Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «французский». Показано 300 из 302 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) | 1 550 | 1 522–1 578 | 517 | Proprietary | |
| 2 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 521 | 1 495–1 546 | 608 | Proprietary |
| 3 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 520 | 1 506–1 534 | 2 333 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 512 | 1 499–1 525 | 2 770 | Proprietary |
| 5 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 508 | 1 485–1 530 | 748 | Proprietary |
| 6 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 507 | 1 490–1 523 | 1 582 | Proprietary |
| 7 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 507 | 1 474–1 540 | 342 | Proprietary |
| 8 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 504 | 1 485–1 523 | 1 147 | Proprietary | |
| 9 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 503 | 1 484–1 521 | 1 157 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 503 | 1 489–1 517 | 2 292 | Proprietary |
| 11 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 501 | 1 482–1 520 | 1 151 | Proprietary |
| 12 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 500 | 1 469–1 530 | 425 | Proprietary |
| 13 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 498 | 1 486–1 511 | 2 971 | Proprietary |
| 14 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 498 | 1 468–1 527 | 407 | Proprietary |
| 15 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 497 | 1 483–1 512 | 2 367 | Proprietary |
| 16 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 496 | 1 467–1 526 | 412 | Proprietary |
| 17 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 496 | 1 475–1 516 | 920 | MIT |
| 18 | Muse Spark | Meta | 1 496 | 1 468–1 524 | 478 | Proprietary |
| 19 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 495 | 1 476–1 515 | 1 044 | Proprietary | |
| 20 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 494 | 1 478–1 511 | 1 682 | Proprietary | |
| 21 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 494 | 1 480–1 507 | 2 386 | Proprietary |
| 22 | Gemini 3 Pro | 1 493 | 1 473–1 512 | 968 | Proprietary | |
| 23 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 492 | 1 476–1 508 | 1 607 | Proprietary |
| 24 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 489 | 1 473–1 506 | 1 546 | Proprietary | |
| 25 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 489 | 1 460–1 517 | 483 | Proprietary |
| 26 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 488 | 1 472–1 505 | 1 571 | MIT |
| 27 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 488 | 1 477–1 499 | 4 387 | Proprietary | |
| 28 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 487 | 1 474–1 500 | 2 869 | MIT |
| 29 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 486 | 1 469–1 503 | 1 434 | Kimi K3 license |
| 30 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 486 | 1 469–1 503 | 1 501 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 485 | 1 471–1 499 | 2 504 | Proprietary |
| 32 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 484 | 1 462–1 507 | 749 | Proprietary |
| 33 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 482 | 1 469–1 496 | 2 507 | Proprietary |
| 34 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 480 | 1 466–1 494 | 2 185 | Proprietary |
| 35 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 480 | 1 454–1 505 | 597 | MIT |
| 36 | Gemini 3 Flash | 1 478 | 1 456–1 499 | 828 | Proprietary | |
| 37 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 477 | 1 463–1 491 | 2 236 | Proprietary |
| 38 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 476 | 1 462–1 490 | 2 216 | Proprietary |
| 39 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 476 | 1 461–1 491 | 2 010 | MIT |
| 40 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 475 | 1 459–1 492 | 1 502 | Proprietary | |
| 41 | Gemini 2.5 Pro | 1 473 | 1 460–1 486 | 2 389 | Proprietary | |
| 42 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 473 | 1 456–1 490 | 1 461 | Proprietary |
| 43 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 473 | 1 458–1 487 | 2 210 | MIT |
| 44 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 473 | 1 444–1 501 | 463 | OpenMDW-1.1 |
| 45 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 472 | 1 458–1 485 | 2 576 | Proprietary |
| 46 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 472 | 1 457–1 486 | 2 021 | Proprietary |
| 47 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 471 | 1 455–1 487 | 1 606 | Proprietary |
| 48 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 471 | 1 457–1 485 | 2 394 | Proprietary |
| 49 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 470 | 1 457–1 484 | 2 433 | MIT |
