Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «немецкий». Показано 300 из 320 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) | 1 559 | 1 515–1 604 | 203 | Proprietary | |
| 2 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 527 | 1 502–1 552 | 616 | Proprietary |
| 3 | Gemini 3 Pro | 1 516 | 1 494–1 538 | 812 | Proprietary | |
| 4 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 515 | 1 488–1 542 | 491 | Proprietary | |
| 5 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 507 | 1 484–1 529 | 760 | Proprietary | |
| 6 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 504 | 1 471–1 536 | 328 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 502 | 1 485–1 519 | 1 336 | Proprietary |
| 8 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 500 | 1 482–1 519 | 1 145 | Proprietary |
| 9 | Muse Spark | Meta | 1 498 | 1 459–1 537 | 236 | Proprietary |
| 10 | Gemini 3 Flash | 1 497 | 1 472–1 522 | 572 | Proprietary | |
| 11 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 497 | 1 478–1 515 | 1 022 | Proprietary |
| 12 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 496 | 1 450–1 541 | 174 | Proprietary |
| 13 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 496 | 1 462–1 529 | 322 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 493 | 1 471–1 515 | 773 | Proprietary | |
| 15 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 492 | 1 470–1 515 | 757 | Proprietary | |
| 16 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 492 | 1 448–1 535 | 184 | Proprietary |
| 17 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 491 | 1 463–1 520 | 413 | MIT |
| 18 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 491 | 1 477–1 505 | 2 198 | Proprietary | |
| 19 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 490 | 1 473–1 507 | 1 397 | Proprietary |
| 20 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 489 | 1 467–1 512 | 712 | Kimi K3 license |
| 21 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 487 | 1 458–1 517 | 383 | Proprietary |
| 22 | Gemini 2.5 Pro | 1 487 | 1 475–1 500 | 2 652 | Proprietary | |
| 23 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 486 | 1 467–1 505 | 1 043 | Proprietary |
| 24 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 483 | 1 460–1 506 | 709 | Proprietary |
| 25 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 481 | 1 462–1 500 | 1 113 | Proprietary |
| 26 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 478 | 1 454–1 503 | 590 | Proprietary | |
| 27 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 475 | 1 450–1 501 | 500 | Proprietary |
| 28 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 473 | 1 451–1 496 | 693 | Proprietary |
| 29 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 472 | 1 454–1 491 | 1 093 | Proprietary |
| 30 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 472 | 1 433–1 511 | 212 | OpenMDW-1.1 |
| 31 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 471 | 1 452–1 491 | 966 | MIT |
| 32 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 471 | 1 452–1 490 | 1 082 | Proprietary |
| 33 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 470 | 1 448–1 492 | 758 | Proprietary |
| 34 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 470 | 1 448–1 491 | 750 | Proprietary |
| 35 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 467 | 1 446–1 489 | 846 | Proprietary |
| 36 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 466 | 1 447–1 484 | 1 090 | MIT |
| 37 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 466 | 1 430–1 501 | 248 | MIT |
| 38 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 465 | 1 449–1 482 | 1 472 | Proprietary | |
| 39 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 464 | 1 436–1 491 | 443 | Proprietary |
| 40 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 463 | 1 426–1 500 | 262 | MIT |
| 41 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 463 | 1 438–1 487 | 597 | Proprietary |
| 42 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 460 | 1 419–1 501 | 222 | Proprietary |
| 43 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 460 | 1 439–1 482 | 777 | Proprietary |
| 44 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 459 | 1 421–1 497 | 237 | Proprietary |
| 45 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 459 | 1 440–1 478 | 1 053 | Proprietary |
| 46 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 458 | 1 441–1 476 | 1 334 | MIT |
| 47 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 457 | 1 438–1 476 | 1 058 | Proprietary |
| 48 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 457 | 1 437–1 476 | 995 | MIT |
| 49 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 457 | 1 424–1 489 | 319 | Proprietary |
