Рейтинг моделей для математики
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «математика». Показано 300 из 405 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Argon (High) | 1 538 | 1 516–1 561 | 674 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Carbon (High) | 1 536 | 1 495–1 577 | 207 | Proprietary | |
| 3 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 531 | 1 511–1 551 | 835 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 531 | 1 520–1 542 | 3 514 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 531 | 1 516–1 545 | 1 708 | Proprietary |
| 6 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 530 | 1 517–1 542 | 2 496 | Proprietary | |
| 7 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 518 | 1 508–1 527 | 4 364 | Proprietary |
| 8 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 517 | 1 493–1 541 | 592 | Proprietary |
| 9 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 516 | 1 504–1 529 | 2 270 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 509 | 1 500–1 518 | 4 841 | Proprietary |
| 11 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 507 | 1 492–1 522 | 1 676 | Proprietary | |
| 12 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 507 | 1 493–1 521 | 1 758 | Proprietary | |
| 13 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 506 | 1 491–1 521 | 1 622 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 504 | 1 492–1 517 | 2 385 | Proprietary | |
| 15 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 504 | 1 478–1 530 | 497 | Proprietary |
| 16 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 502 | 1 488–1 515 | 2 131 | MIT |
| 17 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 501 | 1 461–1 541 | 214 | MIT |
| 18 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 501 | 1 483–1 518 | 1 125 | Proprietary |
| 19 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 499 | 1 488–1 509 | 3 286 | Proprietary |
| 20 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 497 | 1 480–1 514 | 1 158 | MIT |
| 21 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 492 | 1 478–1 507 | 1 673 | Kimi K3 license |
| 22 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 489 | 1 479–1 500 | 3 386 | Proprietary |
| 23 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 488 | 1 477–1 498 | 3 378 | Proprietary |
| 24 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 487 | 1 476–1 497 | 3 509 | Proprietary |
| 25 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 486 | 1 448–1 524 | 232 | Proprietary |
| 26 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 486 | 1 473–1 499 | 2 209 | Proprietary | |
| 27 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 486 | 1 461–1 511 | 519 | Proprietary |
| 28 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 485 | 1 477–1 493 | 6 932 | Proprietary | |
| 29 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 485 | 1 474–1 496 | 2 970 | Proprietary |
| 30 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 485 | 1 461–1 508 | 615 | Proprietary |
| 31 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 484 | 1 472–1 496 | 2 423 | MIT |
| 32 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 482 | 1 469–1 495 | 2 166 | Proprietary |
| 33 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 482 | 1 468–1 495 | 1 985 | Proprietary |
| 34 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 481 | 1 460–1 503 | 722 | MIT |
| 35 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 481 | 1 468–1 494 | 2 132 | Apache 2.0 |
| 36 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 481 | 1 471–1 491 | 3 730 | MIT |
| 37 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 478 | 1 468–1 489 | 3 474 | Proprietary |
| 38 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 477 | 1 450–1 505 | 418 | Proprietary |
| 39 | Hy3 | Tencent | 1 477 | 1 455–1 498 | 732 | Apache 2.0 |
| 40 | Gemini 3 Pro | 1 476 | 1 465–1 487 | 2 770 | Proprietary | |
| 41 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 474 | 1 461–1 487 | 2 075 | Modified MIT |
| 42 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 474 | 1 458–1 490 | 1 426 | Proprietary |
| 43 | Gemini 3 Flash | 1 473 | 1 460–1 486 | 2 070 | Proprietary | |
| 44 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 473 | 1 462–1 484 | 3 303 | MIT |
| 45 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 472 | 1 459–1 485 | 2 112 | Proprietary |
| 46 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 471 | 1 460–1 481 | 3 098 | Proprietary |