| 50 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 470 | 1 454–1 486 | 1 565 | Modified MIT |
| 51 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 470 | 1 450–1 490 | 953 | Proprietary |
| 52 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 468 | 1 452–1 484 | 1 576 | Proprietary |
| 53 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 467 | 1 441–1 494 | 538 | MIT |
| 54 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 467 | 1 430–1 505 | 254 | Proprietary |
| 55 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 466 | 1 452–1 480 | 2 263 | Proprietary |
| 56 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 465 | 1 451–1 479 | 2 271 | Proprietary |
| 57 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 465 | 1 445–1 485 | 974 | Apache 2.0 |
| 58 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 464 | 1 422–1 507 | 200 | OpenMDW-1.1 |
| 59 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 464 | 1 448–1 479 | 1 783 | Proprietary |
| 60 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 464 | 1 433–1 494 | 381 | Proprietary |
| 61 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 463 | 1 450–1 475 | 3 179 | Apache 2.0 |
| 62 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 462 | 1 432–1 493 | 392 | Proprietary |
| 63 | Gemma 4 26B A4B | 1 462 | 1 425–1 499 | 261 | Apache 2.0 | |
| 64 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 461 | 1 423–1 500 | 257 | Apache 2.0 |
| 65 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 461 | 1 444–1 478 | 1 486 | Apache 2.0 |
| 66 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 460 | 1 446–1 474 | 2 110 | Proprietary |
| 67 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 460 | 1 437–1 482 | 706 | MIT |
| 68 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 459 | 1 445–1 474 | 1 993 | Proprietary |
| 69 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 459 | 1 441–1 478 | 1 093 | Proprietary |
| 70 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 457 | 1 436–1 479 | 846 | Proprietary |
| 71 | Grok 4.5 | xAI | 1 457 | 1 439–1 475 | 1 283 | Proprietary |
| 72 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 457 | 1 439–1 474 | 1 365 | Proprietary |
| 73 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 456 | 1 413–1 500 | 184 | MIT |
| 74 | GLM 5 | Z.ai | 1 456 | 1 436–1 476 | 910 | MIT |
| 75 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 455 | 1 434–1 477 | 859 | Proprietary |
| 76 | Mistral Large 3 | mistral | 1 455 | 1 442–1 468 | 2 598 | Apache 2.0 |
| 77 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 455 | 1 439–1 470 | 1 840 | Proprietary |
| 78 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 455 | 1 438–1 471 | 1 434 | Proprietary |
| 79 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 453 | 1 440–1 466 | 2 624 | Modified MIT |
| 80 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 452 | 1 432–1 471 | 1 047 | Proprietary |
| 81 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 452 | 1 437–1 466 | 1 988 | Proprietary |
| 82 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 451 | 1 437–1 466 | 2 065 | MIT |
| 83 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 451 | 1 409–1 492 | 214 | Proprietary |
| 84 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 451 | 1 411–1 491 | 261 | Apache 2.0 |
| 85 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 450 | 1 431–1 470 | 944 | Proprietary |
| 86 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 450 | 1 431–1 469 | 1 098 | Proprietary | |
| 87 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 450 | 1 421–1 478 | 438 | Proprietary |
| 88 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 449 | 1 425–1 473 | 628 | Proprietary |
| 89 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 449 | 1 419–1 479 | 449 | Modified MIT |
| 90 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 448 | 1 433–1 464 | 1 714 | Proprietary |
| 91 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 448 | 1 432–1 463 | 1 818 | MIT |
| 92 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 448 | 1 426–1 470 | 804 | Proprietary |
| 93 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 448 | 1 413–1 482 | 288 | MIT |
| 94 | Hy3 | Tencent | 1 447 | 1 421–1 473 | 567 | Apache 2.0 |
| 95 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 447 | 1 430–1 463 | 1 403 | Proprietary |
| 96 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 447 | 1 414–1 480 | 316 | MIT |
| 97 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 445 | 1 432–1 458 | 2 844 | Proprietary | |
| 98 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 445 | 1 431–1 458 | 2 161 | Apache 2.0 |
| 99 | Grok 4.1 | xAI | 1 444 | 1 429–1 460 | 1 791 | Proprietary |
