Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «сложные запросы (англ.)». Показано 300 из 417 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) | 1 545 | 1 526–1 564 | 1 022 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 539 | 1 528–1 551 | 2 867 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 539 | 1 527–1 551 | 2 730 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 530 | 1 525–1 536 | 24 033 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 527 | 1 522–1 532 | 26 221 | Proprietary |
| 6 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 523 | 1 513–1 533 | 4 035 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 523 | 1 516–1 530 | 9 137 | Proprietary |
| 8 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 520 | 1 501–1 539 | 927 | MIT |
| 9 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 518 | 1 513–1 524 | 19 195 | Proprietary |
| 10 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 510 | 1 496–1 524 | 1 945 | Proprietary |
| 11 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 510 | 1 503–1 516 | 12 545 | Proprietary |
| 12 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 508 | 1 503–1 514 | 20 836 | Proprietary |
| 13 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 505 | 1 497–1 512 | 8 011 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 504 | 1 498–1 511 | 12 039 | Proprietary | |
| 15 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 501 | 1 489–1 514 | 2 356 | Proprietary |
| 16 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 501 | 1 495–1 506 | 21 134 | Proprietary |
| 17 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 500 | 1 491–1 508 | 5 548 | Proprietary |
| 18 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 497 | 1 489–1 505 | 6 734 | MIT |
| 19 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 496 | 1 489–1 503 | 8 930 | Kimi K3 license |
| 20 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 494 | 1 489–1 499 | 21 825 | MIT |
| 21 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 493 | 1 488–1 499 | 21 357 | Proprietary |
| 22 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 491 | 1 479–1 502 | 2 961 | Proprietary |
| 23 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 490 | 1 480–1 501 | 3 530 | MIT |
| 24 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 489 | 1 482–1 496 | 9 796 | MIT |
| 25 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 489 | 1 481–1 496 | 8 413 | Proprietary | |
| 26 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 488 | 1 478–1 499 | 3 315 | MIT |
| 27 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 487 | 1 481–1 493 | 18 798 | Proprietary |
| 28 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 485 | 1 478–1 491 | 12 427 | Proprietary |
| 29 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 485 | 1 478–1 492 | 10 115 | Proprietary | |
| 30 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 483 | 1 478–1 489 | 21 954 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 483 | 1 477–1 488 | 21 208 | Proprietary |
| 32 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 483 | 1 477–1 488 | 18 875 | MIT |
| 33 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 482 | 1 476–1 488 | 13 762 | Proprietary | |
| 34 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 482 | 1 474–1 490 | 6 710 | Proprietary |
| 35 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 482 | 1 476–1 487 | 18 751 | Proprietary |
| 36 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 481 | 1 475–1 487 | 14 418 | MIT |
| 37 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 481 | 1 475–1 487 | 12 336 | Proprietary |
| 38 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 480 | 1 476–1 484 | 38 454 | Proprietary | |
| 39 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 479 | 1 473–1 485 | 13 314 | Proprietary | |
| 40 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 479 | 1 473–1 484 | 19 715 | Proprietary |
| 41 | Muse Spark | Meta | 1 477 | 1 468–1 486 | 4 506 | Proprietary |
| 42 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 477 | 1 471–1 484 | 11 370 | Proprietary |
| 43 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 477 | 1 470–1 484 | 7 840 | Proprietary |
| 44 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 475 | 1 470–1 481 | 19 488 | Proprietary |
| 45 | Gemini 3 Pro | 1 475 | 1 468–1 481 | 9 163 | Proprietary | |
| 46 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 473 | 1 465–1 480 | 7 492 | Proprietary |
| 47 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 472 | 1 456–1 489 | 1 347 | Proprietary |
| 48 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 472 | 1 467–1 476 | 21 139 | Proprietary |
| 49 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 471 | 1 465–1 478 | 12 470 | Modified MIT |
| 50 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 470 | 1 465–1 475 | 21 299 | Proprietary |
