Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «без ничьих». Показано 300 из 419 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 | 1 556–1 582 | 3 354 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 555 | 1 547–1 564 | 8 908 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 538 | 1 529–1 547 | 8 414 | Proprietary |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 535 | 1 528–1 543 | 12 723 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 526 | 1 520–1 532 | 26 717 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 521 | 1 516–1 526 | 55 156 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 517 | 1 513–1 521 | 64 400 | Proprietary |
| 8 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 516 | 1 506–1 526 | 5 636 | Proprietary |
| 9 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 514 | 1 508–1 520 | 35 338 | Proprietary | |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 512 | 1 507–1 516 | 67 789 | Proprietary |
| 11 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 504 | 1 499–1 510 | 34 119 | Proprietary |
| 12 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 504 | 1 497–1 511 | 16 248 | Proprietary |
| 13 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 504 | 1 491–1 517 | 2 921 | MIT |
| 14 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 502 | 1 497–1 507 | 49 624 | Proprietary |
| 15 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 501 | 1 495–1 507 | 24 023 | Proprietary | |
| 16 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 494 | 1 488–1 500 | 23 485 | Proprietary |
| 17 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 492 | 1 487–1 497 | 50 617 | Proprietary |
| 18 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 492 | 1 483–1 500 | 8 690 | Proprietary |
| 19 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 491 | 1 486–1 496 | 36 490 | Proprietary | |
| 20 | Gemini 3 Pro | 1 491 | 1 486–1 496 | 30 188 | Proprietary | |
| 21 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 490 | 1 486–1 494 | 99 574 | Proprietary | |
| 22 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 488 | 1 483–1 494 | 26 840 | Proprietary | |
| 23 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 487 | 1 481–1 492 | 35 425 | Proprietary | |
| 24 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 486 | 1 481–1 492 | 34 359 | Proprietary |
| 25 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 483 | 1 478–1 489 | 27 079 | Kimi K3 license |
| 26 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 480 | 1 471–1 489 | 7 356 | Proprietary |
| 27 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 480 | 1 473–1 486 | 19 610 | MIT |
| 28 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 479 | 1 467–1 492 | 3 017 | Proprietary |
| 29 | Muse Spark | Meta | 1 479 | 1 472–1 487 | 10 714 | Proprietary |
| 30 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 479 | 1 473–1 485 | 30 481 | MIT |
| 31 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 479 | 1 472–1 485 | 16 532 | Proprietary |
| 32 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 477 | 1 472–1 481 | 52 734 | Proprietary |
| 33 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 475 | 1 470–1 480 | 39 709 | MIT |
| 34 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 474 | 1 469–1 478 | 49 621 | Proprietary |
| 35 | Gemini 3 Flash | 1 474 | 1 468–1 480 | 22 224 | Proprietary | |
| 36 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 472 | 1 466–1 478 | 29 981 | Proprietary |
| 37 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 471 | 1 466–1 475 | 54 151 | Proprietary |
| 38 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 468 | 1 460–1 476 | 9 888 | MIT |
| 39 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 466 | 1 462–1 471 | 58 714 | MIT |
| 40 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 465 | 1 461–1 470 | 49 773 | MIT |
| 41 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 464 | 1 459–1 469 | 48 076 | Proprietary |
| 42 | Gemini 2.5 Pro | 1 460 | 1 457–1 464 | 91 417 | Proprietary | |
| 43 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 459 | 1 453–1 464 | 32 891 | Proprietary |
| 44 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 458 | 1 454–1 463 | 53 775 | Proprietary |
| 45 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 456 | 1 450–1 462 | 29 595 | Modified MIT |
| 46 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 455 | 1 450–1 460 | 48 910 | Proprietary |
| 47 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 454 | 1 449–1 460 | 30 935 | Proprietary |
| 48 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 451 | 1 446–1 456 | 52 149 | Proprietary |
| 49 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 450 | 1 445–1 455 | 43 583 | MIT |
| 50 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 450 | 1 442–1 457 | 11 228 | MIT |
| 51 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 450 | 1 445–1 454 | 50 682 | Proprietary |