| 100 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 444 | 1 414–1 473 | 419 | Proprietary |
| 101 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 443 | 1 423–1 464 | 918 | Apache 2.0 |
| 102 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 442 | 1 427–1 456 | 2 222 | Proprietary |
| 103 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 441 | 1 427–1 454 | 2 502 | MiniMax Community License |
| 104 | Step 5 Preview | StepFun | 1 440 | 1 412–1 468 | 485 | Proprietary |
| 105 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 438 | 1 424–1 453 | 1 989 | MIT |
| 106 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 438 | 1 418–1 458 | 1 043 | Proprietary |
| 107 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 436 | 1 423–1 449 | 2 721 | Proprietary |
| 108 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 436 | 1 421–1 451 | 1 949 | MIT |
| 109 | Gemma 4 31B | 1 436 | 1 401–1 471 | 268 | Apache 2.0 | |
| 110 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 435 | 1 407–1 463 | 473 | Proprietary |
| 111 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 435 | 1 417–1 453 | 1 235 | Apache 2.0 |
| 112 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 434 | 1 394–1 473 | 227 | MIT |
| 113 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 433 | 1 413–1 454 | 920 | Proprietary |
| 114 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 433 | 1 409–1 458 | 588 | Proprietary | |
| 115 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 433 | 1 412–1 454 | 852 | Proprietary |
| 116 | Gemini 2.5 Flash | 1 432 | 1 420–1 445 | 2 609 | Proprietary | |
| 117 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 432 | 1 398–1 466 | 290 | Proprietary |
| 118 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 432 | 1 398–1 465 | 306 | MIT |
| 119 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 431 | 1 408–1 453 | 826 | Proprietary |
| 120 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 430 | 1 396–1 464 | 334 | Proprietary |
| 121 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 429 | 1 399–1 460 | 349 | MIT |
| 122 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 429 | 1 411–1 447 | 1 241 | MIT |
| 123 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 428 | 1 412–1 445 | 1 417 | Proprietary |
| 124 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 427 | 1 408–1 447 | 1 039 | Proprietary |
| 125 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 426 | 1 401–1 451 | 605 | Proprietary |
| 126 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 426 | 1 388–1 463 | 252 | Proprietary |
| 127 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 426 | 1 410–1 442 | 1 625 | Modified MIT |
| 128 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 425 | 1 413–1 437 | 3 395 | Modified MIT |
| 129 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 423 | 1 409–1 438 | 2 105 | Proprietary | |
| 130 | Hy3 preview | Tencent | 1 423 | 1 383–1 462 | 233 | tencent-hunyuan-community |
| 131 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 422 | 1 403–1 441 | 1 045 | MIT |
| 132 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 422 | 1 407–1 436 | 2 041 | Apache 2.0 |
| 133 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 419 | 1 402–1 436 | 1 334 | MIT |
| 134 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 419 | 1 363–1 474 | 121 | Proprietary |
| 135 | Grok 4 (0709) | xai | 1 418 | 1 393–1 443 | 591 | Proprietary |
| 136 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 418 | 1 386–1 450 | 337 | Apache 2.0 |
| 137 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 418 | 1 386–1 450 | 341 | MIT |
| 138 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 418 | 1 380–1 455 | 237 | MIT |
| 139 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 416 | 1 399–1 432 | 1 429 | Proprietary |
| 140 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 414 | 1 394–1 434 | 985 | Proprietary |
| 141 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 414 | 1 384–1 444 | 388 | Apache 2.0 |
| 142 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 414 | 1 400–1 428 | 2 254 | Proprietary |
| 143 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 413 | 1 393–1 434 | 881 | Apache 2.0 |
| 144 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 411 | 1 400–1 422 | 4 434 | Proprietary |
| 145 | Grok 4.3 | xAI | 1 411 | 1 397–1 425 | 2 567 | Proprietary |
| 146 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 411 | 1 365–1 457 | 147 | MIT |
| 147 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 410 | 1 388–1 431 | 847 | Apache 2.0 |
| 148 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 410 | 1 381–1 438 | 433 | Proprietary |