| 50 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 455 | 1 432–1 478 | 726 | MIT |
| 51 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 455 | 1 432–1 478 | 720 | Proprietary |
| 52 | Step 5 Preview | StepFun | 1 454 | 1 414–1 493 | 193 | Proprietary |
| 53 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 453 | 1 410–1 497 | 174 | Modified MIT |
| 54 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 453 | 1 432–1 474 | 742 | Modified MIT |
| 55 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 452 | 1 431–1 474 | 794 | Proprietary |
| 56 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 450 | 1 427–1 473 | 660 | Proprietary | |
| 57 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 449 | 1 431–1 468 | 1 134 | Proprietary |
| 58 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 448 | 1 428–1 468 | 922 | MIT |
| 59 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 448 | 1 422–1 473 | 562 | Proprietary |
| 60 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 447 | 1 425–1 469 | 681 | MIT |
| 61 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 447 | 1 428–1 465 | 1 107 | Proprietary |
| 62 | GLM 5 | Z.ai | 1 446 | 1 420–1 472 | 510 | MIT |
| 63 | Grok 4.1 | xAI | 1 446 | 1 429–1 464 | 1 249 | Proprietary |
| 64 | Grok 4.5 | xAI | 1 446 | 1 423–1 469 | 684 | Proprietary |
| 65 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 444 | 1 424–1 465 | 831 | Proprietary |
| 66 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 444 | 1 416–1 472 | 458 | Apache 2.0 |
| 67 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 444 | 1 428–1 460 | 1 516 | Apache 2.0 |
| 68 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 442 | 1 425–1 460 | 1 318 | Proprietary |
| 69 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 441 | 1 422–1 461 | 999 | Proprietary |
| 70 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 441 | 1 424–1 459 | 1 291 | Modified MIT |
| 71 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 441 | 1 418–1 463 | 710 | Apache 2.0 |
| 72 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 441 | 1 422–1 460 | 1 051 | Proprietary |
| 73 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 440 | 1 417–1 463 | 666 | Proprietary |
| 74 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 440 | 1 419–1 461 | 844 | Proprietary |
| 75 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 440 | 1 403–1 476 | 227 | MIT |
| 76 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 439 | 1 421–1 457 | 1 143 | Proprietary |
| 77 | Mistral Large 3 | mistral | 1 439 | 1 423–1 456 | 1 446 | Apache 2.0 |
| 78 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 438 | 1 416–1 460 | 718 | Proprietary |
| 79 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 437 | 1 397–1 477 | 203 | Proprietary |
| 80 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 437 | 1 395–1 479 | 184 | MIT |
| 81 | Hy3 | Tencent | 1 437 | 1 402–1 472 | 252 | Apache 2.0 |
| 82 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 437 | 1 414–1 460 | 661 | Proprietary |
| 83 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 432 | 1 418–1 447 | 1 811 | Apache 2.0 |
| 84 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 432 | 1 418–1 447 | 1 743 | Proprietary |
| 85 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 431 | 1 409–1 452 | 786 | Proprietary |
| 86 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 430 | 1 411–1 449 | 1 047 | Proprietary | |
| 87 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 430 | 1 412–1 447 | 1 276 | Proprietary |
| 88 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 429 | 1 410–1 447 | 1 181 | MiniMax Community License |
| 89 | Grok 4 (0709) | xai | 1 429 | 1 409–1 449 | 905 | Proprietary |
| 90 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 428 | 1 410–1 445 | 1 220 | Proprietary |
| 91 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 427 | 1 410–1 443 | 1 353 | Proprietary |
| 92 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 426 | 1 389–1 464 | 223 | MIT |
| 93 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 426 | 1 398–1 453 | 425 | Apache 2.0 |
| 94 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 425 | 1 385–1 465 | 178 | Proprietary |
| 95 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 424 | 1 389–1 460 | 279 | Apache 2.0 |
| 96 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 423 | 1 409–1 438 | 1 777 | Proprietary |
| 97 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 422 | 1 380–1 464 | 183 | Proprietary |
| 98 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 421 | 1 400–1 443 | 796 | MIT |
| 99 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 421 | 1 405–1 438 | 1 355 | Proprietary |
| 100 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 420 | 1 404–1 436 | 1 510 | Proprietary |
