Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «экспертные запросы». Показано 300 из 369 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) | 1 596 | 1 568–1 625 | 428 | Proprietary | |
| 2 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 553 | 1 545–1 561 | 8 098 | Proprietary |
| 3 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 551 | 1 541–1 562 | 3 754 | Proprietary |
| 4 | Gemini 4 Argon (High) | 1 549 | 1 532–1 566 | 1 219 | Proprietary | |
| 5 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 548 | 1 530–1 565 | 1 185 | Proprietary |
| 6 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 545 | 1 529–1 561 | 1 497 | Proprietary |
| 7 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 543 | 1 516–1 570 | 461 | MIT |
| 8 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 543 | 1 535–1 550 | 7 698 | Proprietary |
| 9 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 537 | 1 530–1 544 | 9 181 | Proprietary |
| 10 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 535 | 1 526–1 544 | 4 990 | Proprietary |
| 11 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 527 | 1 509–1 546 | 1 024 | Proprietary |
| 12 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 526 | 1 517–1 535 | 5 549 | Proprietary | |
| 13 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 520 | 1 509–1 530 | 3 347 | Kimi K3 license |
| 14 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 520 | 1 512–1 528 | 7 075 | Proprietary |
| 15 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 519 | 1 511–1 527 | 6 918 | Proprietary |
| 16 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 517 | 1 505–1 529 | 2 588 | MIT |
| 17 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 516 | 1 507–1 525 | 4 879 | Proprietary |
| 18 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 514 | 1 504–1 524 | 3 683 | Proprietary | |
| 19 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 514 | 1 504–1 523 | 4 239 | MIT |
| 20 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 510 | 1 498–1 523 | 2 392 | Proprietary |
| 21 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 508 | 1 497–1 518 | 3 496 | Proprietary |
| 22 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 507 | 1 500–1 515 | 7 403 | Proprietary |
| 23 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 506 | 1 498–1 514 | 6 361 | Proprietary |
| 24 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 506 | 1 474–1 538 | 304 | Proprietary |
| 25 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 506 | 1 486–1 526 | 826 | Proprietary |
| 26 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 503 | 1 496–1 511 | 7 686 | Proprietary |
| 27 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 503 | 1 495–1 511 | 7 061 | Proprietary |
| 28 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 502 | 1 487–1 517 | 1 511 | MIT |
| 29 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 501 | 1 493–1 509 | 7 631 | MIT |
| 30 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 500 | 1 492–1 508 | 7 392 | Proprietary |
| 31 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 499 | 1 479–1 519 | 849 | Proprietary |
| 32 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 497 | 1 482–1 512 | 1 548 | MIT |
| 33 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 495 | 1 487–1 504 | 5 537 | Proprietary |
| 34 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 494 | 1 486–1 503 | 5 567 | Proprietary | |
| 35 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 493 | 1 478–1 509 | 1 451 | Proprietary |
| 36 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 492 | 1 484–1 499 | 7 403 | Proprietary |
| 37 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 491 | 1 481–1 501 | 3 728 | Proprietary |
| 38 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 491 | 1 481–1 501 | 3 851 | Modified MIT |
| 39 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 490 | 1 482–1 498 | 5 869 | Proprietary |
| 40 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 490 | 1 480–1 499 | 4 211 | Proprietary | |
| 41 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 489 | 1 476–1 502 | 2 227 | Proprietary |
| 42 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 488 | 1 480–1 497 | 5 595 | MIT |
| 43 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 488 | 1 458–1 519 | 389 | Proprietary |
| 44 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 487 | 1 479–1 495 | 5 683 | Proprietary |
| 45 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 485 | 1 476–1 493 | 5 585 | Proprietary | |
| 46 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 484 | 1 478–1 490 | 13 782 | Proprietary | |
| 47 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 482 | 1 474–1 490 | 6 078 | Proprietary |
| 48 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 482 | 1 474–1 490 | 6 746 | Proprietary |