| 51 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 469 | 1 456–1 483 | 2 115 | Proprietary |
| 52 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 466 | 1 460–1 471 | 17 844 | MIT |
| 53 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 465 | 1 459–1 471 | 14 569 | Proprietary |
| 54 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 465 | 1 459–1 471 | 12 536 | Proprietary |
| 55 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 465 | 1 454–1 475 | 3 634 | Proprietary |
| 56 | Grok 4.5 | xAI | 1 464 | 1 457–1 471 | 10 716 | Proprietary |
| 57 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 464 | 1 458–1 469 | 21 090 | Proprietary |
| 58 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 463 | 1 451–1 475 | 2 490 | MIT |
| 59 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 462 | 1 456–1 469 | 8 814 | Proprietary |
| 60 | Gemini 3 Flash | 1 462 | 1 454–1 470 | 6 629 | Proprietary | |
| 61 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 461 | 1 441–1 482 | 735 | Proprietary |
| 62 | Step 5 Preview | StepFun | 1 461 | 1 449–1 473 | 2 648 | Proprietary |
| 63 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 460 | 1 453–1 468 | 6 879 | Apache 2.0 |
| 64 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 460 | 1 454–1 467 | 15 068 | MIT |
| 65 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 460 | 1 454–1 466 | 16 884 | MIT |
| 66 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 460 | 1 454–1 467 | 11 022 | Proprietary |
| 67 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 460 | 1 454–1 467 | 12 148 | Proprietary |
| 68 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 460 | 1 455–1 465 | 21 041 | Modified MIT |
| 69 | GLM 5 | Z.ai | 1 460 | 1 453–1 467 | 8 273 | MIT |
| 70 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 459 | 1 452–1 466 | 9 120 | Proprietary |
| 71 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 457 | 1 442–1 471 | 1 712 | Proprietary |
| 72 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 456 | 1 445–1 467 | 2 945 | Proprietary |
| 73 | Gemma 4 31B | 1 456 | 1 441–1 472 | 1 329 | Apache 2.0 | |
| 74 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 456 | 1 448–1 464 | 6 710 | Proprietary |
| 75 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 455 | 1 449–1 461 | 15 356 | Proprietary |
| 76 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 455 | 1 449–1 460 | 20 639 | Proprietary |
| 77 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 454 | 1 448–1 459 | 19 169 | MiniMax Community License |
| 78 | Hy3 | Tencent | 1 454 | 1 444–1 464 | 3 521 | Apache 2.0 |
| 79 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 453 | 1 443–1 463 | 3 672 | OpenMDW-1.1 |
| 80 | Gemini 2.5 Pro | 1 453 | 1 448–1 457 | 28 959 | Proprietary | |
| 81 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 452 | 1 441–1 464 | 2 699 | MIT |
| 82 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 452 | 1 434–1 471 | 1 043 | Apache 2.0 |
| 83 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 451 | 1 445–1 457 | 10 731 | Proprietary |
| 84 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 451 | 1 444–1 457 | 10 395 | Proprietary |
| 85 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 450 | 1 446–1 455 | 28 678 | Apache 2.0 |
| 86 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 450 | 1 445–1 455 | 23 389 | Proprietary |
| 87 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 449 | 1 436–1 463 | 1 798 | Modified MIT |
| 88 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 449 | 1 443–1 455 | 16 217 | MIT |
| 89 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 448 | 1 442–1 455 | 12 034 | Apache 2.0 |
| 90 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 448 | 1 440–1 456 | 5 830 | Proprietary |
| 91 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 448 | 1 443–1 453 | 16 441 | Proprietary |
| 92 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 448 | 1 428–1 468 | 781 | Proprietary |
| 93 | Gemma 4 26B A4B | 1 448 | 1 432–1 464 | 1 276 | Apache 2.0 | |
| 94 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 448 | 1 441–1 454 | 9 156 | Proprietary |
| 95 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 446 | 1 439–1 454 | 8 719 | Proprietary |
| 96 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 446 | 1 441–1 452 | 19 974 | Proprietary |
| 97 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 446 | 1 439–1 452 | 9 593 | MIT |
| 98 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 445 | 1 439–1 452 | 11 105 | MIT |
| 99 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 445 | 1 435–1 455 | 3 862 | Modified MIT |
| 100 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 445 | 1 438–1 452 | 8 251 | MIT |
| 101 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 445 | 1 433–1 457 | 2 418 | MIT |
| 102 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 444 | 1 431–1 457 | 2 059 | MIT |