| 52 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 449 | 1 435–1 463 | 2 417 | Proprietary |
| 53 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 449 | 1 445–1 453 | 54 030 | Proprietary |
| 54 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 448 | 1 443–1 453 | 49 108 | Proprietary |
| 55 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 447 | 1 442–1 451 | 60 014 | Proprietary |
| 56 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 446 | 1 441–1 452 | 27 084 | Proprietary |
| 57 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 446 | 1 441–1 452 | 35 674 | Proprietary |
| 58 | Grok 4.5 | xAI | 1 446 | 1 440–1 451 | 29 858 | Proprietary |
| 59 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 443 | 1 438–1 448 | 26 016 | Proprietary |
| 60 | GLM 5 | Z.ai | 1 443 | 1 437–1 449 | 21 181 | MIT |
| 61 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 443 | 1 434–1 451 | 7 161 | MIT |
| 62 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 442 | 1 433–1 452 | 6 802 | Proprietary |
| 63 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 442 | 1 438–1 446 | 54 377 | Modified MIT |
| 64 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 442 | 1 431–1 453 | 4 088 | Proprietary |
| 65 | Gemma 4 31B | 1 442 | 1 431–1 452 | 4 222 | Apache 2.0 | |
| 66 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 441 | 1 436–1 446 | 41 710 | MIT |
| 67 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 441 | 1 435–1 446 | 21 163 | Proprietary |
| 68 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 440 | 1 431–1 449 | 6 941 | Proprietary |
| 69 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 440 | 1 435–1 445 | 29 966 | Proprietary |
| 70 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 440 | 1 431–1 448 | 8 767 | OpenMDW-1.1 |
| 71 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 439 | 1 435–1 443 | 67 531 | Proprietary | |
| 72 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 439 | 1 433–1 444 | 39 540 | Proprietary |
| 73 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 438 | 1 433–1 443 | 33 531 | Apache 2.0 |
| 74 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 437 | 1 432–1 443 | 25 098 | MIT |
| 75 | Step 5 Preview | StepFun | 1 437 | 1 428–1 445 | 8 057 | Proprietary |
| 76 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 437 | 1 429–1 444 | 11 081 | Proprietary |
| 77 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 436 | 1 430–1 442 | 19 405 | Proprietary |
| 78 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 434 | 1 430–1 438 | 60 358 | Proprietary |
| 79 | Hy3 | Tencent | 1 433 | 1 425–1 441 | 10 169 | Apache 2.0 |
| 80 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 433 | 1 429–1 437 | 71 392 | Apache 2.0 |
| 81 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 433 | 1 427–1 438 | 27 303 | Proprietary |
| 82 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 432 | 1 423–1 440 | 7 742 | Proprietary |
| 83 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 432 | 1 425–1 438 | 20 328 | Apache 2.0 |
| 84 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 431 | 1 423–1 439 | 8 492 | MIT |
| 85 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 431 | 1 427–1 435 | 49 034 | Proprietary |
| 86 | Grok 4.1 | xAI | 1 431 | 1 426–1 435 | 49 641 | Proprietary |
| 87 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 430 | 1 425–1 435 | 36 129 | Proprietary |
| 88 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 430 | 1 424–1 436 | 19 232 | Proprietary |
| 89 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 429 | 1 424–1 435 | 26 808 | Proprietary | |
| 90 | Gemma 4 26B A4B | 1 429 | 1 418–1 440 | 4 166 | Apache 2.0 | |
| 91 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 427 | 1 424–1 431 | 61 687 | Proprietary |
| 92 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 424 | 1 419–1 429 | 39 279 | MIT |
| 93 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 424 | 1 411–1 436 | 3 273 | Proprietary |
| 94 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 423 | 1 418–1 428 | 51 553 | MiniMax Community License |
| 95 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 423 | 1 417–1 428 | 30 913 | Proprietary |
| 96 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 422 | 1 416–1 429 | 16 956 | MIT |
| 97 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 421 | 1 417–1 425 | 58 386 | Proprietary |
| 98 | Mistral Large 3 | mistral | 1 420 | 1 416–1 424 | 64 691 | Apache 2.0 |
| 99 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 420 | 1 412–1 428 | 13 077 | MIT |
| 100 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 419 | 1 411–1 428 | 8 723 | Proprietary |
| 101 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 419 | 1 413–1 425 | 24 960 | Proprietary |
| 102 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 419 | 1 412–1 425 | 23 029 | Proprietary |
