Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «китайский». Показано 300 из 395 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) | 1 616 | 1 588–1 644 | 474 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 600 | 1 580–1 621 | 918 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 583 | 1 564–1 603 | 1 026 | Proprietary |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 581 | 1 564–1 598 | 1 347 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 575 | 1 563–1 587 | 2 831 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 570 | 1 561–1 579 | 5 892 | Proprietary |
| 7 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 554 | 1 541–1 566 | 2 547 | Proprietary | |
| 8 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 551 | 1 542–1 559 | 5 913 | Proprietary |
| 9 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 550 | 1 540–1 561 | 3 978 | Proprietary | |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 546 | 1 538–1 555 | 6 141 | Proprietary |
| 11 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 544 | 1 533–1 555 | 3 360 | Proprietary |
| 12 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 540 | 1 527–1 553 | 2 425 | Proprietary |
| 13 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 537 | 1 517–1 558 | 859 | Proprietary |
| 14 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 534 | 1 524–1 544 | 4 448 | Proprietary |
| 15 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 534 | 1 519–1 549 | 1 594 | Proprietary |
| 16 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 532 | 1 518–1 545 | 2 058 | MIT |
| 17 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 531 | 1 521–1 541 | 4 172 | Proprietary |
| 18 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 531 | 1 508–1 554 | 647 | Proprietary |
| 19 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 531 | 1 521–1 541 | 4 117 | Proprietary |
| 20 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 531 | 1 498–1 564 | 299 | MIT |
| 21 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 531 | 1 519–1 542 | 2 681 | Proprietary | |
| 22 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 531 | 1 519–1 542 | 2 688 | Kimi K3 license |
| 23 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 530 | 1 519–1 541 | 3 299 | MIT |
| 24 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 528 | 1 521–1 535 | 9 208 | Proprietary | |
| 25 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 527 | 1 516–1 537 | 3 416 | Proprietary | |
| 26 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 526 | 1 493–1 560 | 323 | Proprietary |
| 27 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 526 | 1 512–1 541 | 1 744 | Proprietary |
| 28 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 526 | 1 515–1 536 | 3 417 | Proprietary |
| 29 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 525 | 1 515–1 536 | 3 583 | Proprietary | |
| 30 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 525 | 1 516–1 535 | 4 490 | Proprietary |
| 31 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 523 | 1 513–1 533 | 3 876 | MIT |
| 32 | Gemini 3 Pro | 1 523 | 1 513–1 534 | 3 456 | Proprietary | |
| 33 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 520 | 1 508–1 533 | 2 313 | Modified MIT |
| 34 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 519 | 1 509–1 529 | 4 119 | Proprietary |
| 35 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 515 | 1 505–1 526 | 3 657 | Proprietary |
| 36 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 514 | 1 505–1 524 | 4 675 | MIT |
| 37 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 514 | 1 503–1 524 | 3 821 | Proprietary |
| 38 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 512 | 1 482–1 541 | 390 | Proprietary |
| 39 | GLM 5 | Z.ai | 1 511 | 1 498–1 524 | 2 019 | MIT |
| 40 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 510 | 1 491–1 530 | 1 000 | Proprietary |
| 41 | Gemini 3 Flash | 1 510 | 1 498–1 522 | 2 472 | Proprietary | |
| 42 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 510 | 1 498–1 521 | 2 646 | Proprietary |
| 43 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 509 | 1 499–1 519 | 4 351 | Proprietary |
| 44 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 509 | 1 492–1 526 | 1 236 | MIT |
| 45 | Muse Spark | Meta | 1 507 | 1 488–1 527 | 976 | Proprietary |
| 46 | Gemini 2.5 Pro | 1 507 | 1 500–1 514 | 9 313 | Proprietary | |
| 47 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 507 | 1 497–1 517 | 4 361 | Proprietary |
| 48 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 507 | 1 493–1 520 | 2 098 | Proprietary |
| 49 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 506 | 1 497–1 515 | 5 001 | MIT |
| 50 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 506 | 1 496–1 516 | 4 342 | Proprietary |
| 51 | Step 5 Preview | StepFun | 1 502 | 1 483–1 521 | 921 | Proprietary |
| 52 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 502 | 1 483–1 520 | 1 032 | MIT |
| 53 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 501 | 1 488–1 514 | 2 120 | Apache 2.0 |
| 54 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 501 | 1 480–1 521 | 830 | Proprietary |