| 47 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 470 | 1 461–1 479 | 4 171 | Modified MIT |
| 48 | Gemma 4 26B A4B | 1 470 | 1 442–1 497 | 389 | Apache 2.0 | |
| 49 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 469 | 1 457–1 481 | 2 449 | Proprietary |
| 50 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 468 | 1 448–1 489 | 813 | MIT |
| 51 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 468 | 1 448–1 488 | 804 | Proprietary |
| 52 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 468 | 1 445–1 490 | 645 | Proprietary |
| 53 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 467 | 1 454–1 481 | 1 909 | Proprietary |
| 54 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 464 | 1 435–1 493 | 379 | Proprietary |
| 55 | Gemma 4 31B | 1 464 | 1 438–1 491 | 429 | Apache 2.0 | |
| 56 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 464 | 1 451–1 476 | 2 205 | Proprietary |
| 57 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 463 | 1 427–1 499 | 239 | Apache 2.0 |
| 58 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 463 | 1 451–1 475 | 2 345 | Proprietary |
| 59 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 462 | 1 452–1 472 | 3 795 | Proprietary |
| 60 | Grok 4.5 | xAI | 1 459 | 1 445–1 473 | 1 756 | Proprietary |
| 61 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 459 | 1 445–1 472 | 1 942 | Proprietary |
| 62 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 458 | 1 444–1 473 | 1 727 | Apache 2.0 |
| 63 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 458 | 1 449–1 467 | 4 547 | Proprietary |
| 64 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 458 | 1 447–1 468 | 3 559 | Proprietary |
| 65 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 458 | 1 433–1 482 | 580 | OpenMDW-1.1 |
| 66 | Step 5 Preview | StepFun | 1 457 | 1 433–1 481 | 574 | Proprietary |
| 67 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 456 | 1 440–1 472 | 1 400 | Apache 2.0 |
| 68 | Muse Spark | Meta | 1 456 | 1 436–1 475 | 892 | Proprietary |
| 69 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 455 | 1 445–1 466 | 3 542 | Proprietary |
| 70 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 454 | 1 442–1 466 | 2 714 | MIT |
| 71 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 454 | 1 445–1 462 | 5 402 | Apache 2.0 |
| 72 | Gemini 2.5 Pro | 1 450 | 1 443–1 457 | 7 814 | Proprietary | |
| 73 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 449 | 1 438–1 461 | 2 690 | Proprietary |
| 74 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 449 | 1 440–1 457 | 5 075 | Proprietary |
| 75 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 448 | 1 433–1 462 | 1 671 | Proprietary |
| 76 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 447 | 1 439–1 456 | 5 000 | Proprietary | |
| 77 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 447 | 1 432–1 462 | 1 496 | Proprietary |
| 78 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 446 | 1 435–1 458 | 2 578 | Proprietary |
| 79 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 442 | 1 431–1 454 | 3 061 | MIT |
| 80 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 442 | 1 417–1 467 | 485 | Proprietary |
| 81 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 442 | 1 414–1 470 | 407 | MIT |
| 82 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 442 | 1 418–1 466 | 556 | Modified MIT |
| 83 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 441 | 1 420–1 463 | 686 | MIT |
| 84 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 441 | 1 430–1 451 | 3 391 | Proprietary |
| 85 | GLM 5 | Z.ai | 1 440 | 1 426–1 454 | 1 694 | MIT |
| 86 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 440 | 1 429–1 451 | 3 122 | Proprietary |
| 87 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 440 | 1 423–1 457 | 1 203 | Apache 2.0 |
| 88 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 439 | 1 429–1 448 | 4 343 | Proprietary |
| 89 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 437 | 1 399–1 476 | 209 | Proprietary |
| 90 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 437 | 1 424–1 449 | 2 464 | MIT |
| 91 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 436 | 1 424–1 448 | 2 256 | Proprietary |
| 92 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 436 | 1 421–1 450 | 1 626 | Proprietary | |
| 93 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 435 | 1 412–1 459 | 570 | Proprietary |
| 94 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 435 | 1 425–1 446 | 3 139 | MIT |