| 103 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 444 | 1 436–1 451 | 8 401 | Proprietary |
| 104 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 441 | 1 433–1 450 | 5 831 | Proprietary |
| 105 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 441 | 1 430–1 452 | 3 015 | Proprietary |
| 106 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 441 | 1 434–1 448 | 9 635 | Proprietary | |
| 107 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 441 | 1 436–1 446 | 24 694 | Modified MIT |
| 108 | Grok 4.1 | xAI | 1 440 | 1 435–1 446 | 17 038 | Proprietary |
| 109 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 440 | 1 433–1 446 | 9 589 | Proprietary |
| 110 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 439 | 1 427–1 452 | 2 499 | Apache 2.0 |
| 111 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 439 | 1 432–1 445 | 16 078 | MIT |
| 112 | Mistral Large 3 | mistral | 1 437 | 1 433–1 442 | 22 376 | Apache 2.0 |
| 113 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 437 | 1 426–1 448 | 2 766 | MIT |
| 114 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 437 | 1 412–1 462 | 491 | Proprietary |
| 115 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 437 | 1 424–1 449 | 2 166 | Proprietary |
| 116 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 436 | 1 432–1 441 | 22 715 | Apache 2.0 |
| 117 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 436 | 1 430–1 442 | 12 286 | MIT |
| 118 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 435 | 1 430–1 441 | 16 625 | Proprietary |
| 119 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 435 | 1 431–1 439 | 41 811 | Proprietary |
| 120 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 435 | 1 414–1 455 | 758 | Proprietary |
| 121 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 435 | 1 430–1 439 | 23 166 | Proprietary |
| 122 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 433 | 1 428–1 438 | 15 624 | Modified MIT |
| 123 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 432 | 1 427–1 437 | 26 216 | Proprietary | |
| 124 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 432 | 1 410–1 453 | 729 | MIT |
| 125 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 432 | 1 418–1 446 | 1 716 | Apache 2.0 |
| 126 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 431 | 1 423–1 439 | 5 217 | Apache 2.0 |
| 127 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 431 | 1 424–1 438 | 8 659 | Apache 2.0 |
| 128 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 431 | 1 425–1 436 | 13 037 | Proprietary |
| 129 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 429 | 1 421–1 438 | 4 831 | MIT |
| 130 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 429 | 1 421–1 437 | 6 674 | Proprietary |
| 131 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 429 | 1 417–1 442 | 2 125 | Proprietary |
| 132 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 428 | 1 421–1 435 | 8 331 | Apache 2.0 |
| 133 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 428 | 1 423–1 433 | 17 288 | Proprietary |
| 134 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 428 | 1 421–1 435 | 9 830 | Apache 2.0 |
| 135 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 427 | 1 415–1 440 | 2 129 | MIT |
| 136 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 427 | 1 413–1 441 | 1 970 | Proprietary |
| 137 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 427 | 1 408–1 445 | 1 027 | OpenMDW-1.1 |
| 138 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 426 | 1 416–1 436 | 3 955 | Proprietary |
| 139 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 425 | 1 417–1 433 | 5 616 | Proprietary |
| 140 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 423 | 1 416–1 430 | 9 176 | Proprietary |
| 141 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 423 | 1 418–1 428 | 24 666 | Proprietary |
| 142 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 422 | 1 411–1 433 | 3 106 | MIT |
| 143 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 421 | 1 415–1 426 | 16 232 | Apache 2.0 |
| 144 | Gemini 2.5 Flash | 1 420 | 1 416–1 424 | 28 888 | Proprietary | |
| 145 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 420 | 1 414–1 425 | 19 855 | Proprietary |
| 146 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 420 | 1 409–1 431 | 2 872 | MIT |
| 147 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 419 | 1 412–1 427 | 6 656 | Proprietary |
| 148 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 418 | 1 408–1 428 | 3 558 | MIT |
| 149 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 418 | 1 401–1 434 | 1 267 | Proprietary |
| 150 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 417 | 1 407–1 428 | 3 818 | Proprietary |
| 151 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 417 | 1 405–1 429 | 2 355 | MIT |
| 152 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 417 | 1 404–1 431 | 1 833 | Apache 2.0 |
