Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: бизнес, управление, финансы». Показано 300 из 412 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) | 1 522 | 1 500–1 544 | 730 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 515 | 1 502–1 529 | 1 994 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 500 | 1 492–1 508 | 6 569 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 498 | 1 491–1 504 | 13 649 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 497 | 1 483–1 511 | 1 994 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 497 | 1 491–1 503 | 16 500 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 495 | 1 490–1 501 | 17 526 | Proprietary |
| 8 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 494 | 1 483–1 505 | 3 066 | Proprietary |
| 9 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 490 | 1 484–1 497 | 13 043 | Proprietary |
| 10 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 487 | 1 471–1 504 | 1 282 | Proprietary |
| 11 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 486 | 1 476–1 496 | 3 980 | Proprietary |
| 12 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 484 | 1 470–1 497 | 2 063 | Proprietary |
| 13 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 480 | 1 472–1 489 | 5 844 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 480 | 1 472–1 489 | 5 821 | Proprietary | |
| 15 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 480 | 1 473–1 487 | 8 607 | Proprietary | |
| 16 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 480 | 1 473–1 487 | 8 918 | Proprietary |
| 17 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 478 | 1 472–1 484 | 13 727 | Proprietary |
| 18 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 478 | 1 471–1 484 | 13 228 | Proprietary |
| 19 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 475 | 1 468–1 481 | 13 094 | Proprietary |
| 20 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 473 | 1 465–1 481 | 7 814 | Proprietary |
| 21 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 473 | 1 467–1 479 | 14 099 | Proprietary |
| 22 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 470 | 1 463–1 478 | 8 796 | Proprietary |
| 23 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 469 | 1 461–1 477 | 6 887 | Kimi K3 license |
| 24 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 468 | 1 446–1 490 | 712 | MIT |
| 25 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 467 | 1 460–1 474 | 9 384 | Proprietary | |
| 26 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 467 | 1 461–1 472 | 14 898 | MIT |
| 27 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 466 | 1 451–1 481 | 1 666 | Proprietary |
| 28 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 464 | 1 456–1 472 | 6 832 | Proprietary | |
| 29 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 464 | 1 458–1 470 | 14 057 | Proprietary |
| 30 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 463 | 1 454–1 472 | 4 508 | Proprietary |
| 31 | Muse Spark | Meta | 1 462 | 1 451–1 473 | 2 863 | Proprietary |
| 32 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 462 | 1 450–1 474 | 2 402 | MIT |
| 33 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 461 | 1 453–1 469 | 7 532 | MIT |
| 34 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 461 | 1 452–1 470 | 4 834 | MIT |
| 35 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 459 | 1 452–1 466 | 9 092 | Proprietary | |
| 36 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 459 | 1 454–1 464 | 25 607 | Proprietary | |
| 37 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 458 | 1 452–1 465 | 12 742 | Proprietary |
| 38 | Gemini 3 Pro | 1 458 | 1 451–1 465 | 7 736 | Proprietary | |
| 39 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 457 | 1 451–1 463 | 13 842 | Proprietary |
| 40 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 456 | 1 449–1 464 | 8 026 | Proprietary |
| 41 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 454 | 1 448–1 460 | 12 785 | Proprietary |
| 42 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 453 | 1 447–1 460 | 12 773 | MIT |
| 43 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 451 | 1 444–1 457 | 10 212 | MIT |
| 44 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 450 | 1 439–1 462 | 2 728 | MIT |
| 45 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 450 | 1 428–1 472 | 636 | Proprietary |
| 46 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 449 | 1 433–1 464 | 1 509 | Proprietary |
| 47 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 448 | 1 442–1 454 | 14 091 | Proprietary |
| 48 | Gemini 3 Flash | 1 447 | 1 439–1 455 | 5 766 | Proprietary | |
| 49 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 447 | 1 440–1 454 | 8 881 | Proprietary |
| 50 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 446 | 1 426–1 466 | 880 | Proprietary |