| 95 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 435 | 1 422–1 448 | 2 171 | Proprietary |
| 96 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 434 | 1 407–1 460 | 435 | Proprietary |
| 97 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 432 | 1 419–1 446 | 1 829 | Proprietary |
| 98 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 432 | 1 408–1 457 | 567 | Modified MIT |
| 99 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 432 | 1 418–1 447 | 1 683 | Proprietary |
| 100 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 432 | 1 419–1 444 | 2 151 | MIT |
| 101 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 432 | 1 424–1 439 | 6 076 | Apache 2.0 |
| 102 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 432 | 1 418–1 445 | 1 842 | Apache 2.0 |
| 103 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 431 | 1 421–1 442 | 3 057 | Proprietary |
| 104 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 431 | 1 417–1 445 | 1 666 | Proprietary |
| 105 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 431 | 1 412–1 450 | 982 | Proprietary |
| 106 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 429 | 1 415–1 443 | 1 746 | Apache 2.0 |
| 107 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 429 | 1 419–1 439 | 3 919 | Modified MIT |
| 108 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 428 | 1 418–1 438 | 3 621 | Proprietary | |
| 109 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 428 | 1 417–1 438 | 3 455 | MiniMax Community License |
| 110 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 427 | 1 412–1 443 | 1 402 | MIT |
| 111 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 426 | 1 416–1 436 | 3 699 | Proprietary |
| 112 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 426 | 1 406–1 446 | 815 | Proprietary |
| 113 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 426 | 1 414–1 437 | 2 699 | MIT |
| 114 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 425 | 1 413–1 437 | 2 625 | MIT |
| 115 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 425 | 1 403–1 448 | 699 | Apache 2.0 |
| 116 | Hy3 preview | Tencent | 1 424 | 1 398–1 451 | 431 | tencent-hunyuan-community |
| 117 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 424 | 1 404–1 444 | 738 | MIT |
| 118 | Grok 4 (0709) | xai | 1 422 | 1 410–1 435 | 2 251 | Proprietary |
| 119 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 422 | 1 411–1 434 | 2 631 | MIT |
| 120 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 422 | 1 414–1 431 | 5 123 | Proprietary |
| 121 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 422 | 1 412–1 431 | 3 947 | Proprietary |
| 122 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 422 | 1 395–1 448 | 476 | MIT |
| 123 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 421 | 1 413–1 430 | 4 805 | Proprietary |
| 124 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 421 | 1 412–1 430 | 4 521 | Modified MIT |
| 125 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 420 | 1 401–1 438 | 979 | MIT |
| 126 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 420 | 1 404–1 435 | 1 530 | Proprietary |
| 127 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 419 | 1 383–1 456 | 239 | Proprietary |
| 128 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 419 | 1 389–1 448 | 380 | Proprietary |
| 129 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 418 | 1 398–1 438 | 793 | MIT |
| 130 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 418 | 1 408–1 429 | 3 366 | Proprietary |
| 131 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 418 | 1 409–1 427 | 4 645 | Proprietary |
| 132 | Grok 4.1 | xAI | 1 416 | 1 407–1 425 | 4 354 | Proprietary |
| 133 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 415 | 1 402–1 428 | 1 977 | Proprietary | |
| 134 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 415 | 1 399–1 431 | 1 350 | Proprietary |
| 135 | Mistral Large 3 | mistral | 1 415 | 1 406–1 424 | 5 038 | Apache 2.0 |
| 136 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 415 | 1 400–1 430 | 1 672 | Proprietary |
| 137 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 415 | 1 393–1 437 | 658 | MIT |
| 138 | Muse Glimmer | Meta | 1 414 | 1 376–1 453 | 225 | Apache-2.0 |
| 139 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 414 | 1 375–1 452 | 233 | Proprietary |
| 140 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 413 | 1 393–1 433 | 862 | Proprietary |