| 149 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 408 | 1 380–1 437 | 480 | Proprietary |
| 150 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 406 | 1 393–1 418 | 3 684 | Proprietary |
| 151 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 405 | 1 383–1 427 | 822 | Proprietary |
| 152 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 404 | 1 376–1 432 | 446 | MIT |
| 153 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 404 | 1 358–1 450 | 158 | Modified MIT |
| 154 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 404 | 1 369–1 439 | 279 | NVIDIA Open Model |
| 155 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 402 | 1 358–1 446 | 183 | MIT |
| 156 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 401 | 1 375–1 428 | 545 | Proprietary |
| 157 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 400 | 1 373–1 427 | 520 | MIT |
| 158 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 398 | 1 368–1 427 | 449 | Apache 2.0 |
| 159 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 397 | 1 378–1 417 | 1 068 | Proprietary |
| 160 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 397 | 1 364–1 429 | 343 | Proprietary |
| 161 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 396 | 1 366–1 426 | 375 | NVIDIA Open Model |
| 162 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 395 | 1 380–1 410 | 2 077 | Proprietary |
| 163 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 392 | 1 366–1 418 | 540 | Proprietary | |
| 164 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 391 | 1 344–1 439 | 150 | Proprietary |
| 165 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 389 | 1 368–1 410 | 840 | Proprietary | |
| 166 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 387 | 1 359–1 416 | 444 | Proprietary | |
| 167 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 387 | 1 357–1 416 | 413 | Proprietary |
| 168 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 386 | 1 361–1 410 | 594 | MIT |
| 169 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 382 | 1 360–1 404 | 847 | OpenMDW-1.1 |
| 170 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 382 | 1 360–1 404 | 741 | Proprietary |
| 171 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 381 | 1 345–1 417 | 267 | Proprietary |
| 172 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 381 | 1 342–1 420 | 216 | Modified MIT |
| 173 | Trinity Large Preview | — | 1 375 | 1 354–1 396 | 899 | Apache 2.0 |
| 174 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 373 | 1 344–1 403 | 407 | Modified MIT |
| 175 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 373 | 1 346–1 400 | 522 | Proprietary |
| 176 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 371 | 1 344–1 398 | 474 | Apache 2.0 |
| 177 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 370 | 1 342–1 398 | 461 | Apache 2.0 |
| 178 | Gemma 3 27B | 1 369 | 1 345–1 392 | 657 | Gemma | |
| 179 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 369 | 1 342–1 395 | 530 | Apache 2.0 |
| 180 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 368 | 1 342–1 395 | 496 | Proprietary |
| 181 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 367 | 1 346–1 387 | 1 031 | Apache 2.0 |
| 182 | R1 | DeepSeek | 1 367 | 1 324–1 409 | 188 | MIT |
| 183 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 364 | 1 340–1 389 | 616 | Proprietary |
| 184 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 363 | 1 338–1 388 | 569 | Proprietary |
| 185 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 363 | 1 345–1 381 | 1 298 | Modified MIT |
| 186 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 360 | 1 336–1 385 | 631 | Proprietary |
| 187 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 359 | 1 328–1 390 | 364 | Apache 2.0 |
| 188 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 358 | 1 333–1 384 | 582 | Proprietary |
| 189 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 357 | 1 320–1 394 | 275 | Proprietary |
| 190 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 356 | 1 330–1 383 | 473 | Proprietary |
| 191 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 352 | 1 322–1 382 | 352 | Apache 2.0 |
| 192 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 352 | 1 329–1 374 | 776 | CC-BY-NC-4.0 |
| 193 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 351 | 1 312–1 391 | 218 | Apache 2.0 |
| 194 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 347 | 1 309–1 386 | 253 | Proprietary | |
| 195 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 347 | 1 304–1 391 | 170 | Proprietary |
| 196 | o1 | OpenAI | 1 345 | 1 310–1 380 | 290 | Proprietary |
| 197 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 344 | 1 307–1 381 | 252 | Proprietary |