| 51 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 445 | 1 438–1 452 | 7 923 | Modified MIT |
| 52 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 443 | 1 436–1 450 | 11 378 | MIT |
| 53 | Step 5 Preview | StepFun | 1 443 | 1 429–1 457 | 1 939 | Proprietary |
| 54 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 442 | 1 428–1 456 | 1 810 | MIT |
| 55 | Grok 4.5 | xAI | 1 441 | 1 434–1 449 | 7 618 | Proprietary |
| 56 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 440 | 1 435–1 445 | 15 828 | Proprietary |
| 57 | Gemini 2.5 Pro | 1 439 | 1 435–1 444 | 22 809 | Proprietary | |
| 58 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 439 | 1 430–1 448 | 5 050 | Apache 2.0 |
| 59 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 439 | 1 432–1 446 | 8 395 | Apache 2.0 |
| 60 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 439 | 1 432–1 446 | 7 756 | Proprietary |
| 61 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 439 | 1 433–1 445 | 15 500 | Proprietary |
| 62 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 439 | 1 430–1 447 | 5 017 | Proprietary |
| 63 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 439 | 1 425–1 452 | 2 060 | Proprietary |
| 64 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 438 | 1 426–1 450 | 2 613 | Proprietary |
| 65 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 437 | 1 430–1 444 | 10 102 | Proprietary |
| 66 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 436 | 1 428–1 445 | 5 137 | Proprietary |
| 67 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 435 | 1 422–1 448 | 2 146 | Proprietary |
| 68 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 435 | 1 422–1 448 | 2 278 | OpenMDW-1.1 |
| 69 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 435 | 1 427–1 442 | 8 377 | Proprietary |
| 70 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 435 | 1 429–1 440 | 19 379 | Apache 2.0 |
| 71 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 434 | 1 426–1 441 | 7 035 | Proprietary |
| 72 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 433 | 1 427–1 439 | 13 167 | MiniMax Community License |
| 73 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 433 | 1 419–1 447 | 2 226 | Apache 2.0 |
| 74 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 433 | 1 425–1 440 | 7 011 | Proprietary |
| 75 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 433 | 1 427–1 438 | 16 036 | Proprietary |
| 76 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 432 | 1 425–1 439 | 9 664 | MIT |
| 77 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 432 | 1 426–1 438 | 13 361 | Proprietary |
| 78 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 431 | 1 424–1 438 | 7 742 | Proprietary |
| 79 | Gemma 4 31B | 1 430 | 1 414–1 447 | 1 179 | Apache 2.0 | |
| 80 | GLM 5 | Z.ai | 1 430 | 1 422–1 438 | 5 894 | MIT |
| 81 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 430 | 1 423–1 437 | 10 060 | Proprietary |
| 82 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 429 | 1 420–1 439 | 4 177 | Proprietary |
| 83 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 429 | 1 417–1 441 | 2 292 | MIT |
| 84 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 429 | 1 408–1 451 | 739 | Apache 2.0 |
| 85 | Gemma 4 26B A4B | 1 429 | 1 412–1 446 | 1 113 | Apache 2.0 | |
| 86 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 429 | 1 421–1 436 | 7 038 | Proprietary |
| 87 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 428 | 1 415–1 441 | 2 147 | MIT |
| 88 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 428 | 1 421–1 434 | 11 029 | MIT |
| 89 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 427 | 1 409–1 446 | 1 072 | Proprietary |
| 90 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 427 | 1 421–1 432 | 14 392 | Modified MIT |
| 91 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 426 | 1 413–1 439 | 2 262 | Modified MIT |
| 92 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 426 | 1 420–1 431 | 13 576 | Proprietary |
| 93 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 425 | 1 418–1 432 | 10 434 | MIT |
| 94 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 425 | 1 402–1 448 | 605 | Proprietary |
| 95 | Hy3 | Tencent | 1 425 | 1 413–1 437 | 2 580 | Apache 2.0 |
| 96 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 425 | 1 416–1 433 | 5 357 | Proprietary |
| 97 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 423 | 1 410–1 437 | 1 892 | Proprietary |
| 98 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 423 | 1 415–1 431 | 6 600 | Proprietary | |
| 99 | Grok 4.1 | xAI | 1 423 | 1 417–1 429 | 13 074 | Proprietary |
| 100 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 423 | 1 416–1 429 | 12 893 | Proprietary |
| 101 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 422 | 1 417–1 428 | 18 130 | Proprietary | |
| 102 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 422 | 1 413–1 431 | 4 286 | Apache 2.0 |