| 55 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 499 | 1 488–1 510 | 2 721 | MIT |
| 56 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 498 | 1 490–1 506 | 6 888 | Apache 2.0 |
| 57 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 497 | 1 475–1 519 | 723 | OpenMDW-1.1 |
| 58 | Gemma 4 26B A4B | 1 495 | 1 471–1 520 | 523 | Apache 2.0 | |
| 59 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 495 | 1 485–1 505 | 3 427 | Proprietary |
| 60 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 495 | 1 477–1 513 | 1 020 | MIT |
| 61 | Grok 4.5 | xAI | 1 494 | 1 483–1 506 | 3 036 | Proprietary |
| 62 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 494 | 1 485–1 503 | 4 587 | Modified MIT |
| 63 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 493 | 1 483–1 504 | 3 588 | Apache 2.0 |
| 64 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 493 | 1 481–1 505 | 2 541 | Proprietary |
| 65 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 492 | 1 473–1 510 | 1 055 | Proprietary |
| 66 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 492 | 1 475–1 509 | 1 185 | Proprietary |
| 67 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 491 | 1 482–1 501 | 4 514 | Proprietary |
| 68 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 491 | 1 471–1 511 | 868 | Proprietary |
| 69 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 489 | 1 481–1 498 | 5 262 | Proprietary |
| 70 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 489 | 1 458–1 520 | 356 | Proprietary |
| 71 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 488 | 1 467–1 509 | 763 | Proprietary |
| 72 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 486 | 1 475–1 497 | 3 325 | MIT |
| 73 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 482 | 1 460–1 505 | 707 | MIT |
| 74 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 482 | 1 471–1 492 | 3 380 | MIT |
| 75 | Hy3 | Tencent | 1 481 | 1 463–1 499 | 1 065 | Apache 2.0 |
| 76 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 481 | 1 471–1 491 | 4 234 | Proprietary |
| 77 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 481 | 1 455–1 507 | 536 | Apache 2.0 |
| 78 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 478 | 1 465–1 491 | 2 093 | Proprietary |
| 79 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 478 | 1 468–1 488 | 4 099 | Proprietary |
| 80 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 478 | 1 465–1 491 | 2 063 | Apache 2.0 |
| 81 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 477 | 1 469–1 485 | 5 985 | Proprietary | |
| 82 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 476 | 1 466–1 486 | 4 036 | Proprietary |
| 83 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 476 | 1 464–1 488 | 2 652 | Proprietary |
| 84 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 476 | 1 461–1 490 | 1 744 | Proprietary |
| 85 | Gemma 4 31B | 1 475 | 1 450–1 500 | 522 | Apache 2.0 | |
| 86 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 473 | 1 461–1 484 | 2 761 | Proprietary |
| 87 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 471 | 1 460–1 482 | 3 211 | Proprietary |
| 88 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 470 | 1 461–1 478 | 5 395 | Proprietary |
| 89 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 469 | 1 457–1 481 | 2 586 | MIT |
| 90 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 468 | 1 450–1 487 | 1 142 | MIT |
| 91 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 467 | 1 456–1 479 | 2 971 | MIT |
| 92 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 467 | 1 456–1 478 | 3 042 | Proprietary |
| 93 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 467 | 1 455–1 479 | 2 728 | Proprietary | |
| 94 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 467 | 1 448–1 486 | 994 | Proprietary |
| 95 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 466 | 1 456–1 476 | 3 611 | Proprietary |
| 96 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 465 | 1 455–1 475 | 4 461 | MiniMax Community License |
| 97 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 465 | 1 450–1 479 | 1 785 | MIT |
| 98 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 465 | 1 457–1 472 | 7 315 | Apache 2.0 |
| 99 | Grok 4.1 | xAI | 1 465 | 1 456–1 473 | 5 311 | Proprietary |
| 100 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 464 | 1 451–1 478 | 1 990 | Proprietary |
| 101 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 464 | 1 453–1 476 | 2 975 | Apache 2.0 |
| 102 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 464 | 1 433–1 496 | 316 | Proprietary |
| 103 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 464 | 1 453–1 475 | 3 000 | MIT |
| 104 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 463 | 1 450–1 476 | 2 123 | Apache 2.0 |
| 105 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 462 | 1 452–1 473 | 3 374 | MIT |
| 106 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 462 | 1 449–1 475 | 1 997 | Proprietary |
| 107 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 462 | 1 439–1 485 | 714 | Apache 2.0 |