| 153 | Hy3 preview | Tencent | 1 416 | 1 403–1 428 | 2 311 | tencent-hunyuan-community |
| 154 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 414 | 1 409–1 420 | 14 589 | Proprietary |
| 155 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 414 | 1 405–1 423 | 4 404 | Proprietary |
| 156 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 413 | 1 397–1 429 | 1 235 | Proprietary |
| 157 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 412 | 1 401–1 424 | 2 642 | Proprietary |
| 158 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 411 | 1 405–1 417 | 12 104 | Proprietary |
| 159 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 410 | 1 405–1 416 | 20 743 | Proprietary |
| 160 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 410 | 1 404–1 417 | 8 835 | Apache 2.0 |
| 161 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 410 | 1 403–1 417 | 7 542 | Proprietary | |
| 162 | Grok 4 (0709) | xai | 1 410 | 1 404–1 417 | 8 814 | Proprietary |
| 163 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 409 | 1 403–1 414 | 18 214 | Proprietary |
| 164 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 407 | 1 387–1 426 | 850 | MIT |
| 165 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 407 | 1 398–1 415 | 4 748 | Apache 2.0 |
| 166 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 407 | 1 394–1 419 | 2 260 | Proprietary |
| 167 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 404 | 1 396–1 411 | 7 201 | Proprietary |
| 168 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 403 | 1 396–1 411 | 6 625 | Proprietary |
| 169 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 403 | 1 398–1 409 | 19 983 | Proprietary | |
| 170 | Grok 4.3 | xAI | 1 402 | 1 396–1 407 | 22 452 | Proprietary |
| 171 | Muse Glimmer | Meta | 1 399 | 1 381–1 418 | 1 033 | Apache-2.0 |
| 172 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 398 | 1 378–1 419 | 792 | Proprietary |
| 173 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 397 | 1 390–1 403 | 9 796 | Proprietary |
| 174 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 396 | 1 383–1 410 | 1 764 | NVIDIA Open Model |
| 175 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 393 | 1 387–1 399 | 10 442 | Proprietary |
| 176 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 392 | 1 385–1 400 | 7 383 | Apache 2.0 |
| 177 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 391 | 1 368–1 414 | 641 | MIT |
| 178 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 390 | 1 370–1 409 | 950 | Apache 2.0 |
| 179 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 388 | 1 380–1 395 | 6 578 | MIT |
| 180 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 387 | 1 373–1 402 | 1 606 | MIT |
| 181 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 387 | 1 381–1 393 | 19 916 | Proprietary |
| 182 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 385 | 1 374–1 397 | 2 749 | Proprietary |
| 183 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 385 | 1 378–1 393 | 6 982 | Proprietary |
| 184 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 384 | 1 373–1 395 | 3 016 | Apache 2.0 |
| 185 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 383 | 1 377–1 390 | 12 178 | Modified MIT |
| 186 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 383 | 1 375–1 391 | 5 597 | Proprietary |
| 187 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 383 | 1 377–1 389 | 10 694 | Proprietary | |
| 188 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 382 | 1 375–1 389 | 8 512 | Proprietary |
| 189 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 380 | 1 372–1 389 | 5 143 | Apache 2.0 |
| 190 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 379 | 1 372–1 386 | 9 014 | MIT |
| 191 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 378 | 1 366–1 390 | 2 392 | Modified MIT |
| 192 | Step 3 | StepFun | 1 378 | 1 362–1 394 | 1 327 | Apache 2.0 |
| 193 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 378 | 1 367–1 388 | 3 387 | Proprietary |
| 194 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 378 | 1 363–1 392 | 1 593 | MIT |
| 195 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 377 | 1 364–1 389 | 2 052 | Proprietary |
| 196 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 376 | 1 362–1 391 | 1 648 | Apache 2.0 |
| 197 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 376 | 1 365–1 386 | 3 354 | NVIDIA Open Model |
| 198 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 376 | 1 368–1 383 | 6 463 | Proprietary | |
| 199 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 376 | 1 367–1 384 | 4 490 | Proprietary |
| 200 | o1 | OpenAI | 1 376 | 1 366–1 385 | 4 917 | Proprietary |
| 201 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 375 | 1 364–1 386 | 2 944 | Proprietary |
| 202 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 375 | 1 359–1 391 | 1 287 | MIT |