| 141 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 412 | 1 375–1 449 | 238 | OpenMDW-1.1 |
| 142 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 412 | 1 388–1 437 | 479 | Apache 2.0 |
| 143 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 412 | 1 397–1 427 | 1 393 | Proprietary |
| 144 | Gemini 2.5 Flash | 1 411 | 1 404–1 417 | 8 000 | Proprietary | |
| 145 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 410 | 1 388–1 433 | 629 | Proprietary |
| 146 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 410 | 1 400–1 419 | 4 768 | Proprietary |
| 147 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 410 | 1 381–1 438 | 424 | Apache 2.0 |
| 148 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 409 | 1 399–1 420 | 2 962 | Proprietary |
| 149 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 408 | 1 401–1 416 | 5 993 | Proprietary |
| 150 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 408 | 1 398–1 418 | 3 423 | Apache 2.0 |
| 151 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 408 | 1 398–1 418 | 3 609 | Proprietary |
| 152 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 408 | 1 397–1 418 | 3 388 | Proprietary |
| 153 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 407 | 1 393–1 421 | 1 779 | Proprietary |
| 154 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 407 | 1 399–1 415 | 5 782 | Proprietary |
| 155 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 405 | 1 394–1 416 | 3 261 | Proprietary |
| 156 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 405 | 1 371–1 439 | 273 | Proprietary |
| 157 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 404 | 1 371–1 437 | 267 | Proprietary |
| 158 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 404 | 1 390–1 418 | 1 851 | Apache 2.0 |
| 159 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 404 | 1 384–1 424 | 886 | Proprietary |
| 160 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 404 | 1 386–1 421 | 1 078 | Proprietary |
| 161 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 402 | 1 363–1 440 | 216 | MIT |
| 162 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 400 | 1 380–1 420 | 861 | MIT |
| 163 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 399 | 1 369–1 429 | 316 | Apache 2.0 |
| 164 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 398 | 1 385–1 412 | 1 868 | Proprietary |
| 165 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 398 | 1 378–1 418 | 822 | Apache 2.0 |
| 166 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 398 | 1 391–1 405 | 8 584 | Proprietary |
| 167 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 397 | 1 377–1 418 | 755 | Modified MIT |
| 168 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 397 | 1 385–1 409 | 2 378 | Apache 2.0 |
| 169 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 396 | 1 379–1 414 | 1 044 | MIT |
| 170 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 396 | 1 383–1 409 | 1 909 | Proprietary |
| 171 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 396 | 1 385–1 406 | 2 983 | MIT |
| 172 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 396 | 1 381–1 410 | 1 529 | MIT |
| 173 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 395 | 1 381–1 409 | 1 604 | Apache 2.0 |
| 174 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 394 | 1 379–1 409 | 1 394 | Apache 2.0 |
| 175 | R1 | DeepSeek | 1 392 | 1 378–1 407 | 1 606 | MIT |
| 176 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 392 | 1 354–1 431 | 194 | Nvidia Open |
| 177 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 391 | 1 378–1 403 | 2 230 | Proprietary |
| 178 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 391 | 1 380–1 402 | 2 682 | Proprietary |
| 179 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 389 | 1 379–1 400 | 2 914 | Proprietary |
| 180 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 389 | 1 376–1 402 | 2 140 | Proprietary |
| 181 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 388 | 1 378–1 399 | 2 986 | Proprietary |
| 182 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 388 | 1 375–1 402 | 1 778 | Apache 2.0 |
| 183 | Grok 4.3 | xAI | 1 387 | 1 376–1 398 | 3 408 | Proprietary |
| 184 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 385 | 1 367–1 404 | 968 | Proprietary |
| 185 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 380 | 1 356–1 404 | 547 | NVIDIA Open Model |
| 186 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 378 | 1 363–1 393 | 1 456 | Proprietary |