| 101 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 418 | 1 395–1 441 | 657 | Proprietary | |
| 102 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 418 | 1 397–1 439 | 838 | MIT |
| 103 | Gemini 2.5 Flash | 1 418 | 1 406–1 430 | 2 686 | Proprietary | |
| 104 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 417 | 1 374–1 460 | 179 | Apache 2.0 |
| 105 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 417 | 1 395–1 439 | 744 | Proprietary |
| 106 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 417 | 1 391–1 443 | 491 | Apache 2.0 |
| 107 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 417 | 1 389–1 444 | 433 | Proprietary |
| 108 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 416 | 1 394–1 438 | 747 | Proprietary |
| 109 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 416 | 1 390–1 441 | 578 | Proprietary |
| 110 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 415 | 1 395–1 436 | 902 | MIT |
| 111 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 413 | 1 392–1 435 | 748 | MIT |
| 112 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 413 | 1 394–1 432 | 1 047 | Proprietary |
| 113 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 413 | 1 367–1 459 | 144 | Modified MIT |
| 114 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 411 | 1 382–1 440 | 397 | MIT |
| 115 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 411 | 1 382–1 439 | 431 | Proprietary |
| 116 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 409 | 1 366–1 452 | 180 | Proprietary |
| 117 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 409 | 1 389–1 429 | 933 | Proprietary |
| 118 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 408 | 1 376–1 440 | 323 | MIT |
| 119 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 408 | 1 368–1 448 | 211 | Apache 2.0 |
| 120 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 408 | 1 388–1 428 | 901 | MIT |
| 121 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 408 | 1 373–1 442 | 298 | MIT |
| 122 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 407 | 1 381–1 432 | 539 | MIT |
| 123 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 405 | 1 390–1 421 | 1 564 | Proprietary |
| 124 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 405 | 1 386–1 424 | 1 075 | Apache 2.0 |
| 125 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 404 | 1 382–1 427 | 702 | Proprietary |
| 126 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 404 | 1 379–1 429 | 597 | MIT |
| 127 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 404 | 1 379–1 428 | 626 | Apache 2.0 |
| 128 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 403 | 1 384–1 423 | 930 | Proprietary |
| 129 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 400 | 1 369–1 431 | 350 | Proprietary |
| 130 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 398 | 1 381–1 414 | 1 529 | Modified MIT |
| 131 | Grok 4.3 | xAI | 1 397 | 1 378–1 416 | 1 044 | Proprietary |
| 132 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 396 | 1 369–1 422 | 482 | Proprietary |
| 133 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 395 | 1 358–1 432 | 261 | MIT |
| 134 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 393 | 1 366–1 420 | 450 | Apache 2.0 |
| 135 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 391 | 1 357–1 426 | 297 | Proprietary |
| 136 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 391 | 1 372–1 409 | 1 072 | Proprietary |
| 137 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 391 | 1 371–1 410 | 957 | Proprietary |
| 138 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 389 | 1 371–1 407 | 1 146 | Modified MIT |
| 139 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 389 | 1 368–1 409 | 845 | Proprietary | |
| 140 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 387 | 1 366–1 409 | 762 | Apache 2.0 |
| 141 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 387 | 1 352–1 422 | 277 | Modified MIT |
| 142 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 385 | 1 360–1 411 | 522 | Proprietary |
| 143 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 385 | 1 363–1 406 | 783 | MIT |
| 144 | R1 | DeepSeek | 1 384 | 1 356–1 413 | 436 | MIT |
| 145 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 383 | 1 353–1 413 | 364 | Proprietary |
| 146 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 382 | 1 364–1 401 | 1 080 | Apache 2.0 |
| 147 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 381 | 1 346–1 416 | 297 | MIT |
| 148 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 381 | 1 364–1 398 | 1 284 | Proprietary |
| 149 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 381 | 1 345–1 417 | 280 | Proprietary |