| 198 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 343 | 1 306–1 381 | 242 | DeepSeek |
| 199 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 337 | 1 298–1 376 | 227 | Apache 2.0 |
| 200 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 337 | 1 304–1 369 | 316 | Apache 2.0 |
| 201 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 336 | 1 281–1 390 | 135 | Apache 2.0 |
| 202 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 334 | 1 290–1 379 | 203 | Proprietary |
| 203 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 333 | 1 296–1 370 | 228 | NexusFlow |
| 204 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 332 | 1 295–1 369 | 261 | MIT |
| 205 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 330 | 1 289–1 372 | 183 | Qwen |
| 206 | Gemma 3n E4B | 1 330 | 1 297–1 363 | 327 | Gemma | |
| 207 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 329 | 1 294–1 364 | 324 | Apache 2.0 |
| 208 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 325 | 1 284–1 366 | 204 | MRL |
| 209 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 318 | 1 292–1 344 | 604 | Proprietary |
| 210 | o3 Mini | OpenAI | 1 312 | 1 289–1 334 | 709 | Proprietary |
| 211 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 308 | 1 272–1 345 | 286 | Proprietary |
| 212 | Gemini Advanced (0514) | 1 307 | 1 281–1 333 | 754 | Proprietary | |
| 213 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 306 | 1 269–1 343 | 270 | Proprietary |
| 214 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 305 | 1 284–1 327 | 848 | Proprietary |
| 215 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 304 | 1 283–1 326 | 1 359 | Proprietary |
| 216 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 303 | 1 277–1 330 | 552 | Proprietary |
| 217 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 302 | 1 273–1 330 | 459 | Proprietary | |
| 218 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 297 | 1 273–1 322 | 649 | Proprietary |
| 219 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 294 | 1 270–1 318 | 936 | Proprietary |
| 220 | o1-mini | OpenAI | 1 293 | 1 264–1 323 | 424 | Proprietary |
| 221 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 291 | 1 235–1 348 | 124 | Apache 2.0 |
| 222 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 289 | 1 251–1 328 | 222 | DeepSeek |
| 223 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 289 | 1 261–1 317 | 514 | Proprietary |
| 224 | Athene 70B (0725) | — | 1 287 | 1 243–1 330 | 199 | CC-BY-NC-4.0 |
| 225 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 287 | 1 258–1 315 | 471 | Proprietary |
| 226 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 283 | 1 262–1 304 | 1 734 | Proprietary |
| 227 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 283 | 1 253–1 312 | 427 | Llama |
| 228 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 282 | 1 256–1 307 | 574 | Llama-3.3 |
| 229 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 281 | 1 259–1 303 | 1 516 | Proprietary |
| 230 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 281 | 1 248–1 313 | 340 | Qwen |
| 231 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 279 | 1 248–1 310 | 364 | Llama 3.1 Community |
| 232 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 276 | 1 254–1 298 | 1 402 | Proprietary |
| 233 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 275 | 1 257–1 294 | 2 847 | Proprietary |
| 234 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 273 | 1 244–1 303 | 441 | Mistral Research |
| 235 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 273 | 1 244–1 302 | 457 | Apache 2.0 |
| 236 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 272 | 1 250–1 295 | 1 076 | Proprietary | |
| 237 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 272 | 1 233–1 310 | 222 | Proprietary |
| 238 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 271 | 1 244–1 299 | 545 | Llama 3.1 Community |
| 239 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 269 | 1 223–1 315 | 183 | Proprietary |
| 240 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 264 | 1 242–1 286 | 838 | Proprietary |
| 241 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 263 | 1 235–1 292 | 457 | Proprietary |
| 242 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 262 | 1 233–1 290 | 501 | Llama 3.1 Community |
| 243 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 261 | 1 217–1 305 | 211 | Apache 2.0 |
| 244 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 260 | 1 234–1 285 | 596 | Llama 4 |
| 245 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 259 | 1 224–1 293 | 295 | Proprietary | |
| 246 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 248 | 1 214–1 283 | 274 | CC-BY-NC-4.0 |
| 247 | Gemma 2 27B | 1 248 | 1 224–1 271 | 793 | Gemma license | |