| 203 | R1 | DeepSeek | 1 375 | 1 364–1 386 | 2 656 | MIT |
| 204 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 374 | 1 366–1 382 | 6 364 | Proprietary |
| 205 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 374 | 1 365–1 382 | 6 188 | OpenMDW-1.1 |
| 206 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 374 | 1 352–1 395 | 722 | Proprietary |
| 207 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 372 | 1 363–1 381 | 4 238 | Proprietary |
| 208 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 372 | 1 364–1 380 | 5 101 | Apache 2.0 |
| 209 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 370 | 1 358–1 381 | 2 557 | MIT |
| 210 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 370 | 1 361–1 378 | 5 392 | Modified MIT |
| 211 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 368 | 1 360–1 376 | 6 480 | Apache 2.0 |
| 212 | Trinity Large Preview | — | 1 367 | 1 360–1 374 | 8 978 | Apache 2.0 |
| 213 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 366 | 1 359–1 372 | 9 113 | Proprietary |
| 214 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 365 | 1 343–1 387 | 670 | Proprietary |
| 215 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 362 | 1 355–1 369 | 7 673 | Proprietary |
| 216 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 362 | 1 354–1 370 | 5 710 | Proprietary |
| 217 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 359 | 1 351–1 366 | 7 900 | Proprietary |
| 218 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 357 | 1 339–1 375 | 1 009 | MIT |
| 219 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 357 | 1 347–1 367 | 3 448 | Apache 2.0 |
| 220 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 356 | 1 349–1 363 | 9 940 | Apache 2.0 |
| 221 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 355 | 1 349–1 362 | 7 945 | Proprietary | |
| 222 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 354 | 1 340–1 368 | 1 704 | Proprietary |
| 223 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 353 | 1 346–1 361 | 6 992 | Apache 2.0 |
| 224 | Gemma 3 27B | 1 353 | 1 346–1 360 | 8 933 | Gemma | |
| 225 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 353 | 1 341–1 364 | 2 426 | Apache 2.0 |
| 226 | o1-mini | OpenAI | 1 351 | 1 344–1 359 | 8 369 | Proprietary |
| 227 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 350 | 1 329–1 370 | 729 | Apache 2.0 |
| 228 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 344 | 1 323–1 365 | 901 | Apache 2.0 |
| 229 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 343 | 1 321–1 366 | 614 | Nvidia Open |
| 230 | o3 Mini | OpenAI | 1 343 | 1 336–1 349 | 10 230 | Proprietary |
| 231 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 341 | 1 332–1 349 | 4 646 | Apache 2.0 |
| 232 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 340 | 1 332–1 347 | 6 983 | Proprietary |
| 233 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 339 | 1 324–1 353 | 1 694 | Proprietary |
| 234 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 338 | 1 309–1 366 | 344 | Nvidia |
| 235 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 337 | 1 309–1 365 | 367 | Proprietary |
| 236 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 337 | 1 315–1 358 | 846 | Apache 2.0 |
| 237 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 336 | 1 310–1 362 | 448 | Nvidia Open Model |
| 238 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 336 | 1 319–1 352 | 1 292 | Apache 2.0 |
| 239 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 335 | 1 329–1 341 | 11 260 | CC-BY-NC-4.0 |
| 240 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 333 | 1 316–1 350 | 964 | Proprietary |
| 241 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 330 | 1 321–1 339 | 4 113 | Proprietary | |
| 242 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 329 | 1 320–1 337 | 5 161 | Apache 2.0 |
| 243 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 329 | 1 315–1 343 | 1 725 | Apache 2.0 |
| 244 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 327 | 1 299–1 354 | 343 | Proprietary |
| 245 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 323 | 1 314–1 333 | 3 637 | DeepSeek |
| 246 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 322 | 1 312–1 332 | 3 939 | Proprietary |
| 247 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 320 | 1 313–1 327 | 7 984 | Proprietary |
| 248 | Gemma 3 12B | 1 318 | 1 298–1 339 | 700 | Gemma | |
| 249 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 318 | 1 305–1 331 | 1 713 | Proprietary |
| 250 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 313 | 1 296–1 330 | 1 405 | Apache 2.0 |
| 251 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 311 | 1 306–1 317 | 15 034 | Proprietary |
| 252 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 308 | 1 290–1 327 | 786 | Proprietary |
| 253 | Mercury | Inception Labs | 1 308 | 1 280–1 336 | 455 | Proprietary |