| 187 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 378 | 1 366–1 390 | 2 549 | Modified MIT |
| 188 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 377 | 1 356–1 399 | 661 | MIT |
| 189 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 375 | 1 362–1 388 | 2 013 | Proprietary |
| 190 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 375 | 1 345–1 405 | 343 | MIT |
| 191 | o3 Mini | OpenAI | 1 374 | 1 365–1 383 | 4 698 | Proprietary |
| 192 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 373 | 1 362–1 384 | 2 953 | Proprietary | |
| 193 | o1 | OpenAI | 1 373 | 1 363–1 383 | 4 569 | Proprietary |
| 194 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 373 | 1 362–1 384 | 2 743 | Proprietary |
| 195 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 373 | 1 362–1 383 | 3 167 | MIT |
| 196 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 372 | 1 354–1 391 | 1 114 | OpenMDW-1.1 |
| 197 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 372 | 1 358–1 387 | 1 513 | Proprietary |
| 198 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 371 | 1 353–1 389 | 1 014 | NVIDIA Open Model |
| 199 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 369 | 1 359–1 380 | 3 228 | Proprietary |
| 200 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 369 | 1 359–1 379 | 3 307 | Proprietary |
| 201 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 367 | 1 353–1 381 | 1 696 | Modified MIT |
| 202 | Step 3 | StepFun | 1 367 | 1 335–1 398 | 348 | Apache 2.0 |
| 203 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 365 | 1 351–1 380 | 1 720 | Apache 2.0 |
| 204 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 365 | 1 350–1 380 | 1 610 | Apache 2.0 |
| 205 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 364 | 1 337–1 391 | 450 | MIT |
| 206 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 362 | 1 350–1 375 | 2 073 | Proprietary | |
| 207 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 361 | 1 347–1 374 | 1 770 | Apache 2.0 |
| 208 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 360 | 1 323–1 397 | 209 | Nvidia Open Model |
| 209 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 359 | 1 345–1 372 | 1 713 | Apache 2.0 |
| 210 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 359 | 1 347–1 370 | 2 447 | Proprietary |
| 211 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 359 | 1 339–1 378 | 861 | Proprietary |
| 212 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 359 | 1 339–1 378 | 853 | Proprietary |
| 213 | o1-mini | OpenAI | 1 358 | 1 350–1 366 | 7 499 | Proprietary |
| 214 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 355 | 1 335–1 376 | 754 | MIT |
| 215 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 355 | 1 341–1 368 | 1 706 | Apache 2.0 |
| 216 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 354 | 1 319–1 388 | 269 | MIT |
| 217 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 353 | 1 341–1 365 | 2 230 | Proprietary |
| 218 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 352 | 1 319–1 385 | 319 | Apache 2.0 |
| 219 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 352 | 1 343–1 361 | 4 059 | Proprietary | |
| 220 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 349 | 1 322–1 376 | 447 | MIT |
| 221 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 343 | 1 332–1 354 | 2 674 | Proprietary |
| 222 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 341 | 1 324–1 358 | 1 049 | Apache 2.0 |
| 223 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 336 | 1 325–1 347 | 2 786 | Proprietary |
| 224 | Trinity Large Preview | — | 1 336 | 1 322–1 349 | 1 990 | Apache 2.0 |
| 225 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 326 | 1 307–1 345 | 732 | Proprietary |
| 226 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 319 | 1 309–1 328 | 3 352 | Proprietary |
| 227 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 318 | 1 292–1 345 | 493 | Proprietary |
| 228 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 318 | 1 294–1 342 | 564 | Proprietary |
| 229 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 317 | 1 295–1 339 | 678 | Apache 2.0 |
| 230 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 316 | 1 285–1 348 | 328 | Apache 2.0 |
| 231 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 315 | 1 307–1 322 | 7 610 | Proprietary | |
| 232 | Gemma 3 27B | 1 312 | 1 303–1 322 | 3 588 | Gemma | |
| 233 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 312 | 1 273–1 350 | 247 | Apache 2.0 |