| 248 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 241 | 1 217–1 265 | 919 | Proprietary | |
| 249 | Amazon Nova Micro 1.0 | Amazon | 1 238 | 1 193–1 283 | 163 | Proprietary |
| 250 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 238 | 1 193–1 282 | 170 | Proprietary |
| 251 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 234 | 1 201–1 267 | 331 | Proprietary | |
| 252 | Llama 3 70B Instruct | Meta | 1 233 | 1 213–1 252 | 2 499 | Llama 3 Community |
| 253 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 1 229 | 1 208–1 250 | 1 824 | Proprietary |
| 254 | Phi 4 | Microsoft | 1 225 | 1 185–1 264 | 205 | MIT |
| 255 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 220 | 1 194–1 246 | 839 | Proprietary |
| 256 | Mistral Large (2402) | mistral | 1 210 | 1 186–1 234 | 1 049 | Proprietary |
| 257 | Command R+ | Cohere | 1 209 | 1 186–1 232 | 1 226 | CC-BY-NC-4.0 |
| 258 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 204 | 1 154–1 253 | 142 | Apache 2.0 |
| 259 | Nemotron-4 340B Instruct | NVIDIA | 1 197 | 1 163–1 231 | 357 | NVIDIA Open Model |
| 260 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 1 195 | 1 174–1 216 | 1 772 | Proprietary |
| 261 | Gemma 2 9B | 1 190 | 1 164–1 217 | 591 | Gemma license | |
| 262 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 185 | 1 143–1 227 | 207 | DeepSeek License |
| 263 | Mistral Medium (2023) | Mistral AI | 1 180 | 1 153–1 207 | 721 | Proprietary |
| 264 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 1 178 | 1 148–1 208 | 478 | Llama 3.1 Community |
| 265 | Reka Flash 21B (20240226) | — | 1 175 | 1 143–1 206 | 430 | Proprietary |
| 266 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 171 | 1 144–1 197 | 596 | Qianwen LICENSE |
| 267 | GPT-4 (0613) | OpenAI | 1 170 | 1 148–1 193 | 1 545 | Proprietary |
| 268 | Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | mistral | 1 167 | 1 144–1 189 | 1 252 | Apache 2.0 |
| 269 | Mixtral 8x22B Instruct v0.1 | mistral | 1 166 | 1 140–1 192 | 767 | Apache 2.0 |
| 270 | Reka Flash 21B (Online, 20240226) | — | 1 163 | 1 122–1 204 | 230 | Proprietary |
| 271 | Command R | Cohere | 1 163 | 1 137–1 188 | 843 | CC-BY-NC-4.0 |
| 272 | Qwen1.5 72B Chat | Alibaba Qwen | 1 159 | 1 134–1 184 | 858 | Qianwen LICENSE |
| 273 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 1 159 | 1 137–1 181 | 1 624 | Llama 3 Community |
| 274 | Gemma 2 2B | 1 157 | 1 127–1 188 | 469 | Gemma license | |
| 275 | Yi-1.5 34B Chat | 01.AI | 1 157 | 1 125–1 189 | 399 | Apache-2.0 |
| 276 | Qwen1.5 110B Chat | Alibaba Qwen | 1 152 | 1 118–1 185 | 375 | Qianwen LICENSE |
| 277 | Gemini Pro (Dev API) | 1 145 | 1 113–1 178 | 462 | Proprietary | |
| 278 | Phi-3 Small 8K Instruct | Microsoft | 1 135 | 1 099–1 171 | 271 | MIT |
| 279 | Snowflake Arctic Instruct | Snowflake | 1 132 | 1 102–1 163 | 527 | Apache 2.0 |
| 280 | GPT-3.5 Turbo (0125) | OpenAI | 1 118 | 1 095–1 141 | 1 284 | Proprietary |
| 281 | Starling-LM 7B Beta | Berkeley Nest | 1 117 | 1 077–1 156 | 248 | Apache-2.0 |
| 282 | Qwen1.5 14B Chat | Alibaba Qwen | 1 116 | 1 077–1 155 | 279 | Qianwen LICENSE |
| 283 | Phi-3 Medium 4K Instruct | Microsoft | 1 111 | 1 076–1 145 | 350 | MIT |
| 284 | Qwen1.5 32B Chat | Alibaba Qwen | 1 101 | 1 066–1 136 | 313 | Qianwen LICENSE |
| 285 | DBRX Instruct Preview | — | 1 096 | 1 066–1 127 | 538 | DBRX LICENSE |
| 286 | OpenChat 3.5 (0106) | — | 1 093 | 1 049–1 136 | 211 | Apache-2.0 |
| 287 | Llama 2 70B Chat | Meta | 1 090 | 1 062–1 118 | 679 | Llama 2 Community |
| 288 | Vicuna 33B | LMSYS | 1 086 | 1 048–1 124 | 295 | Non-commercial |
| 289 | Starling-LM 7B Alpha | Berkeley Nest | 1 085 | 1 042–1 129 | 210 | CC-BY-NC-4.0 |
| 290 | Yi 34B Chat | 01.AI | 1 082 | 1 040–1 123 | 234 | Yi License |
| 291 | Phi-3 Mini 4K Instruct | Microsoft | 1 076 | 1 040–1 113 | 307 | MIT |
| 292 | GPT-3.5 Turbo (1106) | OpenAI | 1 067 | 1 027–1 106 | 310 | Proprietary |
| 293 | Gemma 1.1 7B | 1 066 | 1 033–1 098 | 401 | Gemma license | |
| 294 | Llama 2 13B Chat | Meta | 1 044 | 1 005–1 084 | 262 | Llama 2 Community |
| 295 | Phi-3 Mini 128K Instruct | Microsoft | 1 039 | 1 004–1 074 | 372 | MIT |
| 296 | Mistral 7B Instruct v0.2 | mistral | 1 037 | 1 005–1 070 | 473 | Apache-2.0 |
| 297 | StripedHyena Nous 7B | Together AI | 1 032 | 983–1 082 | 169 | Apache 2.0 |
| 298 | Zephyr 7B Beta | Hugging Face H4 | 1 031 | 982–1 080 | 153 | MIT |
| 299 | Gemma 7B | 1 025 | 977–1 073 | 199 | Gemma license | |
| 300 | Vicuna 13B | LMSYS | 1 020 | 975–1 066 | 198 | Llama 2 Community |
Направления рейтинга · 29Выбрано: французский
Направление «французский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 302; 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