| 49 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 482 | 1 470–1 493 | 3 024 | Apache 2.0 |
| 50 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 481 | 1 469–1 493 | 2 423 | Proprietary |
| 51 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 478 | 1 471–1 486 | 7 111 | MIT |
| 52 | Step 5 Preview | StepFun | 1 478 | 1 461–1 495 | 1 142 | Proprietary |
| 53 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 478 | 1 469–1 487 | 4 703 | Proprietary |
| 54 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 478 | 1 469–1 486 | 5 430 | Proprietary |
| 55 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 477 | 1 464–1 490 | 2 211 | Proprietary |
| 56 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 477 | 1 460–1 494 | 1 217 | Proprietary |
| 57 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 477 | 1 452–1 502 | 555 | Proprietary |
| 58 | Gemini 3 Pro | 1 475 | 1 464–1 486 | 2 828 | Proprietary | |
| 59 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 472 | 1 455–1 489 | 1 251 | OpenMDW-1.1 |
| 60 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 472 | 1 464–1 480 | 6 151 | Proprietary |
| 61 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 470 | 1 458–1 481 | 2 602 | Proprietary |
| 62 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 466 | 1 457–1 475 | 4 723 | Proprietary |
| 63 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 466 | 1 457–1 475 | 5 340 | Apache 2.0 |
| 64 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 466 | 1 456–1 476 | 3 835 | Proprietary |
| 65 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 466 | 1 458–1 474 | 7 024 | Modified MIT |
| 66 | Gemma 4 31B | 1 465 | 1 440–1 489 | 502 | Apache 2.0 | |
| 67 | Grok 4.5 | xAI | 1 465 | 1 455–1 474 | 4 708 | Proprietary |
| 68 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 463 | 1 435–1 491 | 423 | Apache 2.0 |
| 69 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 463 | 1 454–1 471 | 5 922 | MIT |
| 70 | Gemini 3 Flash | 1 462 | 1 450–1 475 | 2 178 | Proprietary | |
| 71 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 461 | 1 455–1 468 | 10 502 | Apache 2.0 |
| 72 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 461 | 1 454–1 469 | 7 463 | MiniMax Community License |
| 73 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 459 | 1 450–1 469 | 4 801 | MIT |
| 74 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 459 | 1 441–1 478 | 1 032 | MIT |
| 75 | Hy3 | Tencent | 1 457 | 1 442–1 473 | 1 462 | Apache 2.0 |
| 76 | Muse Spark | Meta | 1 457 | 1 441–1 473 | 1 377 | Proprietary |
| 77 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 455 | 1 439–1 472 | 1 349 | Proprietary |
| 78 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 454 | 1 445–1 463 | 4 916 | Proprietary |
| 79 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 454 | 1 433–1 475 | 789 | Proprietary |
| 80 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 454 | 1 443–1 465 | 2 805 | Proprietary |
| 81 | GLM 5 | Z.ai | 1 454 | 1 442–1 465 | 2 610 | MIT |
| 82 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 453 | 1 436–1 470 | 1 217 | Proprietary |
| 83 | Gemini 2.5 Pro | 1 452 | 1 445–1 459 | 8 323 | Proprietary | |
| 84 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 449 | 1 441–1 458 | 5 546 | MIT |
| 85 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 449 | 1 436–1 462 | 2 139 | Proprietary |
| 86 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 447 | 1 419–1 476 | 389 | Apache 2.0 |
| 87 | Gemma 4 26B A4B | 1 447 | 1 422–1 473 | 455 | Apache 2.0 | |
| 88 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 447 | 1 430–1 464 | 1 249 | Proprietary |
| 89 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 446 | 1 438–1 454 | 6 549 | Proprietary |
| 90 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 445 | 1 412–1 479 | 285 | Proprietary |
| 91 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 445 | 1 435–1 454 | 3 998 | Proprietary |
| 92 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 444 | 1 419–1 470 | 520 | MIT |
| 93 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 443 | 1 438–1 449 | 14 252 | Proprietary |
| 94 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 443 | 1 436–1 450 | 8 902 | Modified MIT |
| 95 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 442 | 1 418–1 466 | 596 | Apache 2.0 |
| 96 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 442 | 1 434–1 449 | 6 443 | Apache 2.0 |
| 97 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 441 | 1 433–1 450 | 5 404 | MIT |
| 98 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 441 | 1 430–1 452 | 3 028 | Proprietary |
| 99 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 441 | 1 434–1 448 | 8 948 | Proprietary |
| 100 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 441 | 1 431–1 450 | 4 292 | Apache 2.0 |
| 101 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 440 | 1 417–1 462 | 632 | Modified MIT |