| 108 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 462 | 1 444–1 480 | 1 031 | MIT |
| 109 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 461 | 1 451–1 470 | 4 179 | Proprietary | |
| 110 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 460 | 1 446–1 474 | 1 729 | Apache 2.0 |
| 111 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 460 | 1 434–1 486 | 517 | MIT |
| 112 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 460 | 1 447–1 472 | 2 399 | Proprietary |
| 113 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 459 | 1 451–1 468 | 5 884 | Proprietary |
| 114 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 458 | 1 450–1 466 | 5 920 | Proprietary |
| 115 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 457 | 1 429–1 485 | 463 | Proprietary |
| 116 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 456 | 1 449–1 464 | 5 874 | Proprietary |
| 117 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 456 | 1 447–1 465 | 4 696 | Modified MIT |
| 118 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 456 | 1 443–1 469 | 2 085 | Apache 2.0 |
| 119 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 456 | 1 440–1 471 | 1 562 | Proprietary |
| 120 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 456 | 1 441–1 471 | 1 715 | Proprietary |
| 121 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 455 | 1 445–1 465 | 3 726 | MIT |
| 122 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 454 | 1 419–1 489 | 283 | OpenMDW-1.1 |
| 123 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 451 | 1 443–1 460 | 5 060 | Proprietary |
| 124 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 451 | 1 435–1 467 | 1 398 | MIT |
| 125 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 451 | 1 426–1 475 | 543 | Modified MIT |
| 126 | Gemini 2.5 Flash | 1 449 | 1 443–1 456 | 9 165 | Proprietary | |
| 127 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 449 | 1 437–1 461 | 2 375 | Proprietary | |
| 128 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 448 | 1 428–1 469 | 865 | MIT |
| 129 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 448 | 1 437–1 458 | 3 129 | MIT |
| 130 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 448 | 1 434–1 461 | 1 997 | Proprietary |
| 131 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 447 | 1 440–1 454 | 7 164 | Proprietary |
| 132 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 447 | 1 430–1 464 | 1 311 | Proprietary |
| 133 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 447 | 1 437–1 457 | 3 577 | Proprietary |
| 134 | Mistral Large 3 | mistral | 1 446 | 1 439–1 454 | 6 747 | Apache 2.0 |
| 135 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 446 | 1 436–1 456 | 3 667 | Apache 2.0 |
| 136 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 446 | 1 436–1 456 | 3 921 | Proprietary |
| 137 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 446 | 1 436–1 456 | 3 673 | Proprietary |
| 138 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 445 | 1 422–1 469 | 613 | Modified MIT |
| 139 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 445 | 1 437–1 454 | 5 338 | Proprietary |
| 140 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 442 | 1 424–1 460 | 1 186 | MIT |
| 141 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 441 | 1 414–1 469 | 443 | Apache 2.0 |
| 142 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 441 | 1 432–1 450 | 4 399 | Proprietary |
| 143 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 441 | 1 432–1 449 | 5 879 | Modified MIT |
| 144 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 439 | 1 409–1 469 | 327 | Proprietary |
| 145 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 438 | 1 416–1 461 | 679 | Proprietary |
| 146 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 437 | 1 427–1 447 | 3 892 | Proprietary |
| 147 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 436 | 1 419–1 453 | 1 156 | Proprietary |
| 148 | Hy3 preview | Tencent | 1 435 | 1 407–1 464 | 459 | tencent-hunyuan-community |
| 149 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 432 | 1 418–1 447 | 1 752 | Apache 2.0 |
| 150 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 432 | 1 409–1 455 | 583 | NVIDIA Open Model |
| 151 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 432 | 1 407–1 457 | 504 | Proprietary |
| 152 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 432 | 1 419–1 445 | 2 280 | Proprietary |
| 153 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 430 | 1 414–1 446 | 1 355 | MIT |
| 154 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 430 | 1 421–1 438 | 7 417 | Proprietary |
| 155 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 428 | 1 408–1 448 | 791 | MIT |
| 156 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 427 | 1 419–1 435 | 5 947 | Proprietary |
| 157 | Grok 4 (0709) | xai | 1 426 | 1 415–1 438 | 2 826 | Proprietary |
| 158 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 426 | 1 385–1 467 | 208 | Apache 2.0 |
| 159 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 426 | 1 413–1 439 | 2 234 | MIT |
| 160 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 426 | 1 394–1 457 | 354 | Proprietary |
