Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: развлечения, спорт, медиа». 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) | 1 526 | 1 508–1 544 | 1 175 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 520 | 1 508–1 532 | 3 157 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 514 | 1 502–1 526 | 3 074 | Proprietary |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 499 | 1 489–1 509 | 4 381 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 492 | 1 487–1 498 | 19 162 | Proprietary |
| 6 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 484 | 1 470–1 498 | 2 016 | Proprietary |
| 7 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 482 | 1 475–1 489 | 11 846 | Proprietary |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 481 | 1 474–1 488 | 12 638 | Proprietary | |
| 9 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 481 | 1 474–1 489 | 9 498 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 478 | 1 473–1 483 | 20 063 | Proprietary |
| 11 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 478 | 1 472–1 484 | 19 411 | Proprietary |
| 12 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 475 | 1 468–1 483 | 8 563 | Proprietary | |
| 13 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 474 | 1 467–1 480 | 15 117 | Proprietary |
| 14 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 467 | 1 460–1 473 | 15 527 | Proprietary |
| 15 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 466 | 1 461–1 470 | 30 803 | Proprietary | |
| 16 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 465 | 1 457–1 473 | 7 969 | Proprietary |
| 17 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 465 | 1 445–1 484 | 916 | MIT |
| 18 | Gemini 3 Pro | 1 465 | 1 457–1 472 | 7 909 | Proprietary | |
| 19 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 460 | 1 453–1 466 | 12 013 | Proprietary | |
| 20 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 460 | 1 447–1 472 | 2 615 | Proprietary |
| 21 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 459 | 1 452–1 465 | 11 832 | Proprietary | |
| 22 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 459 | 1 450–1 467 | 5 723 | Proprietary |
| 23 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 456 | 1 449–1 464 | 9 274 | Proprietary | |
| 24 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 456 | 1 446–1 465 | 4 282 | Proprietary |
| 25 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 452 | 1 445–1 459 | 9 062 | Kimi K3 license |
| 26 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 450 | 1 443–1 456 | 11 155 | Proprietary |
| 27 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 449 | 1 443–1 455 | 16 712 | Proprietary |
| 28 | Muse Spark | Meta | 1 449 | 1 437–1 461 | 2 634 | Proprietary |
| 29 | Gemini 3 Flash | 1 448 | 1 440–1 457 | 5 722 | Proprietary | |
| 30 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 448 | 1 442–1 454 | 13 277 | MIT |
| 31 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 448 | 1 440–1 456 | 7 008 | MIT |
| 32 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 448 | 1 442–1 454 | 17 187 | Proprietary |
| 33 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 447 | 1 425–1 469 | 718 | Proprietary |
| 34 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 445 | 1 434–1 456 | 3 343 | MIT |
| 35 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 442 | 1 436–1 448 | 15 875 | MIT |
| 36 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 442 | 1 430–1 454 | 2 995 | Proprietary |
| 37 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 442 | 1 434–1 449 | 10 525 | MIT |
| 38 | Gemini 2.5 Pro | 1 441 | 1 437–1 446 | 23 305 | Proprietary | |
| 39 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 441 | 1 434–1 447 | 16 141 | Proprietary |
| 40 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 438 | 1 432–1 444 | 14 150 | Proprietary |
| 41 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 437 | 1 431–1 444 | 11 845 | Proprietary |
| 42 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 437 | 1 431–1 443 | 18 085 | MIT |
| 43 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 436 | 1 428–1 443 | 8 466 | Proprietary |
| 44 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 434 | 1 428–1 440 | 14 064 | Proprietary |
| 45 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 434 | 1 428–1 440 | 15 988 | Proprietary |
| 46 | Grok 4.5 | xAI | 1 433 | 1 427–1 440 | 10 323 | Proprietary |
| 47 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 431 | 1 424–1 437 | 12 804 | MIT |
| 48 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 431 | 1 425–1 437 | 15 926 | Proprietary |
| 49 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 428 | 1 423–1 434 | 15 755 | Proprietary |
| 50 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 428 | 1 414–1 441 | 2 338 | Proprietary |
| 51 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 427 | 1 420–1 435 | 8 282 | Modified MIT |