| 150 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 379 | 1 353–1 405 | 523 | Apache 2.0 |
| 151 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 378 | 1 360–1 397 | 1 283 | Proprietary |
| 152 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 377 | 1 359–1 396 | 998 | Proprietary |
| 153 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 377 | 1 356–1 399 | 744 | MIT |
| 154 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 376 | 1 341–1 411 | 271 | Proprietary |
| 155 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 374 | 1 351–1 397 | 653 | Modified MIT |
| 156 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 374 | 1 356–1 391 | 1 224 | MIT |
| 157 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 374 | 1 353–1 394 | 843 | Proprietary | |
| 158 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 373 | 1 360–1 386 | 2 547 | Proprietary |
| 159 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 372 | 1 355–1 389 | 1 274 | Proprietary |
| 160 | Step 3 | StepFun | 1 371 | 1 325–1 417 | 153 | Apache 2.0 |
| 161 | Gemma 3 12B | 1 370 | 1 328–1 413 | 166 | Gemma | |
| 162 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 369 | 1 343–1 394 | 486 | Apache 2.0 |
| 163 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 367 | 1 347–1 388 | 932 | Proprietary |
| 164 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 366 | 1 342–1 390 | 592 | Proprietary |
| 165 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 364 | 1 337–1 391 | 450 | Proprietary |
| 166 | Gemma 3 27B | 1 362 | 1 345–1 379 | 1 208 | Gemma | |
| 167 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 360 | 1 336–1 384 | 644 | Modified MIT |
| 168 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 356 | 1 327–1 386 | 437 | Proprietary |
| 169 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 356 | 1 323–1 389 | 296 | Apache 2.0 |
| 170 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 356 | 1 327–1 384 | 408 | Apache 2.0 |
| 171 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 355 | 1 323–1 388 | 329 | Proprietary |
| 172 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 354 | 1 302–1 407 | 132 | Apache 2.0 |
| 173 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 353 | 1 335–1 371 | 1 069 | Proprietary | |
| 174 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 353 | 1 330–1 376 | 672 | Apache 2.0 |
| 175 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 350 | 1 332–1 369 | 1 053 | Proprietary |
| 176 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 350 | 1 330–1 370 | 881 | Apache 2.0 |
| 177 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 350 | 1 329–1 371 | 782 | Proprietary |
| 178 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 350 | 1 321–1 379 | 416 | Proprietary |
| 179 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 348 | 1 314–1 383 | 293 | NVIDIA Open Model |
| 180 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 348 | 1 323–1 373 | 537 | Proprietary |
| 181 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 343 | 1 308–1 379 | 283 | Proprietary |
| 182 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 341 | 1 325–1 358 | 1 373 | CC-BY-NC-4.0 |
| 183 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 341 | 1 300–1 382 | 200 | NVIDIA Open Model |
| 184 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 341 | 1 300–1 382 | 172 | Apache 2.0 |
| 185 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 341 | 1 302–1 380 | 207 | Proprietary |
| 186 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 340 | 1 311–1 369 | 427 | Apache 2.0 |
| 187 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 337 | 1 313–1 361 | 556 | Proprietary |
| 188 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 336 | 1 297–1 376 | 228 | MIT |
| 189 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 336 | 1 319–1 353 | 1 217 | Proprietary |
| 190 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 331 | 1 312–1 350 | 1 081 | Proprietary |
| 191 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 327 | 1 286–1 368 | 206 | Proprietary |
| 192 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 325 | 1 300–1 350 | 591 | Apache 2.0 |
| 193 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 324 | 1 298–1 349 | 493 | DeepSeek |
| 194 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 318 | 1 297–1 338 | 865 | Proprietary |
| 195 | Trinity Large Preview | — | 1 315 | 1 286–1 343 | 463 | Apache 2.0 |
| 196 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 314 | 1 283–1 346 | 345 | Proprietary |
| 197 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 312 | 1 290–1 335 | 670 | Apache 2.0 |
| 198 | Gemma 3n E4B | 1 311 | 1 290–1 333 | 719 | Gemma | |
| 199 | o1 | OpenAI | 1 309 | 1 288–1 331 | 774 | Proprietary |