| 161 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 425 | 1 416–1 435 | 3 874 | Proprietary |
| 162 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 425 | 1 412–1 439 | 2 072 | Proprietary |
| 163 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 425 | 1 391–1 459 | 275 | MIT |
| 164 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 424 | 1 412–1 436 | 2 574 | Apache 2.0 |
| 165 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 422 | 1 409–1 434 | 2 343 | Proprietary |
| 166 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 422 | 1 409–1 435 | 2 245 | Proprietary |
| 167 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 421 | 1 401–1 440 | 907 | Proprietary |
| 168 | Grok 4.3 | xAI | 1 421 | 1 411–1 430 | 4 496 | Proprietary |
| 169 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 418 | 1 412–1 424 | 10 941 | Proprietary |
| 170 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 418 | 1 390–1 445 | 454 | MIT |
| 171 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 417 | 1 379–1 454 | 233 | Proprietary |
| 172 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 416 | 1 391–1 441 | 542 | Proprietary |
| 173 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 416 | 1 379–1 453 | 238 | Apache 2.0 |
| 174 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 415 | 1 396–1 434 | 957 | Modified MIT |
| 175 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 414 | 1 397–1 431 | 1 309 | Proprietary |
| 176 | Muse Glimmer | Meta | 1 412 | 1 380–1 444 | 342 | Apache-2.0 |
| 177 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 406 | 1 388–1 424 | 1 059 | Apache 2.0 |
| 178 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 406 | 1 387–1 424 | 996 | Proprietary |
| 179 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 404 | 1 394–1 414 | 3 648 | Proprietary | |
| 180 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 403 | 1 383–1 423 | 822 | MIT |
| 181 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 401 | 1 387–1 414 | 2 082 | Modified MIT |
| 182 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 400 | 1 388–1 413 | 2 264 | Proprietary | |
| 183 | R1 | DeepSeek | 1 400 | 1 382–1 418 | 1 151 | MIT |
| 184 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 398 | 1 372–1 425 | 442 | MIT |
| 185 | Step 3 | StepFun | 1 397 | 1 365–1 430 | 313 | Apache 2.0 |
| 186 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 394 | 1 379–1 408 | 1 780 | Proprietary |
| 187 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 393 | 1 381–1 404 | 2 871 | Modified MIT |
| 188 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 391 | 1 381–1 402 | 3 821 | Proprietary |
| 189 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 390 | 1 379–1 401 | 3 036 | MIT |
| 190 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 389 | 1 359–1 419 | 387 | Proprietary |
| 191 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 387 | 1 367–1 407 | 870 | Proprietary |
| 192 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 386 | 1 374–1 399 | 2 436 | Proprietary |
| 193 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 386 | 1 372–1 399 | 1 949 | Proprietary |
| 194 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 385 | 1 372–1 397 | 2 275 | Apache 2.0 |
| 195 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 383 | 1 367–1 399 | 1 335 | NVIDIA Open Model |
| 196 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 382 | 1 371–1 393 | 3 097 | Proprietary |
| 197 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 382 | 1 369–1 394 | 2 073 | Proprietary |
| 198 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 382 | 1 371–1 392 | 3 314 | Proprietary |
| 199 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 380 | 1 366–1 395 | 1 533 | Apache 2.0 |
| 200 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 380 | 1 355–1 405 | 545 | Proprietary |
| 201 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 378 | 1 361–1 396 | 1 181 | Proprietary |
| 202 | QwQ 32B · 32B | Alibaba Qwen | 1 378 | 1 363–1 393 | 1 532 | Apache 2.0 |
| 203 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 377 | 1 361–1 393 | 1 302 | Proprietary |
| 204 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 375 | 1 338–1 412 | 226 | Proprietary |
| 205 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 374 | 1 361–1 386 | 2 047 | Proprietary |
| 206 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 373 | 1 361–1 384 | 2 697 | Proprietary | |
| 207 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 371 | 1 357–1 385 | 2 078 | Apache 2.0 |
| 208 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 366 | 1 339–1 393 | 452 | Apache 2.0 |
| 209 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 365 | 1 350–1 379 | 1 899 | OpenMDW-1.1 |
| 210 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 364 | 1 346–1 382 | 1 080 | Proprietary |
| 211 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 361 | 1 322–1 400 | 230 | Apache 2.0 |
| 212 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 360 | 1 348–1 372 | 2 359 | Apache 2.0 |
| 213 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 358 | 1 319–1 397 | 208 | Proprietary |
