Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: право, госуправление». Показано 300 из 392 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) | 1 565 | 1 529–1 602 | 284 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 537 | 1 517–1 558 | 938 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 528 | 1 517–1 540 | 3 033 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 523 | 1 514–1 532 | 6 198 | Proprietary |
| 5 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 513 | 1 496–1 529 | 1 398 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 512 | 1 492–1 533 | 951 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 511 | 1 503–1 519 | 6 874 | Proprietary |
| 8 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 509 | 1 485–1 534 | 629 | Proprietary |
| 9 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 509 | 1 489–1 529 | 914 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 509 | 1 501–1 516 | 7 111 | Proprietary |
| 11 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 504 | 1 495–1 513 | 5 251 | Proprietary |
| 12 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 502 | 1 490–1 513 | 2 859 | Kimi K3 license |
| 13 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 500 | 1 489–1 510 | 4 087 | Proprietary | |
| 14 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 498 | 1 488–1 508 | 3 755 | Proprietary |
| 15 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 497 | 1 485–1 509 | 2 688 | Proprietary | |
| 16 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 496 | 1 482–1 511 | 1 819 | Proprietary |
| 17 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 494 | 1 481–1 506 | 2 352 | Proprietary |
| 18 | Gemini 3 Pro | 1 492 | 1 481–1 503 | 3 031 | Proprietary | |
| 19 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 491 | 1 483–1 500 | 5 622 | Proprietary |
| 20 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 489 | 1 480–1 498 | 5 430 | Proprietary |
| 21 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 487 | 1 477–1 498 | 3 834 | Proprietary | |
| 22 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 487 | 1 478–1 497 | 4 327 | MIT |
| 23 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 487 | 1 477–1 497 | 4 050 | Proprietary | |
| 24 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 486 | 1 480–1 493 | 10 871 | Proprietary | |
| 25 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 486 | 1 477–1 495 | 5 227 | Proprietary |
| 26 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 485 | 1 464–1 506 | 822 | Proprietary |
| 27 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 485 | 1 453–1 516 | 343 | MIT |
| 28 | Muse Spark | Meta | 1 484 | 1 465–1 503 | 1 019 | Proprietary |
| 29 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 484 | 1 469–1 498 | 1 743 | Proprietary |
| 30 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 482 | 1 472–1 492 | 3 962 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 482 | 1 473–1 490 | 5 918 | Proprietary |
| 32 | Gemini 2.5 Pro | 1 480 | 1 474–1 487 | 8 933 | Proprietary | |
| 33 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 479 | 1 468–1 490 | 2 998 | Proprietary | |
| 34 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 477 | 1 468–1 486 | 5 508 | Proprietary |
| 35 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 477 | 1 443–1 510 | 313 | Proprietary |
| 36 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 475 | 1 466–1 484 | 5 423 | Proprietary |
| 37 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 475 | 1 464–1 486 | 3 332 | MIT |
| 38 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 474 | 1 466–1 483 | 6 264 | MIT |
| 39 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 474 | 1 452–1 496 | 761 | Proprietary |
| 40 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 473 | 1 460–1 486 | 2 277 | MIT |
| 41 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 473 | 1 463–1 484 | 3 656 | Proprietary |
| 42 | Gemini 3 Flash | 1 473 | 1 461–1 485 | 2 405 | Proprietary | |
| 43 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 470 | 1 461–1 479 | 5 702 | Proprietary |
| 44 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 469 | 1 434–1 504 | 260 | Proprietary |
| 45 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 468 | 1 457–1 479 | 3 130 | Proprietary |
| 46 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 466 | 1 457–1 474 | 5 225 | MIT |
| 47 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 464 | 1 455–1 474 | 4 487 | MIT |
| 48 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 463 | 1 454–1 472 | 5 371 | Proprietary |
| 49 | Grok 4.5 | xAI | 1 463 | 1 452–1 474 | 3 322 | Proprietary |
| 50 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 462 | 1 451–1 473 | 3 023 | Modified MIT |
| 51 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 461 | 1 451–1 471 | 4 041 | Proprietary |
| 52 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 459 | 1 450–1 469 | 4 331 | MIT |
| 53 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 459 | 1 439–1 480 | 825 | MIT |