| 52 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 427 | 1 417–1 437 | 3 837 | Proprietary |
| 53 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 427 | 1 420–1 434 | 12 385 | MIT |
| 54 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 426 | 1 420–1 432 | 14 778 | Proprietary |
| 55 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 426 | 1 418–1 433 | 6 923 | Proprietary |
| 56 | GLM 5 | Z.ai | 1 425 | 1 417–1 433 | 5 901 | MIT |
| 57 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 424 | 1 412–1 436 | 2 447 | MIT |
| 58 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 424 | 1 418–1 430 | 14 792 | Proprietary |
| 59 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 423 | 1 404–1 442 | 1 004 | Proprietary |
| 60 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 422 | 1 416–1 429 | 14 196 | Proprietary |
| 61 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 421 | 1 415–1 428 | 9 992 | Proprietary |
| 62 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 421 | 1 415–1 426 | 19 463 | Proprietary | |
| 63 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 420 | 1 413–1 428 | 8 833 | Proprietary |
| 64 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 420 | 1 414–1 425 | 16 157 | Proprietary |
| 65 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 419 | 1 412–1 426 | 12 344 | Proprietary |
| 66 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 417 | 1 409–1 426 | 5 377 | Proprietary |
| 67 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 417 | 1 411–1 422 | 15 488 | Modified MIT |
| 68 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 416 | 1 407–1 424 | 5 678 | Proprietary |
| 69 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 415 | 1 406–1 424 | 4 919 | Proprietary |
| 70 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 415 | 1 408–1 422 | 9 216 | Proprietary | |
| 71 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 414 | 1 407–1 422 | 7 585 | Proprietary |
| 72 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 413 | 1 403–1 424 | 3 614 | MIT |
| 73 | Step 5 Preview | StepFun | 1 412 | 1 400–1 424 | 2 880 | Proprietary |
| 74 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 412 | 1 405–1 418 | 13 672 | Proprietary |
| 75 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 411 | 1 404–1 418 | 6 914 | Proprietary |
| 76 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 409 | 1 404–1 415 | 17 039 | Proprietary |
| 77 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 409 | 1 404–1 414 | 14 843 | Proprietary |
| 78 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 409 | 1 401–1 416 | 6 682 | MIT |
| 79 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 407 | 1 395–1 419 | 2 185 | MIT |
| 80 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 407 | 1 401–1 413 | 12 765 | Proprietary |
| 81 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 407 | 1 394–1 419 | 2 562 | Proprietary |
| 82 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 406 | 1 393–1 419 | 1 921 | Proprietary |
| 83 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 406 | 1 397–1 415 | 5 804 | Proprietary |
| 84 | Grok 4.1 | xAI | 1 405 | 1 399–1 411 | 12 943 | Proprietary |
| 85 | Gemma 4 31B | 1 405 | 1 387–1 422 | 1 092 | Apache 2.0 | |
| 86 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 405 | 1 396–1 414 | 4 321 | MIT |
| 87 | Hy3 | Tencent | 1 404 | 1 394–1 415 | 3 427 | Apache 2.0 |
| 88 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 404 | 1 396–1 413 | 4 963 | Proprietary |
| 89 | Gemma 4 26B A4B | 1 404 | 1 386–1 421 | 1 111 | Apache 2.0 | |
| 90 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 403 | 1 384–1 421 | 937 | Proprietary |
| 91 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 402 | 1 395–1 409 | 10 147 | Proprietary |
| 92 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 401 | 1 395–1 408 | 10 831 | Proprietary |
| 93 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 401 | 1 395–1 407 | 16 131 | MiniMax Community License |
| 94 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 401 | 1 389–1 413 | 2 420 | MIT |
| 95 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 400 | 1 390–1 411 | 3 183 | MIT |
| 96 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 400 | 1 392–1 407 | 7 103 | Proprietary |
| 97 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 399 | 1 393–1 406 | 11 202 | MIT |
| 98 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 399 | 1 387–1 411 | 2 627 | Proprietary |
| 99 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 399 | 1 381–1 417 | 1 202 | Apache 2.0 |
| 100 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 399 | 1 392–1 406 | 10 456 | MIT |
| 101 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 399 | 1 394–1 404 | 22 213 | Apache 2.0 |
| 102 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 398 | 1 393–1 404 | 14 235 | Proprietary |