| 103 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 421 | 1 414–1 428 | 8 309 | Proprietary |
| 104 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 420 | 1 411–1 429 | 4 225 | MIT |
| 105 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 418 | 1 413–1 423 | 18 252 | Apache 2.0 |
| 106 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 418 | 1 413–1 423 | 17 850 | Proprietary |
| 107 | Mistral Large 3 | mistral | 1 418 | 1 412–1 423 | 16 327 | Apache 2.0 |
| 108 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 417 | 1 411–1 424 | 12 859 | Proprietary |
| 109 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 417 | 1 409–1 426 | 4 827 | Proprietary |
| 110 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 417 | 1 398–1 435 | 943 | Proprietary |
| 111 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 416 | 1 409–1 424 | 6 901 | MIT |
| 112 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 416 | 1 408–1 424 | 6 205 | Proprietary |
| 113 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 416 | 1 410–1 422 | 12 789 | Proprietary |
| 114 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 415 | 1 393–1 437 | 692 | MIT |
| 115 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 415 | 1 406–1 423 | 5 728 | Apache 2.0 |
| 116 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 414 | 1 406–1 422 | 5 735 | Proprietary |
| 117 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 414 | 1 407–1 420 | 9 755 | Proprietary |
| 118 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 414 | 1 387–1 441 | 470 | Proprietary |
| 119 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 414 | 1 406–1 422 | 6 813 | Apache 2.0 |
| 120 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 412 | 1 397–1 427 | 1 527 | Apache 2.0 |
| 121 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 412 | 1 400–1 425 | 2 249 | MIT |
| 122 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 410 | 1 404–1 417 | 10 631 | MIT |
| 123 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 410 | 1 400–1 420 | 3 942 | Proprietary |
| 124 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 410 | 1 401–1 418 | 5 673 | Proprietary |
| 125 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 410 | 1 403–1 416 | 9 049 | MIT |
| 126 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 410 | 1 404–1 415 | 16 835 | Proprietary |
| 127 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 409 | 1 402–1 416 | 8 101 | MIT |
| 128 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 409 | 1 396–1 422 | 1 936 | MIT |
| 129 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 407 | 1 402–1 413 | 17 100 | Modified MIT |
| 130 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 406 | 1 400–1 411 | 14 066 | Proprietary |
| 131 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 405 | 1 389–1 422 | 1 340 | Proprietary |
| 132 | Muse Glimmer | Meta | 1 405 | 1 383–1 427 | 727 | Apache-2.0 |
| 133 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 405 | 1 398–1 411 | 9 095 | Proprietary |
| 134 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 405 | 1 393–1 417 | 2 503 | MIT |
| 135 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 405 | 1 390–1 419 | 1 544 | Modified MIT |
| 136 | Gemini 2.5 Flash | 1 403 | 1 399–1 408 | 22 738 | Proprietary | |
| 137 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 402 | 1 396–1 409 | 9 217 | MIT |
| 138 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 402 | 1 390–1 413 | 2 851 | MIT |
| 139 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 400 | 1 388–1 413 | 2 149 | Proprietary |
| 140 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 400 | 1 396–1 404 | 29 595 | Proprietary |
| 141 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 399 | 1 391–1 408 | 5 585 | Proprietary |
| 142 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 399 | 1 376–1 422 | 653 | OpenMDW-1.1 |
| 143 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 399 | 1 391–1 407 | 5 603 | Apache 2.0 |
| 144 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 398 | 1 376–1 420 | 633 | Proprietary |
| 145 | Hy3 preview | Tencent | 1 398 | 1 382–1 414 | 1 429 | tencent-hunyuan-community |
| 146 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 398 | 1 390–1 406 | 6 149 | Proprietary | |
| 147 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 397 | 1 392–1 403 | 12 141 | Modified MIT |
| 148 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 397 | 1 383–1 411 | 1 781 | MIT |
| 149 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 395 | 1 381–1 408 | 1 754 | Proprietary |
| 150 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 394 | 1 388–1 401 | 12 194 | Proprietary |
| 151 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 394 | 1 385–1 404 | 3 569 | Proprietary |
| 152 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 394 | 1 388–1 400 | 11 835 | Apache 2.0 |