| 234 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 311 | 1 300–1 321 | 2 721 | DeepSeek |
| 235 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 309 | 1 299–1 319 | 2 814 | Proprietary | |
| 236 | Gemma 3 12B | 1 307 | 1 281–1 334 | 389 | Gemma | |
| 237 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 307 | 1 300–1 313 | 10 012 | Proprietary |
| 238 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 305 | 1 279–1 330 | 477 | Apache 2.0 |
| 239 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 304 | 1 282–1 327 | 693 | Apache 2.0 |
| 240 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 304 | 1 285–1 324 | 642 | Proprietary |
| 241 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 303 | 1 296–1 311 | 11 359 | Proprietary |
| 242 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 300 | 1 291–1 309 | 3 995 | CC-BY-NC-4.0 |
| 243 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 300 | 1 291–1 310 | 3 412 | NexusFlow |
| 244 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 300 | 1 290–1 309 | 3 921 | Proprietary |
| 245 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 299 | 1 289–1 310 | 2 825 | Llama 4 |
| 246 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 297 | 1 284–1 311 | 1 404 | Proprietary |
| 247 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 294 | 1 263–1 325 | 238 | Proprietary |
| 248 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 288 | 1 272–1 305 | 1 031 | DeepSeek |
| 249 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 287 | 1 268–1 307 | 721 | Proprietary |
| 250 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 287 | 1 274–1 300 | 1 942 | Llama |
| 251 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 285 | 1 277–1 293 | 6 826 | Proprietary |
| 252 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 284 | 1 277–1 291 | 15 103 | Proprietary |
| 253 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 283 | 1 276–1 290 | 8 950 | Proprietary |
| 254 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 283 | 1 274–1 291 | 5 415 | Qwen |
| 255 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 281 | 1 274–1 289 | 8 482 | Llama 3.1 Community |
| 256 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 281 | 1 257–1 305 | 497 | Proprietary |
| 257 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 278 | 1 270–1 286 | 5 215 | Llama 3.1 Community |
| 258 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 275 | 1 263–1 287 | 2 249 | Qwen |
| 259 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 275 | 1 265–1 285 | 3 599 | Proprietary |
| 260 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 274 | 1 251–1 297 | 582 | Proprietary |
| 261 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 274 | 1 250–1 298 | 499 | Proprietary |
| 262 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 273 | 1 242–1 303 | 243 | Proprietary |
| 263 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 273 | 1 266–1 279 | 25 769 | Proprietary |
| 264 | Gemini Advanced (0514) | 1 272 | 1 262–1 281 | 6 395 | Proprietary | |
| 265 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 272 | 1 264–1 279 | 13 217 | Proprietary |
| 266 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 271 | 1 254–1 288 | 1 041 | Llama 3.1 |
| 267 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 271 | 1 261–1 280 | 3 649 | DeepSeek |
| 268 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 269 | 1 262–1 277 | 10 492 | Proprietary | |
| 269 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 269 | 1 261–1 277 | 13 306 | Proprietary |
| 270 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 269 | 1 260–1 278 | 4 789 | Proprietary | |
| 271 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 268 | 1 238–1 298 | 345 | Proprietary |
| 272 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 268 | 1 260–1 276 | 12 374 | Proprietary |
| 273 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 267 | 1 260–1 274 | 9 322 | Proprietary |
| 274 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 267 | 1 259–1 275 | 5 778 | Llama-3.3 |
| 275 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 265 | 1 257–1 273 | 7 261 | Proprietary |
| 276 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 261 | 1 253–1 270 | 6 664 | Mistral Research |
| 277 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 261 | 1 252–1 270 | 3 574 | MRL |
| 278 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 261 | 1 248–1 274 | 2 104 | Apache 2.0 |