| 214 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 357 | 1 320–1 394 | 187 | Apache 2.0 |
| 215 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 357 | 1 342–1 371 | 1 790 | Apache 2.0 |
| 216 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 356 | 1 330–1 382 | 512 | Proprietary |
| 217 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 354 | 1 343–1 365 | 3 028 | Proprietary |
| 218 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 354 | 1 328–1 380 | 517 | MIT |
| 219 | Trinity Large Preview | — | 1 353 | 1 340–1 367 | 2 132 | Apache 2.0 |
| 220 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 350 | 1 338–1 362 | 2 376 | Proprietary |
| 221 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 347 | 1 319–1 374 | 459 | Proprietary |
| 222 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 332–1 362 | 1 578 | Apache 2.0 |
| 223 | Gemma 3 27B | 1 346 | 1 335–1 357 | 2 852 | Gemma | |
| 224 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 346 | 1 313–1 378 | 295 | Proprietary |
| 225 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 341 | 1 303–1 379 | 219 | Proprietary |
| 226 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 340 | 1 329–1 352 | 2 843 | Proprietary |
| 227 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 340 | 1 322–1 357 | 1 092 | Apache 2.0 |
| 228 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 338 | 1 324–1 353 | 1 508 | Proprietary | |
| 229 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 338 | 1 323–1 354 | 1 450 | DeepSeek |
| 230 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 337 | 1 300–1 373 | 235 | MIT |
| 231 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 333 | 1 289–1 377 | 220 | Apache 2.0 |
| 232 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 331 | 1 321–1 341 | 4 444 | Proprietary | |
| 233 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 331 | 1 299–1 363 | 328 | Proprietary |
| 234 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 329 | 1 317–1 341 | 2 548 | Proprietary |
| 235 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 327 | 1 317–1 337 | 3 821 | CC-BY-NC-4.0 |
| 236 | o1 | OpenAI | 1 325 | 1 313–1 338 | 2 763 | Proprietary |
| 237 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 323 | 1 284–1 362 | 203 | Proprietary |
| 238 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 320 | 1 307–1 332 | 2 736 | Proprietary |
| 239 | o3 Mini | OpenAI | 1 319 | 1 310–1 329 | 3 879 | Proprietary |
| 240 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 319 | 1 288–1 350 | 340 | Proprietary |
| 241 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 317 | 1 291–1 344 | 446 | DeepSeek |
| 242 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 315 | 1 292–1 338 | 664 | Apache 2.0 |
| 243 | o1-mini | OpenAI | 1 314 | 1 304–1 324 | 4 309 | Proprietary |
| 244 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 314 | 1 291–1 336 | 621 | Proprietary |
| 245 | Gemma 3n E4B | 1 309 | 1 293–1 324 | 1 489 | Gemma | |
| 246 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 304 | 1 283–1 325 | 875 | Apache 2.0 |
| 247 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 302 | 1 288–1 316 | 1 781 | NexusFlow |
| 248 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 299 | 1 271–1 327 | 488 | Apache 2.0 |
| 249 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 299 | 1 286–1 311 | 2 312 | Proprietary |
| 250 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 297 | 1 285–1 309 | 2 527 | Proprietary |
| 251 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 296 | 1 283–1 309 | 2 427 | Proprietary |
| 252 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 295 | 1 283–1 306 | 2 980 | Proprietary | |
| 253 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 289 | 1 280–1 299 | 5 317 | Proprietary |
| 254 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 288 | 1 255–1 320 | 326 | Proprietary |
| 255 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 281 | 1 268–1 294 | 2 242 | DeepSeek |
| 256 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 277 | 1 269–1 286 | 11 416 | Proprietary |
| 257 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 277 | 1 265–1 289 | 2 597 | Llama 4 |
| 258 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 277 | 1 238–1 316 | 211 | Nvidia |
| 259 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 275 | 1 265–1 285 | 8 912 | Proprietary | |
| 260 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 274 | 1 226–1 322 | 207 | Apache 2.0 |
| 261 | Gemini Advanced (0514) | 1 274 | 1 263–1 285 | 5 932 | Proprietary | |
| 262 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 272 | 1 261–1 283 | 3 329 | Qwen |
| 263 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 272 | 1 263–1 280 | 6 921 | Proprietary |
| 264 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 270 | 1 234–1 306 | 246 | Proprietary |
| 265 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 265 | 1 255–1 274 | 8 100 | Proprietary |
| 266 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 264 | 1 255–1 274 | 5 778 | Proprietary |