| 102 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 439 | 1 432–1 447 | 7 793 | Proprietary |
| 103 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 439 | 1 431–1 447 | 6 694 | Proprietary |
| 104 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 439 | 1 430–1 448 | 4 697 | Modified MIT |
| 105 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 439 | 1 424–1 454 | 1 648 | Proprietary |
| 106 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 439 | 1 427–1 450 | 2 539 | Proprietary |
| 107 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 438 | 1 427–1 449 | 3 159 | Proprietary |
| 108 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 436 | 1 428–1 445 | 5 331 | MIT |
| 109 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 436 | 1 426–1 446 | 3 429 | MIT |
| 110 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 435 | 1 427–1 443 | 6 344 | Proprietary |
| 111 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 435 | 1 420–1 450 | 1 606 | Proprietary |
| 112 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 434 | 1 424–1 444 | 4 183 | Proprietary | |
| 113 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 433 | 1 416–1 450 | 1 157 | MIT |
| 114 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 432 | 1 415–1 448 | 1 210 | Modified MIT |
| 115 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 431 | 1 418–1 444 | 2 062 | MIT |
| 116 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 431 | 1 420–1 443 | 2 724 | Apache 2.0 |
| 117 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 431 | 1 404–1 458 | 461 | OpenMDW-1.1 |
| 118 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 431 | 1 420–1 442 | 2 880 | MIT |
| 119 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 430 | 1 417–1 444 | 1 739 | Proprietary |
| 120 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 430 | 1 413–1 447 | 1 189 | MIT |
| 121 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 429 | 1 400–1 458 | 412 | Apache 2.0 |
| 122 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 428 | 1 421–1 436 | 8 008 | Proprietary |
| 123 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 427 | 1 416–1 439 | 2 646 | Apache 2.0 |
| 124 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 427 | 1 415–1 439 | 2 472 | Proprietary |
| 125 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 427 | 1 416–1 438 | 2 953 | Proprietary |
| 126 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 426 | 1 415–1 438 | 3 014 | Proprietary |
| 127 | Gemini 2.5 Flash | 1 426 | 1 419–1 433 | 8 404 | Proprietary | |
| 128 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 425 | 1 416–1 435 | 4 227 | Proprietary |
| 129 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 425 | 1 416–1 435 | 4 030 | MIT |
| 130 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 424 | 1 403–1 444 | 807 | MIT |
| 131 | Hy3 preview | Tencent | 1 423 | 1 401–1 445 | 707 | tencent-hunyuan-community |
| 132 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 422 | 1 401–1 444 | 727 | Proprietary |
| 133 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 422 | 1 394–1 450 | 425 | MIT |
| 134 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 422 | 1 413–1 430 | 5 336 | Apache 2.0 |
| 135 | Mistral Large 3 | mistral | 1 421 | 1 414–1 428 | 8 478 | Apache 2.0 |
| 136 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 421 | 1 406–1 436 | 1 559 | Proprietary |
| 137 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 419 | 1 412–1 426 | 8 594 | Proprietary | |
| 138 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 419 | 1 404–1 434 | 1 695 | Proprietary |
| 139 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 419 | 1 386–1 452 | 288 | Proprietary |
| 140 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 418 | 1 404–1 432 | 1 788 | Proprietary | |
| 141 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 417 | 1 409–1 426 | 4 928 | Proprietary |
| 142 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 416 | 1 399–1 434 | 1 098 | Apache 2.0 |
| 143 | Grok 4 (0709) | xai | 1 415 | 1 402–1 428 | 2 072 | Proprietary |
| 144 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 412 | 1 393–1 431 | 942 | Proprietary |
| 145 | Grok 4.1 | xAI | 1 411 | 1 403–1 420 | 5 091 | Proprietary |
| 146 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 409 | 1 397–1 421 | 2 743 | Proprietary |
| 147 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 409 | 1 401–1 416 | 6 570 | Proprietary |
| 148 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 408 | 1 374–1 443 | 258 | Proprietary |
| 149 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 399–1 416 | 5 847 | Proprietary |
| 150 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 396–1 418 | 2 795 | Apache 2.0 |
| 151 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 406 | 1 377–1 436 | 371 | Apache 2.0 |