| 103 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 397 | 1 385–1 409 | 2 654 | OpenMDW-1.1 |
| 104 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 397 | 1 374–1 420 | 571 | Proprietary |
| 105 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 397 | 1 390–1 404 | 8 226 | Proprietary |
| 106 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 397 | 1 390–1 403 | 9 093 | Proprietary |
| 107 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 396 | 1 390–1 403 | 11 855 | Apache 2.0 |
| 108 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 396 | 1 387–1 406 | 4 582 | Proprietary |
| 109 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 396 | 1 381–1 411 | 1 494 | Modified MIT |
| 110 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 395 | 1 388–1 402 | 8 781 | MIT |
| 111 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 394 | 1 387–1 400 | 11 451 | MIT |
| 112 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 393 | 1 381–1 406 | 2 204 | MIT |
| 113 | Gemini 2.5 Flash | 1 393 | 1 389–1 398 | 23 176 | Proprietary | |
| 114 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 393 | 1 385–1 401 | 5 694 | Proprietary |
| 115 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 392 | 1 368–1 415 | 609 | MIT |
| 116 | Grok 4 (0709) | xai | 1 391 | 1 384–1 398 | 7 306 | Proprietary |
| 117 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 390 | 1 382–1 398 | 6 851 | Apache 2.0 |
| 118 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 390 | 1 385–1 394 | 18 043 | Proprietary |
| 119 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 389 | 1 375–1 404 | 1 665 | MIT |
| 120 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 388 | 1 358–1 417 | 368 | Proprietary |
| 121 | Mistral Large 3 | mistral | 1 387 | 1 382–1 392 | 19 669 | Apache 2.0 |
| 122 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 386 | 1 379–1 393 | 7 745 | MIT |
| 123 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 386 | 1 378–1 394 | 6 071 | Proprietary | |
| 124 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 385 | 1 379–1 392 | 13 679 | Proprietary | |
| 125 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 382 | 1 359–1 406 | 626 | MIT |
| 126 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 382 | 1 370–1 394 | 2 690 | Modified MIT |
| 127 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 381 | 1 365–1 398 | 1 203 | Proprietary |
| 128 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 381 | 1 375–1 387 | 11 149 | Proprietary |
| 129 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 379 | 1 365–1 393 | 1 662 | Proprietary |
| 130 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 379 | 1 371–1 387 | 5 879 | Proprietary |
| 131 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 378 | 1 373–1 384 | 17 729 | Proprietary |
| 132 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 378 | 1 367–1 389 | 2 743 | MIT |
| 133 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 377 | 1 371–1 383 | 11 929 | Modified MIT |
| 134 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 376 | 1 366–1 387 | 4 188 | Proprietary |
| 135 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 376 | 1 365–1 388 | 3 181 | Proprietary |
| 136 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 376 | 1 369–1 382 | 9 173 | MIT |
| 137 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 374 | 1 369–1 379 | 18 046 | Apache 2.0 |
| 138 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 373 | 1 367–1 379 | 13 897 | Proprietary |
| 139 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 373 | 1 366–1 379 | 10 511 | Proprietary |
| 140 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 372 | 1 366–1 379 | 9 343 | Proprietary |
| 141 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 372 | 1 361–1 382 | 3 886 | Proprietary |
| 142 | Grok 4.3 | xAI | 1 370 | 1 364–1 376 | 17 230 | Proprietary |
| 143 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 370 | 1 355–1 384 | 1 528 | Apache 2.0 |
| 144 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 370 | 1 354–1 385 | 1 446 | Apache 2.0 |
| 145 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 369 | 1 365–1 373 | 33 514 | Proprietary |
| 146 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 369 | 1 361–1 377 | 6 302 | Proprietary |
| 147 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 368 | 1 354–1 383 | 1 889 | Apache 2.0 |
| 148 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 367 | 1 357–1 377 | 3 307 | Proprietary |
| 149 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 366 | 1 358–1 374 | 5 746 | Apache 2.0 |
| 150 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 365 | 1 356–1 374 | 4 577 | Proprietary |
| 151 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 365 | 1 358–1 371 | 9 018 | Proprietary |