| 153 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 393 | 1 385–1 401 | 6 107 | Apache 2.0 |
| 154 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 393 | 1 386–1 399 | 9 481 | Proprietary |
| 155 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 392 | 1 384–1 400 | 6 283 | Apache 2.0 |
| 156 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 391 | 1 377–1 405 | 1 572 | Apache 2.0 |
| 157 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 390 | 1 378–1 402 | 2 800 | Proprietary |
| 158 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 390 | 1 379–1 400 | 3 192 | MIT |
| 159 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 389 | 1 383–1 395 | 12 557 | Proprietary | |
| 160 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 389 | 1 380–1 398 | 4 116 | Apache 2.0 |
| 161 | Grok 4 (0709) | xai | 1 388 | 1 381–1 396 | 7 079 | Proprietary |
| 162 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 387 | 1 366–1 409 | 718 | MIT |
| 163 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 386 | 1 370–1 401 | 1 394 | Proprietary |
| 164 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 386 | 1 373–1 398 | 2 139 | MIT |
| 165 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 384 | 1 378–1 391 | 14 761 | Proprietary |
| 166 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 384 | 1 369–1 400 | 1 393 | Proprietary |
| 167 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 384 | 1 376–1 392 | 6 809 | Proprietary |
| 168 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 384 | 1 378–1 390 | 11 039 | Proprietary |
| 169 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 381 | 1 372–1 390 | 4 687 | Proprietary |
| 170 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 381 | 1 364–1 398 | 1 128 | Proprietary |
| 171 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 381 | 1 369–1 393 | 2 875 | Proprietary |
| 172 | Grok 4.3 | xAI | 1 381 | 1 375–1 387 | 14 225 | Proprietary |
| 173 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 377 | 1 369–1 386 | 5 536 | Proprietary |
| 174 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 377 | 1 353–1 401 | 569 | Proprietary |
| 175 | Gemma 3 12B | 1 376 | 1 346–1 406 | 364 | Gemma | |
| 176 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 372 | 1 351–1 393 | 761 | Proprietary |
| 177 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 370 | 1 362–1 379 | 5 501 | MIT |
| 178 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 369 | 1 362–1 376 | 8 234 | Proprietary |
| 179 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 368 | 1 356–1 380 | 2 314 | Proprietary |
| 180 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 367 | 1 361–1 374 | 9 097 | Proprietary | |
| 181 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 366 | 1 359–1 373 | 12 572 | Proprietary |
| 182 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 363 | 1 348–1 378 | 1 455 | NVIDIA Open Model |
| 183 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 360 | 1 348–1 372 | 2 490 | Apache 2.0 |
| 184 | Gemma 3 27B | 1 359 | 1 352–1 367 | 6 497 | Gemma | |
| 185 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 359 | 1 335–1 384 | 552 | MIT |
| 186 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 359 | 1 351–1 367 | 5 358 | Apache 2.0 |
| 187 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 358 | 1 349–1 367 | 4 830 | Proprietary |
| 188 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 357 | 1 341–1 373 | 1 320 | MIT |
| 189 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 356 | 1 349–1 363 | 8 377 | Modified MIT |
| 190 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 354 | 1 346–1 362 | 5 432 | Proprietary | |
| 191 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 353 | 1 340–1 366 | 2 048 | Modified MIT |
| 192 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 352 | 1 343–1 360 | 5 092 | Proprietary |
| 193 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 350 | 1 340–1 359 | 3 921 | Apache 2.0 |
| 194 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 349 | 1 325–1 373 | 512 | Proprietary |
| 195 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 349 | 1 339–1 359 | 3 660 | Proprietary |
| 196 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 349 | 1 342–1 357 | 6 857 | MIT |
| 197 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 348 | 1 330–1 367 | 1 007 | MIT |
| 198 | R1 | DeepSeek | 1 348 | 1 334–1 361 | 1 798 | MIT |
| 199 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 347 | 1 337–1 357 | 3 336 | Proprietary |
| 200 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 347 | 1 323–1 371 | 631 | Apache 2.0 |
| 201 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 345 | 1 335–1 356 | 3 007 | NVIDIA Open Model |
| 202 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 344 | 1 336–1 352 | 6 003 | Proprietary |