| 200 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 307 | 1 286–1 328 | 767 | Apache 2.0 |
| 201 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 306 | 1 283–1 328 | 627 | Proprietary | |
| 202 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 303 | 1 274–1 333 | 377 | Proprietary |
| 203 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 301 | 1 282–1 320 | 1 021 | Proprietary |
| 204 | o3 Mini | OpenAI | 1 299 | 1 282–1 315 | 1 346 | Proprietary |
| 205 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 298 | 1 265–1 332 | 392 | OpenMDW-1.1 |
| 206 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 297 | 1 284–1 311 | 2 025 | Proprietary |
| 207 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 291 | 1 272–1 310 | 1 029 | Llama 4 |
| 208 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 290 | 1 237–1 344 | 136 | Apache 2.0 |
| 209 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 288 | 1 251–1 325 | 222 | Proprietary |
| 210 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 287 | 1 271–1 303 | 1 609 | Proprietary |
| 211 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 286 | 1 269–1 303 | 1 281 | Proprietary | |
| 212 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 282 | 1 269–1 296 | 3 573 | Proprietary |
| 213 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 282 | 1 244–1 319 | 245 | Apache 2.0 |
| 214 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 281 | 1 262–1 300 | 1 084 | Proprietary |
| 215 | Gemma 3 4B | 1 281 | 1 239–1 323 | 162 | Gemma | |
| 216 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 278 | 1 256–1 301 | 659 | Proprietary |
| 217 | o1-mini | OpenAI | 1 278 | 1 260–1 296 | 1 169 | Proprietary |
| 218 | Gemini Advanced (0514) | 1 275 | 1 257–1 292 | 1 779 | Proprietary | |
| 219 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 273 | 1 256–1 290 | 1 298 | Proprietary |
| 220 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 272 | 1 250–1 294 | 800 | Llama |
| 221 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 272 | 1 257–1 287 | 1 641 | Proprietary |
| 222 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 271 | 1 256–1 286 | 2 499 | Proprietary |
| 223 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 267 | 1 245–1 289 | 700 | Proprietary |
| 224 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 266 | 1 245–1 287 | 876 | Apache 2.0 |
| 225 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 262 | 1 213–1 310 | 165 | Apache 2.0 |
| 226 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 262 | 1 240–1 283 | 739 | Proprietary | |
| 227 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 261 | 1 238–1 283 | 626 | NexusFlow |
| 228 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 259 | 1 245–1 274 | 3 359 | Proprietary |
| 229 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 258 | 1 246–1 271 | 5 672 | Proprietary |
| 230 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 258 | 1 212–1 304 | 140 | DeepSeek |
| 231 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 257 | 1 240–1 275 | 1 202 | Proprietary |
| 232 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 255 | 1 215–1 295 | 217 | Apache 2.0 |
| 233 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 254 | 1 236–1 272 | 1 230 | Mistral Research |
| 234 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 254 | 1 228–1 280 | 438 | Qwen |
| 235 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 252 | 1 233–1 272 | 894 | Llama 3.1 Community |
| 236 | Athene 70B (0725) | — | 1 252 | 1 228–1 276 | 585 | CC-BY-NC-4.0 |
| 237 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 251 | 1 234–1 268 | 1 223 | Llama-3.3 |
| 238 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 251 | 1 235–1 266 | 2 503 | Proprietary |
| 239 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 251 | 1 234–1 267 | 1 587 | Llama 3.1 Community |
| 240 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 249 | 1 234–1 264 | 2 677 | Proprietary | |
| 241 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 248 | 1 215–1 280 | 361 | Proprietary |
| 242 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 246 | 1 230–1 261 | 2 668 | Proprietary |
| 243 | Reka Core (20240904) | — | 1 243 | 1 203–1 284 | 183 | Proprietary |
| 244 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 243 | 1 219–1 267 | 553 | Proprietary |
| 245 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 242 | 1 219–1 264 | 648 | MRL |
| 246 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 237 | 1 222–1 252 | 1 739 | Proprietary |
| 247 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 233 | 1 214–1 253 | 926 | Qwen |
| 248 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 231 | 1 195–1 267 | 257 | Proprietary |
| 249 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 229 | 1 202–1 255 | 490 | Proprietary |