| 152 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 363 | 1 355–1 371 | 5 381 | Apache 2.0 |
| 153 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 363 | 1 355–1 371 | 5 639 | Proprietary |
| 154 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 362 | 1 352–1 373 | 3 254 | MIT |
| 155 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 362 | 1 356–1 368 | 22 445 | Proprietary |
| 156 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 360 | 1 355–1 366 | 19 777 | Modified MIT |
| 157 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 360 | 1 347–1 373 | 1 932 | MIT |
| 158 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 360 | 1 354–1 366 | 12 065 | Apache 2.0 |
| 159 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 358 | 1 340–1 376 | 1 132 | OpenMDW-1.1 |
| 160 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 358 | 1 349–1 367 | 5 210 | Proprietary |
| 161 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 357 | 1 350–1 364 | 8 019 | MIT |
| 162 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 357 | 1 349–1 365 | 6 710 | Proprietary |
| 163 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 355 | 1 342–1 368 | 2 073 | MIT |
| 164 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 355 | 1 347–1 363 | 5 803 | Proprietary | |
| 165 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 354 | 1 334–1 373 | 856 | Proprietary |
| 166 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 353 | 1 345–1 360 | 9 634 | Apache 2.0 |
| 167 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 352 | 1 338–1 367 | 2 032 | Proprietary |
| 168 | Hy3 preview | Tencent | 1 351 | 1 334–1 368 | 1 372 | tencent-hunyuan-community |
| 169 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 350 | 1 343–1 358 | 7 525 | Proprietary |
| 170 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 349 | 1 341–1 357 | 6 605 | Apache 2.0 |
| 171 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 349 | 1 340–1 358 | 4 228 | Apache 2.0 |
| 172 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 348 | 1 325–1 370 | 636 | Proprietary |
| 173 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 341–1 354 | 12 636 | Proprietary |
| 174 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 339–1 355 | 5 945 | Apache 2.0 |
| 175 | R1 | DeepSeek | 1 347 | 1 337–1 356 | 3 571 | MIT |
| 176 | Muse Glimmer | Meta | 1 345 | 1 325–1 365 | 976 | Apache-2.0 |
| 177 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 345 | 1 325–1 366 | 754 | Proprietary |
| 178 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 344 | 1 338–1 351 | 8 654 | Proprietary | |
| 179 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 343 | 1 318–1 369 | 520 | MIT |
| 180 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 343 | 1 330–1 355 | 2 068 | Proprietary |
| 181 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 342 | 1 329–1 354 | 2 079 | Modified MIT |
| 182 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 340 | 1 331–1 349 | 4 845 | Proprietary |
| 183 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 340 | 1 332–1 347 | 5 692 | MIT |
| 184 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 336 | 1 325–1 347 | 2 850 | Proprietary |
| 185 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 336 | 1 319–1 352 | 1 262 | NVIDIA Open Model |
| 186 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 335 | 1 327–1 343 | 5 598 | Proprietary |
| 187 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 335 | 1 325–1 344 | 4 126 | Apache 2.0 |
| 188 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 333 | 1 320–1 347 | 1 868 | Proprietary |
| 189 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 333 | 1 325–1 341 | 6 799 | Proprietary |
| 190 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 333 | 1 326–1 340 | 7 739 | Proprietary | |
| 191 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 332 | 1 324–1 341 | 4 812 | Modified MIT |
| 192 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 332 | 1 324–1 340 | 6 046 | Proprietary |
| 193 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 331 | 1 322–1 341 | 3 621 | Proprietary |
| 194 | Step 3 | StepFun | 1 331 | 1 314–1 348 | 1 088 | Apache 2.0 |
| 195 | o1 | OpenAI | 1 331 | 1 321–1 341 | 4 823 | Proprietary |
| 196 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 328 | 1 321–1 335 | 8 396 | Modified MIT |
| 197 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 327 | 1 319–1 334 | 5 988 | Proprietary |
| 198 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 325 | 1 318–1 331 | 13 644 | Proprietary |
| 199 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 324 | 1 315–1 333 | 4 191 | DeepSeek |
| 200 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 320 | 1 312–1 328 | 6 854 | Proprietary |
| 201 | Gemma 3 27B | 1 320 | 1 313–1 327 | 8 000 | Gemma | |
| 202 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 317 | 1 308–1 326 | 4 496 | Apache 2.0 |