| 254 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 304 | 1 295–1 313 | 4 039 | NexusFlow |
| 255 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 299 | 1 283–1 315 | 1 132 | DeepSeek |
| 256 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 299 | 1 292–1 305 | 9 056 | Proprietary | |
| 257 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 295 | 1 288–1 303 | 7 691 | Llama 4 |
| 258 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 294 | 1 272–1 317 | 601 | Proprietary |
| 259 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 293 | 1 285–1 301 | 5 736 | Llama |
| 260 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 293 | 1 286–1 299 | 19 579 | Proprietary |
| 261 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 293 | 1 276–1 310 | 1 062 | Proprietary |
| 262 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 292 | 1 278–1 305 | 2 080 | Apache 2.0 |
| 263 | Gemma 3n E4B | 1 292 | 1 282–1 301 | 4 113 | Gemma | |
| 264 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 292 | 1 274–1 309 | 955 | Proprietary |
| 265 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 291 | 1 284–1 299 | 6 791 | Llama 3.1 Community |
| 266 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 290 | 1 282–1 297 | 6 528 | Apache 2.0 |
| 267 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 284 | 1 272–1 297 | 2 396 | Proprietary |
| 268 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 283 | 1 276–1 290 | 9 964 | Llama 3.1 Community |
| 269 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 283 | 1 266–1 299 | 1 136 | Llama 3.1 |
| 270 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 282 | 1 276–1 289 | 14 269 | Proprietary |
| 271 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 281 | 1 269–1 292 | 2 531 | Qwen |
| 272 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 280 | 1 273–1 286 | 10 486 | Proprietary |
| 273 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 280 | 1 270–1 289 | 4 055 | DeepSeek |
| 274 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 280 | 1 270–1 289 | 4 016 | Proprietary |
| 275 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 279 | 1 272–1 287 | 6 208 | Qwen |
| 276 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 278 | 1 272–1 285 | 11 355 | Proprietary |
| 277 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 277 | 1 269–1 285 | 8 010 | Proprietary |
| 278 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 277 | 1 270–1 283 | 9 545 | Llama-3.3 |
| 279 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 274 | 1 251–1 297 | 587 | Proprietary |
| 280 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 271 | 1 252–1 289 | 1 058 | Proprietary |
| 281 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 269 | 1 250–1 289 | 759 | Apache 2.0 |
| 282 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 269 | 1 261–1 277 | 7 818 | Mistral Research |
| 283 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 268 | 1 259–1 276 | 4 452 | MRL |
| 284 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 267 | 1 260–1 275 | 8 664 | Proprietary |
| 285 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 266 | 1 250–1 283 | 1 378 | Apache 2.0 |
| 286 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 266 | 1 259–1 273 | 17 922 | Proprietary |
| 287 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 265 | 1 257–1 273 | 5 484 | Proprietary | |
| 288 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 264 | 1 258–1 270 | 12 327 | Proprietary |
| 289 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 261 | 1 254–1 268 | 9 133 | Llama 3.1 Community |
| 290 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 259 | 1 252–1 266 | 13 552 | Proprietary | |
| 291 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 259 | 1 250–1 267 | 4 069 | Proprietary |
| 292 | Athene 70B (0725) | — | 1 255 | 1 245–1 265 | 3 605 | CC-BY-NC-4.0 |
| 293 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 254 | 1 247–1 261 | 18 316 | Proprietary |
| 294 | Gemma 3 4B | 1 253 | 1 233–1 273 | 764 | Gemma | |
| 295 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 251 | 1 244–1 258 | 16 792 | Proprietary |
| 296 | Gemini Advanced (0514) | 1 249 | 1 241–1 258 | 8 405 | Proprietary | |
| 297 | OLMo 2 32B Instruct (0325) | Ai2 | 1 244 | 1 220–1 267 | 538 | Apache-2.0 |
| 298 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 243 | 1 237–1 249 | 34 293 | Proprietary |
| 299 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 243 | 1 231–1 255 | 2 355 | Apache 2.0 |
| 300 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 236 | 1 213–1 260 | 499 | Llama 3.1 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: сложные запросы (англ.)
Направление «сложные запросы (англ.)»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 417; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 218, первый — 16 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