| 103 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 418 | 1 412–1 423 | 36 240 | MIT |
| 104 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 417 | 1 411–1 423 | 22 058 | Proprietary |
| 105 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 415 | 1 403–1 428 | 3 141 | Apache 2.0 |
| 106 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 415 | 1 411–1 419 | 68 441 | Proprietary |
| 107 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 415 | 1 410–1 419 | 34 020 | MIT |
| 108 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 414 | 1 405–1 424 | 6 409 | MIT |
| 109 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 414 | 1 409–1 419 | 39 392 | MIT |
| 110 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 414 | 1 405–1 423 | 8 416 | MIT |
| 111 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 412 | 1 405–1 420 | 15 559 | Proprietary |
| 112 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 412 | 1 403–1 420 | 7 908 | MIT |
| 113 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 412 | 1 407–1 417 | 31 657 | Proprietary |
| 114 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 411 | 1 402–1 419 | 10 031 | Proprietary |
| 115 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 410 | 1 402–1 418 | 8 933 | Modified MIT |
| 116 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 409 | 1 400–1 418 | 5 775 | Modified MIT |
| 117 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 408 | 1 402–1 414 | 21 282 | Proprietary |
| 118 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 408 | 1 395–1 422 | 2 574 | Proprietary |
| 119 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 408 | 1 404–1 411 | 69 805 | Apache 2.0 |
| 120 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 398–1 416 | 7 988 | Apache 2.0 |
| 121 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 407 | 1 402–1 412 | 35 613 | Proprietary |
| 122 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 407 | 1 402–1 412 | 29 430 | MIT |
| 123 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 406 | 1 392–1 420 | 2 430 | MIT |
| 124 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 405 | 1 401–1 409 | 55 553 | Proprietary |
| 125 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 405 | 1 397–1 414 | 10 422 | MIT |
| 126 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 404 | 1 398–1 411 | 16 043 | Apache 2.0 |
| 127 | Gemini 2.5 Flash | 1 404 | 1 401–1 407 | 90 056 | Proprietary | |
| 128 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 403 | 1 397–1 409 | 21 743 | Apache 2.0 |
| 129 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 403 | 1 394–1 412 | 8 140 | MIT |
| 130 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 403 | 1 398–1 408 | 36 886 | Proprietary |
| 131 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 402 | 1 397–1 407 | 47 942 | Proprietary | |
| 132 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 402 | 1 388–1 416 | 2 583 | MIT |
| 133 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 402 | 1 392–1 411 | 6 208 | Apache 2.0 |
| 134 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 402 | 1 396–1 408 | 18 204 | Proprietary |
| 135 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 400 | 1 396–1 404 | 45 409 | Modified MIT |
| 136 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 399 | 1 393–1 405 | 27 243 | Apache 2.0 |
| 137 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 398 | 1 394–1 403 | 62 923 | Proprietary |
| 138 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 398 | 1 389–1 407 | 6 292 | Proprietary |
| 139 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 398 | 1 393–1 402 | 48 753 | Proprietary |
| 140 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 396 | 1 391–1 401 | 34 717 | MIT |
| 141 | Grok 4 (0709) | xai | 1 395 | 1 390–1 401 | 28 652 | Proprietary |
| 142 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 393 | 1 388–1 398 | 42 877 | Proprietary |
| 143 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 392 | 1 386–1 398 | 20 895 | Apache 2.0 |
| 144 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 391 | 1 387–1 396 | 41 559 | Proprietary |
| 145 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 390 | 1 379–1 401 | 4 549 | Proprietary |
| 146 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 389 | 1 383–1 394 | 23 426 | Proprietary | |
| 147 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 388 | 1 383–1 392 | 67 257 | Modified MIT |
| 148 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 388 | 1 375–1 400 | 3 097 | OpenMDW-1.1 |
| 149 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 387 | 1 381–1 393 | 23 422 | Proprietary |
| 150 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 387 | 1 369–1 404 | 1 559 | Proprietary |
| 151 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 384 | 1 379–1 389 | 43 895 | Apache 2.0 |
| 152 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 384 | 1 378–1 390 | 22 345 | Proprietary |
