprietary |
| 251 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 270 | 1 250–1 290 | 888 | MIT |
| 252 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 270 | 1 257–1 282 | 2 413 | NVIDIA Open Model |
| 253 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 269 | 1 244–1 293 | 451 | Proprietary |
| 254 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 268 | 1 250–1 287 | 1 001 | Llama 3.1 |
| 255 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 268 | 1 260–1 276 | 14 396 | Proprietary |
| 256 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 267 | 1 261–1 274 | 10 486 | Proprietary |
| 257 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 266 | 1 257–1 275 | 5 150 | Llama 4 |
| 258 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 265 | 1 250–1 279 | 1 725 | Apache 2.0 |
| 259 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 264 | 1 240–1 288 | 568 | Proprietary |
| 260 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 263 | 1 253–1 274 | 3 801 | Proprietary |
| 261 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 263 | 1 253–1 272 | 5 251 | OpenMDW-1.1 |
| 262 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 262 | 1 254–1 269 | 8 948 | Llama 3.1 Community |
| 263 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 262 | 1 247–1 276 | 1 591 | Proprietary |
| 264 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 260 | 1 242–1 278 | 1 005 | Proprietary |
| 265 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 259 | 1 252–1 267 | 6 512 | Llama 3.1 Community |
| 266 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 255 | 1 235–1 276 | 862 | Apache 2.0 |
| 267 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 252 | 1 242–1 261 | 4 112 | Apache 2.0 |
| 268 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 250 | 1 243–1 257 | 8 045 | Llama-3.3 |
| 269 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 249 | 1 230–1 269 | 910 | Proprietary |
| 270 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 249 | 1 224–1 274 | 692 | Apache 2.0 |
| 271 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 249 | 1 239–1 259 | 3 759 | Llama |
| 272 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 248 | 1 236–1 260 | 2 358 | Qwen |
| 273 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 247 | 1 223–1 271 | 626 | Proprietary |
| 274 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 245 | 1 228–1 261 | 1 350 | Proprietary |
| 275 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 244 | 1 236–1 252 | 15 576 | Proprietary |
| 276 | o1-mini | OpenAI | 1 244 | 1 236–1 252 | 7 858 | Proprietary |
| 277 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 243 | 1 234–1 251 | 6 692 | Mistral Research |
| 278 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 242 | 1 219–1 265 | 590 | Proprietary |
| 279 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 242 | 1 233–1 251 | 4 439 | MRL |
| 280 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 241 | 1 234–1 249 | 7 924 | Proprietary |
| 281 | Gemma 2 27B | 1 240 | 1 233–1 247 | 11 429 | Gemma license | |
| 282 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 238 | 1 224–1 253 | 1 671 | MIT |
| 283 | Athene 70B (0725) | — | 1 238 | 1 227–1 249 | 3 097 | CC-BY-NC-4.0 |
| 284 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 238 | 1 230–1 245 | 12 430 | Proprietary |
| 285 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 236 | 1 226–1 247 | 3 450 | DeepSeek |
| 286 | Reka Core (20240904) | — | 1 236 | 1 218–1 254 | 1 037 | Proprietary |
| 287 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 235 | 1 208–1 262 | 628 | Apache 2.0 |
| 288 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 235 | 1 228–1 241 | 28 395 | Proprietary |
| 289 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 234 | 1 219–1 249 | 1 474 | CC-BY-NC-4.0 |
| 290 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 234 | 1 224–1 244 | 3 713 | NexusFlow |
| 291 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 232 | 1 226–1 239 | 9 835 | Proprietary |
| 292 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 232 | 1 224–1 240 | 13 940 | Proprietary |
| 293 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 232 | 1 224–1 239 | 8 250 | Llama 3.1 Community |
| 294 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 231 | 1 207–1 255 | 441 | Llama 3.1 |
| 295 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 227 | 1 210–1 244 | 1 367 | Apache 2.0 |
| 296 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 222 | 1 213–1 230 | 9 031 | Proprietary | |
| 297 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 221 | 1 213–1 229 | 5 684 | Qwen |
| 298 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 217 | 1 208–1 226 | 5 031 | Proprietary | |
| 299 | Llama 3.1 Nemotron 51B Instruct | NVIDIA | 1 213 | 1 188–1 238 | 482 | Llama 3.1 |
| 300 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 212 | 1 203–1 221 | 3 944 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: творческие тексты
Направление «творческие тексты»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 417; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 185, первый — 23 октября 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 «Текст, творческие тексты» упорядочено голосами людей: в паре ответов человек выбирает один, и этот выбор — единица выборки. Оценка строки выведена из исходов таких сравнений, а все значения относятся к одной дате — снимку от 2 сентября 2026 года. За какой срок собраны голоса, снимок не сообщает.
Интервал рядом с оценкой — это неопределённость самой оценки. У верхней строки 608 голосов и самый широкий интервал в десятке, у второй — 12 678 голосов и интервал почти вчетверо уже. В этой десятке зависимость держится без исключений: чем больше голосов собрала строка, тем уже её интервал. Поэтому широкий интервал здесь означает малую выборку, а не слабый результат.
Строка здесь не равна модели: семь из десяти верхних строк относятся к отдельному режиму. Две модели заняли в десятке по две строки с разными оценками.
Какие именно задания попали в это направление, снимок не сообщает: у категории есть только название.
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 снимке от 2 сентября 2026 верхняя десятка читается как группа близких строк, а не как лестница: у всех девяти соседних пар интервалы перекрываются. Десять строк дают 45 пар, и только у четырёх из них интервалы расходятся — во всех четырёх участвует вторая строка.
Значит, разница мест — довод лишь там, где расхождение есть; внутри группы выбор решают признаки, которых в таблице нет: цена, задержка ответа и доступ 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 кода
- 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
Как сравнить модели для продолжения рассказа, а не отдельного красивого абзаца?
Передайте одинаковое начало, сведения о персонажах и план следующей сцены. Проверяйте, сохраняются ли мотивы героев, хронология и уже введённые детали. Для продолжения важна связь с вашим текстом: эффектная сцена, противоречащая предыдущим событиям, не решает задачу.
Как выбрать помощника, который не будет переписывать всё в одном и том же стиле?
Сравните не свободную генерацию, а редактирование одного вашего фрагмента. Укажите, какие особенности голоса сохранить и что именно изменить: ритм, ясность или избыточные повторы. Оценивайте соблюдение этих границ. Предпочтения участников рейтинга не обязаны совпадать с вашим замыслом и вкусом.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 2 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