| 250 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 226 | 1 202–1 251 | 563 | DeepSeek |
| 251 | Phi 4 | Microsoft | 1 222 | 1 197–1 248 | 523 | MIT |
| 252 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 222 | 1 205–1 239 | 1 353 | Llama 3.1 Community |
| 253 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 218 | 1 187–1 250 | 318 | MIT |
| 254 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 216 | 1 201–1 232 | 2 169 | Proprietary | |
| 255 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 216 | 1 182–1 249 | 267 | CC-BY-NC-4.0 |
| 256 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 211 | 1 178–1 245 | 301 | Apache 2.0 |
| 257 | Gemma 2 27B | 1 209 | 1 194–1 224 | 2 037 | Gemma license | |
| 258 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 206 | 1 185–1 227 | 798 | Proprietary | |
| 259 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 1 204 | 1 189–1 219 | 3 097 | Proprietary |
| 260 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 200 | 1 163–1 237 | 234 | Jamba Open |
| 261 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 199 | 1 175–1 223 | 609 | CC-BY-NC-4.0 |
| 262 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 198 | 1 179–1 218 | 1 265 | Proprietary |
| 263 | Command R+ | Cohere | 1 195 | 1 180–1 211 | 2 864 | CC-BY-NC-4.0 |
| 264 | Amazon Nova Micro 1.0 | Amazon | 1 192 | 1 165–1 219 | 468 | Proprietary |
| 265 | Nemotron-4 340B Instruct | NVIDIA | 1 192 | 1 169–1 215 | 703 | NVIDIA Open Model |
| 266 | Aya Expanse 8B | Cohere | 1 188 | 1 150–1 225 | 240 | CC-BY-NC-4.0 |
| 267 | Gemma 2 9B | 1 186 | 1 170–1 202 | 1 580 | Gemma license | |
| 268 | GLM-4 (0520) | zai | 1 184 | 1 154–1 214 | 371 | Proprietary |
| 269 | Reka Flash (20240904) | — | 1 178 | 1 140–1 217 | 207 | Proprietary |
| 270 | Mistral Large (2402) | mistral | 1 178 | 1 161–1 195 | 1 690 | Proprietary |
| 271 | Command R (08-2024) | Cohere | 1 176 | 1 143–1 209 | 275 | CC-BY-NC-4.0 |
| 272 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 1 174 | 1 159–1 188 | 3 508 | Proprietary |
| 273 | Llama 3 70B Instruct | Meta | 1 169 | 1 155–1 183 | 4 991 | Llama 3 Community |
| 274 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 164 | 1 138–1 191 | 516 | DeepSeek License |
| 275 | Jamba 1.5 Mini | AI21 Labs | 1 162 | 1 124–1 200 | 248 | Jamba Open |
| 276 | GPT-4 (0613) | OpenAI | 1 162 | 1 145–1 178 | 2 215 | Proprietary |
| 277 | Mistral Medium (2023) | Mistral AI | 1 155 | 1 132–1 177 | 852 | Proprietary |
| 278 | Reka Flash 21B (20240226) | — | 1 153 | 1 131–1 174 | 798 | Proprietary |
| 279 | Reka Flash 21B (Online, 20240226) | — | 1 151 | 1 124–1 178 | 501 | Proprietary |
| 280 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 151 | 1 133–1 169 | 1 340 | Qianwen LICENSE |
| 281 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 1 144 | 1 126–1 162 | 1 295 | Llama 3.1 Community |
| 282 | Mixtral 8x22B Instruct v0.1 | mistral | 1 141 | 1 124–1 159 | 1 653 | Apache 2.0 |
| 283 | Command R | Cohere | 1 128 | 1 109–1 146 | 1 361 | CC-BY-NC-4.0 |
| 284 | Gemini Pro (Dev API) | 1 125 | 1 095–1 154 | 450 | Proprietary | |
| 285 | Qwen1.5 110B Chat | Alibaba Qwen | 1 123 | 1 102–1 144 | 928 | Qianwen LICENSE |
| 286 | Gemma 2 2B | 1 114 | 1 095–1 133 | 1 158 | Gemma license | |
| 287 | Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | mistral | 1 114 | 1 097–1 131 | 1 975 | Apache 2.0 |
| 288 | Yi-1.5 34B Chat | 01.AI | 1 111 | 1 090–1 132 | 871 | Apache-2.0 |
| 289 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 1 104 | 1 090–1 119 | 3 370 | Llama 3 Community |
| 290 | Phi-3 Medium 4K Instruct | Microsoft | 1 101 | 1 079–1 122 | 851 | MIT |
| 291 | GPT-3.5 Turbo (0125) | OpenAI | 1 090 | 1 073–1 108 | 1 885 | Proprietary |
| 292 | Qwen1.5 72B Chat | Alibaba Qwen | 1 084 | 1 064–1 104 | 1 091 | Qianwen LICENSE |
| 293 | WizardLM 70B | Microsoft | 1 083 | 1 038–1 127 | 193 | Llama 2 Community |
| 294 | Starling-LM 7B Beta | Berkeley Nest | 1 081 | 1 050–1 112 | 367 | Apache-2.0 |
| 295 | Phi-3 Small 8K Instruct | Microsoft | 1 080 | 1 055–1 104 | 620 | MIT |
| 296 | Snowflake Arctic Instruct | Snowflake | 1 074 | 1 051–1 096 | 947 | Apache 2.0 |
| 297 | InternLM2.5 20B Chat | InternLM | 1 063 | 1 026–1 100 | 265 | Other |
| 298 | OpenChat 3.5 (0106) | — | 1 060 | 1 025–1 094 | 268 | Apache-2.0 |
| 299 | Vicuna 33B | LMSYS | 1 059 | 1 030–1 089 | 428 | Non-commercial |
| 300 | Qwen1.5 32B Chat | Alibaba Qwen | 1 058 | 1 035–1 081 | 777 | Qianwen LICENSE |
Направления рейтинга · 29Выбрано: немецкий
Направление «немецкий»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 320; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 215, первый — 15 мая 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