| 152 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 405 | 1 380–1 429 | 538 | MIT |
| 153 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 403 | 1 381–1 426 | 664 | MIT |
| 154 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 403 | 1 388–1 418 | 1 540 | Proprietary |
| 155 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 403 | 1 382–1 425 | 734 | MIT |
| 156 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 402 | 1 391–1 413 | 3 019 | Proprietary |
| 157 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 401 | 1 381–1 421 | 769 | MIT |
| 158 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 401 | 1 392–1 409 | 4 597 | Proprietary |
| 159 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 398 | 1 364–1 433 | 288 | Proprietary |
| 160 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 398 | 1 390–1 407 | 6 238 | Proprietary | |
| 161 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 398 | 1 389–1 407 | 4 444 | Proprietary |
| 162 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 398 | 1 376–1 419 | 657 | NVIDIA Open Model |
| 163 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 397 | 1 371–1 424 | 475 | Proprietary |
| 164 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 397 | 1 380–1 413 | 1 174 | Apache 2.0 |
| 165 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 397 | 1 385–1 408 | 3 017 | Proprietary |
| 166 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 396 | 1 387–1 404 | 6 381 | Proprietary |
| 167 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 395 | 1 357–1 433 | 216 | Proprietary |
| 168 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 394 | 1 376–1 413 | 911 | Proprietary |
| 169 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 394 | 1 371–1 417 | 608 | Proprietary |
| 170 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 393 | 1 374–1 413 | 887 | MIT |
| 171 | Muse Glimmer | Meta | 1 390 | 1 361–1 418 | 457 | Apache-2.0 |
| 172 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 385 | 1 371–1 400 | 1 767 | Proprietary |
| 173 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 385 | 1 363–1 406 | 717 | Proprietary |
| 174 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 385 | 1 352–1 418 | 317 | Apache 2.0 |
| 175 | Grok 4.3 | xAI | 1 385 | 1 377–1 393 | 7 534 | Proprietary |
| 176 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 379 | 1 369–1 389 | 3 776 | Modified MIT |
| 177 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 378 | 1 361–1 396 | 1 230 | Proprietary |
| 178 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 375 | 1 352–1 398 | 662 | Apache 2.0 |
| 179 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 374 | 1 363–1 385 | 2 842 | Proprietary | |
| 180 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 373 | 1 331–1 414 | 185 | MIT |
| 181 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 372 | 1 358–1 387 | 1 701 | Proprietary |
| 182 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 370 | 1 355–1 385 | 1 472 | MIT |
| 183 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 369 | 1 357–1 382 | 2 284 | Proprietary |
| 184 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 369 | 1 355–1 382 | 1 914 | Apache 2.0 |
| 185 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 366 | 1 352–1 381 | 1 640 | Proprietary | |
| 186 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 366 | 1 349–1 383 | 1 138 | Proprietary |
| 187 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 365 | 1 341–1 389 | 576 | Modified MIT |
| 188 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 364 | 1 344–1 384 | 847 | Proprietary |
| 189 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 364 | 1 352–1 375 | 2 639 | Proprietary |
| 190 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 362 | 1 326–1 398 | 236 | Apache 2.0 |
| 191 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 361 | 1 344–1 378 | 1 330 | Proprietary |
| 192 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 360 | 1 348–1 373 | 2 615 | OpenMDW-1.1 |
| 193 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 359 | 1 347–1 371 | 2 907 | Apache 2.0 |
| 194 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 358 | 1 338–1 379 | 789 | Proprietary |
| 195 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 358 | 1 323–1 393 | 253 | Proprietary |
| 196 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 357 | 1 338–1 376 | 888 | MIT |
| 197 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 356 | 1 340–1 372 | 1 401 | Apache 2.0 |
| 198 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 355 | 1 337–1 373 | 1 045 | NVIDIA Open Model |
| 199 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 354 | 1 324–1 383 | 354 | MIT |
| 200 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 353 | 1 311–1 394 | 190 | MIT |
| 201 | Trinity Large Preview | — | 1 351 | 1 339–1 363 | 2 881 | Apache 2.0 |