| 203 | Trinity Large Preview | — | 1 316 | 1 308–1 324 | 5 931 | Apache 2.0 |
| 204 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 315 | 1 306–1 323 | 4 728 | Apache 2.0 |
| 205 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 315 | 1 293–1 337 | 690 | Proprietary |
| 206 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 313 | 1 306–1 321 | 6 544 | Proprietary |
| 207 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 312 | 1 300–1 324 | 2 445 | Apache 2.0 |
| 208 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 309 | 1 291–1 327 | 1 099 | MIT |
| 209 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 309 | 1 296–1 321 | 2 251 | Proprietary |
| 210 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 308 | 1 301–1 315 | 7 984 | Proprietary |
| 211 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 306 | 1 300–1 313 | 10 059 | CC-BY-NC-4.0 |
| 212 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 305 | 1 281–1 329 | 485 | Proprietary |
| 213 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 305 | 1 298–1 312 | 9 269 | Proprietary | |
| 214 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 304 | 1 291–1 317 | 2 134 | MIT |
| 215 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 304 | 1 294–1 314 | 3 146 | Apache 2.0 |
| 216 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 303 | 1 296–1 311 | 6 254 | Apache 2.0 |
| 217 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 303 | 1 284–1 322 | 864 | MIT |
| 218 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 300 | 1 293–1 307 | 7 336 | Proprietary |
| 219 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 300 | 1 292–1 307 | 6 730 | Proprietary |
| 220 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 298 | 1 281–1 314 | 1 192 | Apache 2.0 |
| 221 | Gemma 3 12B | 1 297 | 1 276–1 318 | 697 | Gemma | |
| 222 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 297 | 1 288–1 306 | 4 510 | Proprietary | |
| 223 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 296 | 1 288–1 305 | 6 244 | Apache 2.0 |
| 224 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 296 | 1 273–1 319 | 788 | Apache 2.0 |
| 225 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 295 | 1 278–1 311 | 1 202 | MIT |
| 226 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 294 | 1 283–1 305 | 2 958 | NVIDIA Open Model |
| 227 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 293 | 1 278–1 308 | 1 468 | Proprietary |
| 228 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 292 | 1 284–1 300 | 5 494 | Apache 2.0 |
| 229 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 291 | 1 273–1 310 | 873 | Proprietary |
| 230 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 291 | 1 274–1 308 | 1 062 | Proprietary |
| 231 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 289 | 1 283–1 296 | 17 607 | Proprietary |
| 232 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 289 | 1 262–1 316 | 410 | Nvidia |
| 233 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 286 | 1 270–1 302 | 1 257 | MIT |
| 234 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 283 | 1 273–1 294 | 3 214 | Proprietary |
| 235 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 283 | 1 260–1 306 | 567 | Nvidia Open |
| 236 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 282 | 1 275–1 289 | 10 293 | Proprietary |
| 237 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 279 | 1 271–1 288 | 4 457 | Apache 2.0 |
| 238 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 279 | 1 273–1 284 | 14 260 | Proprietary |
| 239 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 279 | 1 258–1 299 | 704 | Apache 2.0 |
| 240 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 276 | 1 253–1 299 | 532 | Nvidia Open Model |
| 241 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 275 | 1 259–1 291 | 1 216 | DeepSeek |
| 242 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 273 | 1 264–1 282 | 6 124 | OpenMDW-1.1 |
| 243 | o3 Mini | OpenAI | 1 272 | 1 266–1 279 | 10 241 | Proprietary |
| 244 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 272 | 1 262–1 282 | 3 980 | Proprietary |
| 245 | Gemini Advanced (0514) | 1 271 | 1 262–1 281 | 7 526 | Proprietary | |
| 246 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 270 | 1 257–1 283 | 2 080 | Apache 2.0 |
| 247 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 270 | 1 248–1 293 | 820 | Apache 2.0 |
| 248 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 270 | 1 253–1 287 | 1 091 | Proprietary |
| 249 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 269 | 1 253–1 285 | 1 358 | Proprietary |
| 250 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 267 | 1 259–1 276 | 7 043 | Proprietary |
| 251 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 267 | 1 242–1 291 | 449 | Proprietary |
| 252 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 264 | 1 245–1 282 | 1 050 | Apache 2.0 |