| 203 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 343 | 1 332–1 355 | 2 638 | Proprietary |
| 204 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 343 | 1 334–1 353 | 4 380 | Apache 2.0 |
| 205 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 343 | 1 330–1 355 | 2 245 | MIT |
| 206 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 343 | 1 334–1 352 | 4 543 | Modified MIT |
| 207 | Step 3 | StepFun | 1 343 | 1 326–1 359 | 1 142 | Apache 2.0 |
| 208 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 337 | 1 330–1 345 | 7 044 | Proprietary |
| 209 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 336 | 1 328–1 345 | 5 261 | Proprietary | |
| 210 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 336 | 1 319–1 352 | 1 324 | Apache 2.0 |
| 211 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 335 | 1 323–1 347 | 2 418 | Proprietary | |
| 212 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 330 | 1 321–1 338 | 6 114 | Apache 2.0 |
| 213 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 329 | 1 313–1 345 | 1 320 | MIT |
| 214 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 329 | 1 313–1 344 | 1 384 | Proprietary |
| 215 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 328 | 1 316–1 339 | 2 720 | Proprietary |
| 216 | Trinity Large Preview | — | 1 327 | 1 319–1 335 | 6 042 | Apache 2.0 |
| 217 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 327 | 1 317–1 336 | 4 419 | OpenMDW-1.1 |
| 218 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 326 | 1 303–1 350 | 592 | Proprietary |
| 219 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 325 | 1 314–1 336 | 2 925 | Apache 2.0 |
| 220 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 325 | 1 317–1 332 | 7 036 | Proprietary |
| 221 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 324 | 1 292–1 356 | 263 | Proprietary |
| 222 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 322 | 1 297–1 346 | 607 | Apache 2.0 |
| 223 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 322 | 1 314–1 330 | 6 007 | Proprietary |
| 224 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 320 | 1 310–1 330 | 3 475 | Apache 2.0 |
| 225 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 319 | 1 311–1 327 | 6 014 | Apache 2.0 |
| 226 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 318 | 1 310–1 326 | 6 537 | Proprietary |
| 227 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 318 | 1 292–1 344 | 437 | Apache 2.0 |
| 228 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 317 | 1 305–1 330 | 2 135 | Apache 2.0 |
| 229 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 315 | 1 308–1 322 | 8 787 | CC-BY-NC-4.0 |
| 230 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 314 | 1 306–1 323 | 5 776 | Proprietary |
| 231 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 313 | 1 299–1 327 | 1 815 | Proprietary |
| 232 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 311 | 1 288–1 334 | 595 | Nvidia Open |
| 233 | Gemma 3 4B | 1 311 | 1 281–1 341 | 390 | Gemma | |
| 234 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 311 | 1 295–1 326 | 1 521 | Proprietary |
| 235 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 309 | 1 290–1 328 | 906 | MIT |
| 236 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 309 | 1 275–1 342 | 256 | Proprietary |
| 237 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 309 | 1 299–1 318 | 3 996 | Apache 2.0 |
| 238 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 307 | 1 295–1 319 | 2 241 | DeepSeek |
| 239 | o1 | OpenAI | 1 304 | 1 294–1 315 | 3 778 | Proprietary |
| 240 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 303 | 1 280–1 326 | 571 | Proprietary |
| 241 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 301 | 1 267–1 335 | 254 | Nvidia Open Model |
| 242 | Gemma 3n E4B | 1 295 | 1 285–1 306 | 3 270 | Gemma | |
| 243 | Mercury | Inception Labs | 1 290 | 1 259–1 322 | 359 | Proprietary |
| 244 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 290 | 1 272–1 308 | 1 093 | Apache 2.0 |
| 245 | o3 Mini | OpenAI | 1 289 | 1 282–1 296 | 7 677 | Proprietary |
| 246 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 289 | 1 271–1 306 | 1 078 | Proprietary |
| 247 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 287 | 1 262–1 313 | 641 | Apache 2.0 |
| 248 | o1-mini | OpenAI | 1 287 | 1 278–1 295 | 6 092 | Proprietary |
| 249 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 286 | 1 252–1 321 | 241 | Nvidia |
| 250 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 286 | 1 278–1 294 | 6 378 | Proprietary | |
| 251 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 283 | 1 269–1 297 | 1 835 | Apache 2.0 |
| 252 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 283 | 1 258–1 308 | 506 | Proprietary |
| 253 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 274 | 1 262–1 285 | 2 733 | NexusFlow |