| 202 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 350 | 1 338–1 363 | 2 351 | MIT |
| 203 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 349 | 1 333–1 365 | 1 338 | Apache 2.0 |
| 204 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 346 | 1 331–1 361 | 1 489 | Modified MIT |
| 205 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 343 | 1 312–1 374 | 359 | MIT |
| 206 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 343 | 1 331–1 355 | 2 330 | Proprietary |
| 207 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 342 | 1 328–1 355 | 1 806 | Proprietary |
| 208 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 339 | 1 327–1 352 | 2 209 | Proprietary | |
| 209 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 338 | 1 315–1 362 | 587 | Proprietary |
| 210 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 338 | 1 322–1 354 | 1 351 | Apache 2.0 |
| 211 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 338 | 1 325–1 351 | 2 026 | Proprietary |
| 212 | o1 | OpenAI | 1 337 | 1 323–1 352 | 1 982 | Proprietary |
| 213 | R1 | DeepSeek | 1 337 | 1 318–1 357 | 848 | MIT |
| 214 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 337 | 1 305–1 370 | 299 | Apache 2.0 |
| 215 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 337 | 1 323–1 350 | 1 684 | Proprietary |
| 216 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 335 | 1 322–1 348 | 2 090 | Proprietary |
| 217 | Step 3 | StepFun | 1 332 | 1 298–1 367 | 264 | Apache 2.0 |
| 218 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 330 | 1 289–1 370 | 180 | Nvidia Open |
| 219 | o3 Mini | OpenAI | 1 329 | 1 318–1 341 | 2 879 | Proprietary |
| 220 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 328 | 1 298–1 357 | 358 | Proprietary |
| 221 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 323 | 1 307–1 339 | 1 213 | Apache 2.0 |
| 222 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 321 | 1 289–1 353 | 338 | Proprietary |
| 223 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 321 | 1 289–1 352 | 356 | MIT |
| 224 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 320 | 1 307–1 334 | 1 889 | Proprietary |
| 225 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 317 | 1 302–1 331 | 1 631 | Apache 2.0 |
| 226 | o1-mini | OpenAI | 1 316 | 1 304–1 327 | 3 191 | Proprietary |
| 227 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 314 | 1 298–1 330 | 1 342 | Apache 2.0 |
| 228 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 312 | 1 276–1 347 | 314 | Apache 2.0 |
| 229 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 310 | 1 279–1 342 | 408 | Apache 2.0 |
| 230 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 308 | 1 287–1 330 | 760 | Apache 2.0 |
| 231 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 308 | 1 281–1 334 | 484 | Proprietary |
| 232 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 305 | 1 289–1 322 | 1 236 | DeepSeek |
| 233 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 304 | 1 288–1 321 | 1 237 | Proprietary | |
| 234 | Gemma 3 27B | 1 304 | 1 291–1 316 | 2 263 | Gemma | |
| 235 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 300 | 1 288–1 313 | 2 147 | Proprietary |
| 236 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 296 | 1 284–1 307 | 2 885 | CC-BY-NC-4.0 |
| 237 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 295 | 1 269–1 320 | 554 | Apache 2.0 |
| 238 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 291 | 1 271–1 310 | 856 | Apache 2.0 |
| 239 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 289 | 1 268–1 310 | 664 | Proprietary |
| 240 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 285 | 1 271–1 300 | 1 533 | Proprietary |
| 241 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 279 | 1 250–1 308 | 354 | Proprietary |
| 242 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 278 | 1 248–1 309 | 310 | Proprietary |
| 243 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 278 | 1 267–1 289 | 3 319 | Proprietary | |
| 244 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 275 | 1 240–1 311 | 228 | Proprietary |
| 245 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 272 | 1 237–1 308 | 314 | Apache 2.0 |
| 246 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 271 | 1 241–1 301 | 328 | Proprietary |
| 247 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 268 | 1 253–1 283 | 1 469 | NexusFlow |
| 248 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 266 | 1 240–1 292 | 441 | DeepSeek |
| 249 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 264 | 1 255–1 273 | 5 042 | Proprietary |
| 250 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 259 | 1 246–1 272 | 2 016 | Llama 4 |
| 251 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 258 | 1 231–1 285 | 506 | Apache 2.0 |
| 252 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 257 | 1 242–1 272 | 1 681 | Apache 2.0 |