| 253 | Gemma 3n E4B | 1 262 | 1 253–1 272 | 3 873 | Gemma | |
| 254 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 262 | 1 240–1 284 | 646 | Proprietary |
| 255 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 258 | 1 249–1 267 | 4 551 | Apache 2.0 |
| 256 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 258 | 1 251–1 266 | 14 793 | Proprietary |
| 257 | o1-mini | OpenAI | 1 257 | 1 250–1 264 | 8 598 | Proprietary |
| 258 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 253 | 1 247–1 260 | 11 284 | Proprietary |
| 259 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 253 | 1 228–1 278 | 448 | Proprietary |
| 260 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 251 | 1 243–1 260 | 5 693 | Proprietary | |
| 261 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 251 | 1 244–1 259 | 12 133 | Proprietary | |
| 262 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 250 | 1 242–1 258 | 5 817 | Apache 2.0 |
| 263 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 250 | 1 243–1 257 | 9 523 | Llama 3.1 Community |
| 264 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 250 | 1 242–1 257 | 6 925 | Llama 4 |
| 265 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 250 | 1 240–1 260 | 3 855 | Proprietary |
| 266 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 249 | 1 230–1 267 | 961 | Llama 3.1 |
| 267 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 244 | 1 231–1 257 | 1 872 | Proprietary |
| 268 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 243 | 1 225–1 260 | 1 061 | Proprietary |
| 269 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 242 | 1 235–1 250 | 15 221 | Proprietary |
| 270 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 242 | 1 234–1 251 | 5 281 | Llama |
| 271 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 242 | 1 220–1 264 | 885 | Apache 2.0 |
| 272 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 241 | 1 233–1 250 | 7 002 | Mistral Research |
| 273 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 241 | 1 228–1 255 | 1 974 | Proprietary |
| 274 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 241 | 1 234–1 248 | 7 230 | Llama 3.1 Community |
| 275 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 241 | 1 234–1 247 | 9 713 | Llama-3.3 |
| 276 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 240 | 1 229–1 252 | 2 396 | Qwen |
| 277 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 240 | 1 218–1 262 | 551 | Llama 3.1 |
| 278 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 239 | 1 231–1 246 | 13 185 | Proprietary |
| 279 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 237 | 1 229–1 245 | 13 994 | Proprietary |
| 280 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 237 | 1 222–1 252 | 1 656 | Apache 2.0 |
| 281 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 233 | 1 226–1 240 | 8 614 | Proprietary |
| 282 | Gemma 3 4B | 1 233 | 1 212–1 253 | 761 | Gemma | |
| 283 | Athene 70B (0725) | — | 1 232 | 1 222–1 243 | 3 246 | CC-BY-NC-4.0 |
| 284 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 230 | 1 222–1 239 | 5 130 | MRL |
| 285 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 230 | 1 220–1 240 | 3 664 | DeepSeek |
| 286 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 230 | 1 222–1 237 | 8 719 | Llama 3.1 Community |
| 287 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 229 | 1 220–1 238 | 4 378 | NexusFlow |
| 288 | OLMo 2 32B Instruct (0325) | Ai2 | 1 224 | 1 201–1 247 | 606 | Apache-2.0 |
| 289 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 224 | 1 218–1 230 | 12 380 | Proprietary |
| 290 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 223 | 1 209–1 238 | 1 450 | CC-BY-NC-4.0 |
| 291 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 222 | 1 201–1 244 | 675 | Proprietary |
| 292 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 220 | 1 214–1 226 | 29 359 | Proprietary |
| 293 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 219 | 1 199–1 239 | 877 | Proprietary |
| 294 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 218 | 1 203–1 233 | 1 433 | Jamba Open |
| 295 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 216 | 1 201–1 231 | 1 728 | Apache 2.0 |
| 296 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 216 | 1 191–1 241 | 757 | Apache 2.0 |
| 297 | Mercury | Inception Labs | 1 215 | 1 183–1 247 | 377 | Proprietary |
| 298 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 215 | 1 201–1 229 | 1 692 | MIT |
| 299 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 213 | 1 193–1 232 | 992 | Apache 2.0 |
| 300 | Gemma 2 27B | 1 212 | 1 206–1 219 | 12 280 | Gemma license |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: развлечения, спорт, медиа
Направление «отрасль: развлечения, спорт, медиа»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 417; 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