| 153 | Hy3 preview | Tencent | 1 383 | 1 373–1 393 | 5 181 | tencent-hunyuan-community |
| 154 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 381 | 1 371–1 391 | 5 788 | Proprietary |
| 155 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 380 | 1 368–1 392 | 3 257 | Proprietary |
| 156 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 380 | 1 373–1 387 | 12 872 | Proprietary |
| 157 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 379 | 1 369–1 388 | 5 534 | Apache 2.0 |
| 158 | Grok 4.3 | xAI | 1 378 | 1 373–1 382 | 54 736 | Proprietary |
| 159 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 377 | 1 370–1 385 | 11 987 | Proprietary |
| 160 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 377 | 1 373–1 380 | 115 022 | Proprietary |
| 161 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 376 | 1 371–1 381 | 45 638 | Proprietary |
| 162 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 375 | 1 368–1 383 | 11 690 | Proprietary |
| 163 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 373 | 1 367–1 379 | 22 179 | Apache 2.0 |
| 164 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 373 | 1 365–1 381 | 8 256 | Proprietary |
| 165 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 373 | 1 359–1 387 | 2 422 | Proprietary |
| 166 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 371 | 1 365–1 377 | 26 655 | Apache 2.0 |
| 167 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 370 | 1 362–1 379 | 7 747 | MIT |
| 168 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 368 | 1 361–1 375 | 12 125 | MIT |
| 169 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 368 | 1 362–1 373 | 26 331 | Proprietary |
| 170 | Muse Glimmer | Meta | 1 366 | 1 353–1 379 | 2 887 | Apache-2.0 |
| 171 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 366 | 1 360–1 371 | 64 162 | Proprietary |
| 172 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 362 | 1 355–1 369 | 19 281 | Proprietary |
| 173 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 358 | 1 351–1 364 | 16 354 | Apache 2.0 |
| 174 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 358 | 1 352–1 363 | 21 527 | MIT |
| 175 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 356 | 1 351–1 361 | 35 677 | Proprietary |
| 176 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 352 | 1 343–1 360 | 8 435 | Modified MIT |
| 177 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 350 | 1 345–1 354 | 33 186 | Proprietary | |
| 178 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 349 | 1 340–1 358 | 7 433 | Proprietary |
| 179 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 347 | 1 332–1 363 | 2 017 | MIT |
| 180 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 347 | 1 341–1 353 | 26 250 | Proprietary |
| 181 | R1 | DeepSeek | 1 346 | 1 339–1 353 | 12 504 | MIT |
| 182 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 345 | 1 336–1 355 | 5 401 | NVIDIA Open Model |
| 183 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 345 | 1 340–1 351 | 31 456 | MIT |
| 184 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 345 | 1 340–1 350 | 47 886 | Proprietary |
| 185 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 342 | 1 336–1 348 | 19 505 | Proprietary |
| 186 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 340 | 1 334–1 347 | 22 753 | Proprietary |
| 187 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 338 | 1 331–1 344 | 19 592 | Modified MIT |
| 188 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 337 | 1 331–1 343 | 21 863 | Proprietary |
| 189 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 336 | 1 330–1 343 | 22 770 | Proprietary | |
| 190 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 335 | 1 328–1 342 | 11 114 | Proprietary |
| 191 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 334 | 1 326–1 342 | 9 586 | Apache 2.0 |
| 192 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 333 | 1 327–1 340 | 19 214 | Proprietary |
| 193 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 332 | 1 326–1 339 | 17 808 | Apache 2.0 |
| 194 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 332 | 1 326–1 337 | 31 136 | Proprietary |
| 195 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 330 | 1 324–1 336 | 21 443 | Apache 2.0 |
| 196 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 329 | 1 322–1 336 | 14 727 | Proprietary |
| 197 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 329 | 1 314–1 343 | 2 556 | Apache 2.0 |
| 198 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 328 | 1 312–1 343 | 1 931 | Proprietary |
| 199 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 326 | 1 321–1 331 | 32 309 | Modified MIT |
| 200 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 326 | 1 317–1 334 | 8 897 | Proprietary |
| 201 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 323 | 1 313–1 334 | 4 894 | MIT |
| 202 | Gemma 3 27B | 1 321 | 1 316–1 326 | 32 666 | Gemma | |