| 253 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 253 | 1 243–1 264 | 3 541 | Proprietary |
| 254 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 252 | 1 237–1 266 | 1 608 | Proprietary |
| 255 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 252 | 1 218–1 286 | 293 | Proprietary |
| 256 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 251 | 1 217–1 285 | 316 | Apache 2.0 |
| 257 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 250 | 1 240–1 260 | 5 887 | Proprietary |
| 258 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 248 | 1 230–1 266 | 1 011 | Qwen |
| 259 | Gemma 3 12B | 1 248 | 1 207–1 288 | 186 | Gemma | |
| 260 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 247 | 1 209–1 286 | 207 | Proprietary |
| 261 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 247 | 1 236–1 258 | 4 314 | Proprietary |
| 262 | Gemma 3n E4B | 1 246 | 1 228–1 264 | 1 076 | Gemma | |
| 263 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 245 | 1 233–1 257 | 2 397 | Qwen |
| 264 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 245 | 1 233–1 257 | 3 896 | Proprietary | |
| 265 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 243 | 1 231–1 254 | 3 123 | Llama 3.1 Community |
| 266 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 242 | 1 215–1 269 | 453 | Llama 3.1 |
| 267 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 240 | 1 228–1 253 | 2 349 | Proprietary |
| 268 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 240 | 1 225–1 254 | 1 523 | DeepSeek |
| 269 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 238 | 1 226–1 249 | 2 759 | Proprietary |
| 270 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 235 | 1 219–1 251 | 1 535 | Llama |
| 271 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 234 | 1 224–1 245 | 3 550 | Proprietary |
| 272 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 233 | 1 220–1 246 | 2 116 | Proprietary | |
| 273 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 232 | 1 219–1 244 | 2 505 | Mistral Research |
| 274 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 229 | 1 216–1 242 | 2 128 | Llama 3.1 Community |
| 275 | Athene 70B (0725) | — | 1 228 | 1 208–1 247 | 867 | CC-BY-NC-4.0 |
| 276 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 225 | 1 214–1 236 | 2 917 | Llama-3.3 |
| 277 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 223 | 1 197–1 250 | 565 | Proprietary |
| 278 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 223 | 1 212–1 234 | 5 195 | Proprietary |
| 279 | Gemma 3 4B | 1 223 | 1 182–1 263 | 208 | Gemma | |
| 280 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 222 | 1 213–1 232 | 10 374 | Proprietary |
| 281 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 220 | 1 188–1 253 | 267 | Apache 2.0 |
| 282 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 217 | 1 189–1 246 | 331 | Jamba Open |
| 283 | Gemini Advanced (0514) | 1 215 | 1 200–1 229 | 2 449 | Proprietary | |
| 284 | Reka Core (20240904) | — | 1 213 | 1 189–1 238 | 458 | Proprietary |
| 285 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 211 | 1 199–1 223 | 4 240 | Proprietary |
| 286 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 210 | 1 195–1 226 | 1 387 | Proprietary |
| 287 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 208 | 1 197–1 220 | 2 924 | Llama 3.1 Community |
| 288 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 208 | 1 193–1 223 | 1 510 | MRL |
| 289 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 208 | 1 197–1 218 | 3 526 | Proprietary |
| 290 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 205 | 1 193–1 217 | 4 454 | Proprietary |
| 291 | Phi 4 | Microsoft | 1 203 | 1 185–1 220 | 1 124 | MIT |
| 292 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 202 | 1 181–1 222 | 754 | Apache 2.0 |
| 293 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 201 | 1 184–1 218 | 1 138 | Proprietary |
| 294 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 199 | 1 187–1 211 | 3 194 | Proprietary | |
| 295 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 185 | 1 172–1 198 | 2 111 | Proprietary | |
| 296 | Amazon Nova Micro 1.0 | Amazon | 1 183 | 1 166–1 201 | 1 094 | Proprietary |
| 297 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 182 | 1 168–1 196 | 1 764 | CC-BY-NC-4.0 |
| 298 | Reka Flash (20240904) | — | 1 182 | 1 159–1 205 | 493 | Proprietary |
| 299 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 181 | 1 160–1 203 | 769 | DeepSeek License |
| 300 | GLM-4 (0520) | zai | 1 179 | 1 154–1 204 | 514 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: экспертные запросы
Направление «экспертные запросы»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 369; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 105, первый — 5 ноября 2025. 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