| 279 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 252 | 1 221–1 284 | 344 | Apache 2.0 |
| 280 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 252 | 1 244–1 259 | 7 677 | Llama 3.1 Community |
| 281 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 252 | 1 242–1 262 | 2 978 | Proprietary |
| 282 | Gemma 3n E4B | 1 251 | 1 236–1 266 | 1 562 | Gemma | |
| 283 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 251 | 1 231–1 270 | 725 | Apache 2.0 |
| 284 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 250 | 1 224–1 276 | 552 | Proprietary |
| 285 | Phi 4 | Microsoft | 1 246 | 1 235–1 256 | 2 764 | MIT |
| 286 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 244 | 1 236–1 251 | 6 334 | Proprietary |
| 287 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 242 | 1 217–1 266 | 397 | Llama 3.1 |
| 288 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 241 | 1 228–1 255 | 1 858 | DeepSeek License |
| 289 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 240 | 1 227–1 254 | 1 683 | Apache 2.0 |
| 290 | Gemma 3 4B | 1 239 | 1 211–1 267 | 423 | Gemma | |
| 291 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 235 | 1 225–1 244 | 4 835 | Qianwen LICENSE |
| 292 | Hunyuan Standard 256K | Tencent | 1 235 | 1 206–1 263 | 361 | Proprietary |
| 293 | Athene 70B (0725) | — | 1 231 | 1 221–1 242 | 2 921 | CC-BY-NC-4.0 |
| 294 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 230 | 1 220–1 240 | 7 052 | Proprietary |
| 295 | Llama 3.1 Nemotron 51B Instruct | NVIDIA | 1 230 | 1 207–1 252 | 507 | Llama 3.1 |
| 296 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 229 | 1 221–1 237 | 8 392 | Proprietary | |
| 297 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 227 | 1 216–1 237 | 2 511 | Proprietary |
| 298 | Reka Core (20240904) | — | 1 222 | 1 207–1 236 | 1 207 | Proprietary |
| 299 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 221 | 1 206–1 236 | 1 147 | Jamba Open |
| 300 | GLM-4 (0520) | zai | 1 218 | 1 202–1 233 | 1 191 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: математика
Направление «математика»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 405; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 205, первый — 8 июля 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 «Математика» упорядочивает модели и их режимы по голосам людей, которые сравнивали пары ответов на запросы этого направления. Единица выборки — голос в парном сравнении. Оценка показывает, чей ответ предпочитали чаще, а не чьё решение чаще оказывалось верным. Проверка правильности ответов не установлена: снимок сообщает только голоса парных сравнений. Оценки из разных снимков и разных направлений напрямую не сопоставимы — место и оценка заданы только внутри своего направления и своей даты. Интервал рядом с оценкой — это неопределённость самой оценки, а не диапазон мест. Если интервалы двух строк пересекаются, порядок между ними не установлен, даже когда места соседние. Строка может относиться к режиму модели, а не к модели целиком: у одной модели в снимке бывает несколько строк с разными оценками. Цену, контекст, скорость ответа, лимиты и доступность у провайдеров направление не измеряет.
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.
Снимок от 2 сентября 2026 содержит 382 строки, но верхнюю десятку в нём стоит читать как одну группу, а не как лестницу мест: интервалы пересекаются у всех пар её строк — и у соседних, и у крайних. Разница в оценках работает как довод только между строками, чьи интервалы не пересекаются. Остальной выбор решается тем, чего направление не измеряет: ценой, контекстом, скоростью ответа, лимитами 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 кода
- Рейтинг моделей для творческих текстов
- 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
Баллы этого рейтинга — это процент правильно решённых задач?
Нет. Оценка построена на предпочтениях людей при сравнении ответов, а не на доле совпадений с эталонным решением. Поэтому балл нельзя читать как вероятность правильного ответа на вашу задачу или как результат экзамена по математике.
Можно ли принять доказательство модели с высоким местом без проверки?
Нет, место в рейтинге не проверяет конкретное доказательство. Для учебной или рабочей задачи отдельно проверьте исходные допущения, переходы между шагами и итог; численный ответ можно дополнительно подставить в условие. Убедительно написанное объяснение само по себе ещё не устанавливает правильность решения.
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