| 203 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 318 | 1 312–1 325 | 17 969 | Apache 2.0 |
| 204 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 317 | 1 312–1 323 | 29 893 | Proprietary | |
| 205 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 316 | 1 304–1 327 | 3 866 | MIT |
| 206 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 315 | 1 309–1 320 | 31 668 | Proprietary |
| 207 | o1 | OpenAI | 1 314 | 1 307–1 321 | 21 521 | Proprietary |
| 208 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 312 | 1 297–1 328 | 2 238 | Proprietary |
| 209 | Step 3 | StepFun | 1 311 | 1 301–1 322 | 4 454 | Apache 2.0 |
| 210 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 311 | 1 305–1 317 | 25 035 | Proprietary |
| 211 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 307 | 1 298–1 315 | 8 321 | MIT |
| 212 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 303 | 1 297–1 309 | 23 507 | Apache 2.0 |
| 213 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 303 | 1 295–1 311 | 11 156 | NVIDIA Open Model |
| 214 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 298 | 1 292–1 304 | 24 072 | Apache 2.0 |
| 215 | Trinity Large Preview | — | 1 298 | 1 292–1 303 | 23 711 | Apache 2.0 |
| 216 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 296 | 1 290–1 302 | 27 455 | Proprietary |
| 217 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 296 | 1 282–1 310 | 2 544 | Apache 2.0 |
| 218 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 296 | 1 286–1 307 | 4 991 | Apache 2.0 |
| 219 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 295 | 1 289–1 301 | 28 592 | Proprietary |
| 220 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 293 | 1 278–1 307 | 2 270 | Nvidia Open |
| 221 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 292 | 1 284–1 299 | 12 179 | Apache 2.0 |
| 222 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 291 | 1 284–1 299 | 12 679 | Proprietary |
| 223 | Gemma 3 12B | 1 289 | 1 275–1 303 | 2 526 | Gemma | |
| 224 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 288 | 1 281–1 296 | 14 106 | DeepSeek |
| 225 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 288 | 1 279–1 298 | 6 357 | Proprietary |
| 226 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 285 | 1 275–1 295 | 4 961 | MIT |
| 227 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 284 | 1 277–1 291 | 18 264 | OpenMDW-1.1 |
| 228 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 284 | 1 271–1 296 | 3 826 | Proprietary |
| 229 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 282 | 1 270–1 295 | 3 363 | MIT |
| 230 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 281 | 1 276–1 286 | 38 473 | CC-BY-NC-4.0 |
| 231 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 281 | 1 274–1 287 | 16 266 | Proprietary | |
| 232 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 280 | 1 267–1 293 | 3 765 | Proprietary |
| 233 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 279 | 1 273–1 285 | 17 111 | Apache 2.0 |
| 234 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 272 | 1 257–1 287 | 2 499 | Apache 2.0 |
| 235 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 272 | 1 258–1 286 | 3 048 | Proprietary |
| 236 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 268 | 1 259–1 278 | 5 887 | Proprietary |
| 237 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 266 | 1 261–1 271 | 35 980 | Proprietary | |
| 238 | o3 Mini | OpenAI | 1 265 | 1 261–1 270 | 39 599 | Proprietary |
| 239 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 265 | 1 246–1 284 | 1 373 | Proprietary |
| 240 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 263 | 1 246–1 281 | 1 699 | Nvidia Open Model |
| 241 | o1-mini | OpenAI | 1 262 | 1 257–1 268 | 34 410 | Proprietary |
| 242 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 261 | 1 255–1 266 | 28 176 | Proprietary |
| 243 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 260 | 1 253–1 267 | 18 087 | Apache 2.0 |
| 244 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 252 | 1 233–1 270 | 1 430 | Nvidia |
| 245 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 250 | 1 241–1 259 | 8 455 | Apache 2.0 |
| 246 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 248 | 1 230–1 267 | 1 358 | Proprietary |
| 247 | Gemma 3n E4B | 1 245 | 1 238–1 252 | 15 702 | Gemma | |
| 248 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 244 | 1 238–1 249 | 40 763 | Proprietary |
| 249 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 241 | 1 234–1 249 | 17 462 | Proprietary |
| 250 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 241 | 1 225–1 256 | 2 565 | Apache 2.0 |
| 251 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 241 | 1 235–1 246 | 31 238 | Proprietary |
| 252 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 238 | 1 233–1 244 | 74 322 | Proprietary |
| 253 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 238 | 1 226–1 250 | 4 251 | Apache 2.0 |