| 254 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 273 | 1 262–1 284 | 3 267 | Proprietary |
| 255 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 273 | 1 264–1 281 | 5 756 | Proprietary |
| 256 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 271 | 1 260–1 282 | 3 420 | Proprietary |
| 257 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 269 | 1 246–1 293 | 696 | Apache 2.0 |
| 258 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 269 | 1 260–1 278 | 5 591 | Proprietary |
| 259 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 267 | 1 245–1 288 | 651 | Proprietary |
| 260 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 265 | 1 257–1 273 | 7 490 | Proprietary |
| 261 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 265 | 1 257–1 273 | 7 765 | Proprietary |
| 262 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 264 | 1 255–1 274 | 4 259 | Proprietary | |
| 263 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 262 | 1 243–1 281 | 904 | Llama 3.1 |
| 264 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 262 | 1 254–1 269 | 13 299 | Proprietary |
| 265 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 261 | 1 252–1 269 | 6 124 | Llama 4 |
| 266 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 259 | 1 238–1 281 | 715 | DeepSeek |
| 267 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 257 | 1 249–1 266 | 5 506 | Apache 2.0 |
| 268 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 257 | 1 248–1 266 | 4 924 | Llama |
| 269 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 256 | 1 243–1 269 | 2 195 | Qwen |
| 270 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 255 | 1 249–1 261 | 11 263 | Proprietary |
| 271 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 255 | 1 226–1 284 | 376 | Proprietary |
| 272 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 254 | 1 245–1 262 | 6 124 | Proprietary |
| 273 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 253 | 1 237–1 269 | 1 477 | Apache 2.0 |
| 274 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 253 | 1 244–1 262 | 4 656 | Qwen |
| 275 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 248 | 1 240–1 257 | 9 291 | Proprietary | |
| 276 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 248 | 1 237–1 260 | 2 825 | DeepSeek |
| 277 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 247 | 1 239–1 256 | 6 667 | Llama 3.1 Community |
| 278 | Gemini Advanced (0514) | 1 246 | 1 236–1 257 | 6 130 | Proprietary | |
| 279 | Athene 70B (0725) | — | 1 246 | 1 232–1 259 | 2 092 | CC-BY-NC-4.0 |
| 280 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 245 | 1 236–1 254 | 4 512 | Llama 3.1 Community |
| 281 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 243 | 1 235–1 250 | 6 627 | Llama-3.3 |
| 282 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 241 | 1 210–1 272 | 357 | Proprietary |
| 283 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 238 | 1 227–1 249 | 3 021 | MRL |
| 284 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 235 | 1 227–1 243 | 6 381 | Llama 3.1 Community |
| 285 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 235 | 1 227–1 243 | 9 702 | Proprietary |
| 286 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 232 | 1 223–1 241 | 5 095 | Proprietary |
| 287 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 229 | 1 218–1 240 | 2 591 | Proprietary |
| 288 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 227 | 1 205–1 249 | 779 | Proprietary |
| 289 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 226 | 1 194–1 258 | 288 | Llama 3.1 |
| 290 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 226 | 1 217–1 235 | 5 167 | Mistral Research |
| 291 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 225 | 1 216–1 235 | 7 261 | Proprietary | |
| 292 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 224 | 1 202–1 246 | 629 | Apache 2.0 |
| 293 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 223 | 1 209–1 236 | 2 217 | Proprietary |
| 294 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 223 | 1 216–1 229 | 9 071 | Proprietary |
| 295 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 222 | 1 214–1 231 | 10 807 | Proprietary |
| 296 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 222 | 1 205–1 239 | 1 121 | MIT |
| 297 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 222 | 1 215–1 229 | 21 697 | Proprietary |
| 298 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 219 | 1 206–1 232 | 2 103 | Proprietary |
| 299 | Reka Core (20240904) | — | 1 217 | 1 198–1 237 | 837 | Proprietary |
| 300 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 217 | 1 208–1 225 | 9 697 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: бизнес, управление, финансы
Направление «отрасль: бизнес, управление, финансы»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 412; 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