| 267 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 263 | 1 242–1 284 | 723 | Llama 3.1 |
| 268 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 262 | 1 252–1 272 | 4 510 | Proprietary |
| 269 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 254 | 1 240–1 268 | 2 081 | Llama |
| 270 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 254 | 1 243–1 265 | 3 778 | Proprietary |
| 271 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 254 | 1 238–1 270 | 1 421 | Qwen |
| 272 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 252 | 1 239–1 265 | 2 228 | Apache 2.0 |
| 273 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 249 | 1 217–1 281 | 344 | Apache 2.0 |
| 274 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 249 | 1 214–1 285 | 224 | Llama 3.1 |
| 275 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 248 | 1 240–1 256 | 23 348 | Proprietary |
| 276 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 244 | 1 229–1 258 | 1 627 | Proprietary |
| 277 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 242 | 1 232–1 252 | 9 150 | Proprietary |
| 278 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 242 | 1 233–1 252 | 10 827 | Proprietary |
| 279 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 242 | 1 231–1 253 | 3 105 | Llama 3.1 Community |
| 280 | Hunyuan Standard 256K | Tencent | 1 241 | 1 208–1 275 | 305 | Proprietary |
| 281 | Reka Core (20240904) | — | 1 241 | 1 218–1 264 | 598 | Proprietary |
| 282 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 241 | 1 217–1 264 | 729 | Apache 2.0 |
| 283 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 240 | 1 230–1 251 | 3 933 | Mistral Research |
| 284 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 240 | 1 228–1 251 | 4 078 | Qianwen LICENSE |
| 285 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 239 | 1 225–1 252 | 1 914 | MRL |
| 286 | Athene 70B (0725) | — | 1 237 | 1 223–1 252 | 1 678 | CC-BY-NC-4.0 |
| 287 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 237 | 1 228–1 247 | 11 382 | Proprietary |
| 288 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 234 | 1 225–1 244 | 5 226 | Llama 3.1 Community |
| 289 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 234 | 1 224–1 244 | 7 043 | Proprietary | |
| 290 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 231 | 1 219–1 242 | 2 914 | Proprietary | |
| 291 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 229 | 1 220–1 238 | 4 658 | Proprietary |
| 292 | GLM-4 (0520) | zai | 1 228 | 1 212–1 245 | 1 227 | Proprietary |
| 293 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 227 | 1 203–1 251 | 726 | Proprietary |
| 294 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 226 | 1 207–1 246 | 845 | CC-BY-NC-4.0 |
| 295 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 225 | 1 209–1 241 | 1 284 | Proprietary |
| 296 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 225 | 1 204–1 246 | 753 | MIT |
| 297 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 222 | 1 198–1 246 | 528 | Apache 2.0 |
| 298 | Gemma 2 27B | 1 221 | 1 212–1 230 | 6 872 | Gemma license | |
| 299 | Reka Flash (20240904) | — | 1 221 | 1 198–1 244 | 607 | Proprietary |
| 300 | QwQ 32B · 32B-Preview | Alibaba Qwen | 1 218 | 1 178–1 258 | 206 | Apache 2.0 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: китайский
Направление «китайский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 395; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 229, первый — 27 марта 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.
Это общий зачёт направления «Текст» — снимок от 2 сентября 2026. Оценку в нём считают по методу Брэдли — Терри: модели и их режимы сравнивают парами, и единица выборки — один голос человека за один из двух ответов. Такие снимки выходят с 21 июня 2024, в наборе их 200.
Рядом с оценкой стоят две границы — интервал измерения. Он говорит о точности самой оценки и не равен диапазону мест; какому уровню доверия соответствуют границы, снимок не сообщает. В первой десятке интервалы пересекаются у всех девяти соседних пар: порядок соседних строк эти данные не различают. Зато у первой и пятой строк интервалы не пересекаются: часть строк десятки снимок всё же разделяет.
Восемь строк первой десятки — это режимы моделей, а не модели целиком, так что место в них принадлежит режиму. Цены, контекста и доступности в снимке нет. Голос показывает, какой из двух ответов человек предпочёл; правильность ответов снимок не проверяет.
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.
Читайте таблицу группами, а не строками: если интервалы двух строк пересекаются, снимок не различает эти строки между собой. Смотрите не на место, а на ширину интервала: у первой строки снимка это 22,2 пункта шкалы при 2 906 голосах, у пятой — 6,8 пункта при 76 015 голосах, то есть строка с меньшей выборкой измерена грубее. Если задача узкая, общий зачёт её не выделяет: в направлении «Текст» отдельно считают ещё 28 срезов, среди них «Русский язык», «Программирование» и «Математика».
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 моделей для кода
- 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
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