| 254 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 236 | 1 226–1 246 | 6 369 | Proprietary |
| 255 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 236 | 1 232–1 240 | 61 472 | Proprietary |
| 256 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 235 | 1 221–1 249 | 3 249 | Apache 2.0 |
| 257 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 229 | 1 216–1 242 | 4 213 | DeepSeek |
| 258 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 224 | 1 217–1 231 | 15 433 | NexusFlow |
| 259 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 222 | 1 213–1 231 | 7 621 | Apache 2.0 |
| 260 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 221 | 1 214–1 229 | 16 416 | Proprietary |
| 261 | Gemma 3 4B | 1 221 | 1 207–1 235 | 2 830 | Gemma | |
| 262 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 220 | 1 215–1 226 | 28 104 | Llama 4 |
| 263 | Molmo 2 8B | Ai2 | 1 218 | 1 187–1 249 | 597 | Apache 2.0 |
| 264 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 217 | 1 202–1 232 | 2 472 | Proprietary |
| 265 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 216 | 1 211–1 221 | 43 353 | Proprietary |
| 266 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 215 | 1 209–1 222 | 22 474 | Proprietary | |
| 267 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 213 | 1 208–1 219 | 27 059 | Llama 3.1 Community |
| 268 | Mercury | Inception Labs | 1 212 | 1 192–1 233 | 1 429 | Proprietary |
| 269 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 211 | 1 200–1 222 | 4 748 | Llama 3.1 |
| 270 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 210 | 1 198–1 222 | 3 981 | Proprietary |
| 271 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 209 | 1 202–1 215 | 28 538 | Proprietary |
| 272 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 209 | 1 203–1 215 | 38 128 | Llama 3.1 Community |
| 273 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 208 | 1 202–1 214 | 33 168 | Proprietary |
| 274 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 208 | 1 201–1 214 | 21 403 | Llama |
| 275 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 206 | 1 201–1 211 | 55 109 | Proprietary |
| 276 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 206 | 1 197–1 214 | 10 342 | Qwen |
| 277 | Gemini Advanced (0514) | 1 203 | 1 196–1 210 | 34 077 | Proprietary | |
| 278 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 203 | 1 197–1 209 | 23 339 | Apache 2.0 |
| 279 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 200 | 1 185–1 215 | 2 571 | Proprietary |
| 280 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 199 | 1 194–1 204 | 36 733 | Llama-3.3 |
| 281 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 195 | 1 189–1 201 | 52 502 | Proprietary | |
| 282 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 193 | 1 185–1 200 | 15 337 | DeepSeek |
| 283 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 190 | 1 179–1 202 | 5 987 | Apache 2.0 |
| 284 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 190 | 1 184–1 196 | 65 114 | Proprietary |
| 285 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 189 | 1 183–1 195 | 24 444 | Qwen |
| 286 | Athene 70B (0725) | — | 1 188 | 1 179–1 196 | 12 348 | CC-BY-NC-4.0 |
| 287 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 187 | 1 174–1 200 | 3 944 | Proprietary |
| 288 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 185 | 1 179–1 191 | 28 276 | Mistral Research |
| 289 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 179 | 1 172–1 186 | 18 034 | MRL |
| 290 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 178 | 1 169–1 186 | 8 654 | Proprietary |
| 291 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 177 | 1 171–1 182 | 34 840 | Llama 3.1 Community |
| 292 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 175 | 1 170–1 179 | 133 332 | Proprietary |
| 293 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 174 | 1 168–1 180 | 69 044 | Proprietary |
| 294 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 171 | 1 165–1 178 | 63 519 | Proprietary |
| 295 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 171 | 1 166–1 176 | 48 596 | Proprietary |
| 296 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 170 | 1 163–1 177 | 15 626 | Proprietary |
| 297 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 170 | 1 152–1 187 | 1 728 | Llama 3.1 |
| 298 | Reka Core (20240904) | — | 1 156 | 1 145–1 168 | 4 480 | Proprietary |
| 299 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 154 | 1 141–1 167 | 4 162 | Apache 2.0 |
| 300 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 142 | 1 136–1 149 | 40 479 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: без ничьих
Направление «без ничьих»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 419; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 227, первый — 11 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.
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