| 54 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 459 | 1 451–1 468 | 5 428 | Proprietary |
| 55 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 459 | 1 448–1 469 | 3 065 | Proprietary |
| 56 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 458 | 1 429–1 488 | 325 | Proprietary |
| 57 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 458 | 1 422–1 493 | 258 | MIT |
| 58 | Gemma 4 26B A4B | 1 456 | 1 429–1 483 | 415 | Apache 2.0 | |
| 59 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 455 | 1 438–1 472 | 1 263 | Proprietary |
| 60 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 455 | 1 443–1 466 | 2 780 | Proprietary |
| 61 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 454 | 1 445–1 463 | 5 327 | Proprietary |
| 62 | GLM 5 | Z.ai | 1 454 | 1 441–1 466 | 2 273 | MIT |
| 63 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 453 | 1 423–1 483 | 402 | Proprietary |
| 64 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 453 | 1 444–1 462 | 4 498 | Proprietary |
| 65 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 452 | 1 433–1 472 | 969 | OpenMDW-1.1 |
| 66 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 452 | 1 441–1 462 | 3 558 | Proprietary |
| 67 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 450 | 1 442–1 458 | 5 983 | Proprietary |
| 68 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 449 | 1 441–1 457 | 6 167 | Proprietary |
| 69 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 448 | 1 439–1 457 | 5 184 | Proprietary |
| 70 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 448 | 1 436–1 460 | 2 450 | MIT |
| 71 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 448 | 1 427–1 468 | 773 | Proprietary |
| 72 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 447 | 1 437–1 458 | 3 732 | Apache 2.0 |
| 73 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 447 | 1 433–1 460 | 2 148 | Apache 2.0 |
| 74 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 447 | 1 429–1 464 | 1 256 | MIT |
| 75 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 446 | 1 432–1 460 | 1 853 | Proprietary |
| 76 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 446 | 1 428–1 464 | 1 140 | MIT |
| 77 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 445 | 1 435–1 456 | 3 485 | Proprietary |
| 78 | Grok 4.1 | xAI | 1 445 | 1 436–1 454 | 5 044 | Proprietary |
| 79 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 445 | 1 437–1 452 | 7 227 | Proprietary | |
| 80 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 445 | 1 431–1 459 | 1 870 | Proprietary |
| 81 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 445 | 1 437–1 453 | 5 305 | Proprietary |
| 82 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 444 | 1 426–1 463 | 969 | MIT |
| 83 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 442 | 1 434–1 449 | 7 506 | Apache 2.0 |
| 84 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 442 | 1 434–1 450 | 5 870 | Proprietary |
| 85 | Step 5 Preview | StepFun | 1 441 | 1 421–1 460 | 931 | Proprietary |
| 86 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 441 | 1 432–1 449 | 5 644 | Modified MIT |
| 87 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 440 | 1 430–1 451 | 3 193 | Proprietary |
| 88 | Mistral Large 3 | mistral | 1 440 | 1 433–1 448 | 6 699 | Apache 2.0 |
| 89 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 439 | 1 432–1 447 | 6 698 | Proprietary |
| 90 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 439 | 1 429–1 449 | 4 089 | MIT |
| 91 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 439 | 1 429–1 449 | 4 140 | MIT |
| 92 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 439 | 1 419–1 459 | 826 | Proprietary |
| 93 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 439 | 1 416–1 461 | 736 | Apache 2.0 |
| 94 | Gemma 4 31B | 1 438 | 1 412–1 464 | 452 | Apache 2.0 | |
| 95 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 438 | 1 422–1 454 | 1 476 | MIT |
| 96 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 438 | 1 429–1 447 | 4 925 | Proprietary |
| 97 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 437 | 1 417–1 457 | 893 | Modified MIT |
| 98 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 437 | 1 401–1 473 | 258 | Proprietary |
| 99 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 437 | 1 426–1 447 | 3 617 | Proprietary |
| 100 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 436 | 1 424–1 448 | 2 707 | Proprietary |
| 101 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 435 | 1 424–1 447 | 2 675 | Proprietary |
| 102 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 435 | 1 420–1 449 | 1 695 | Proprietary |
| 103 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 434 | 1 425–1 443 | 5 555 | MiniMax Community License |
| 104 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 434 | 1 411–1 456 | 701 | Proprietary |
| 105 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 433 | 1 420–1 446 | 2 107 | Proprietary |
| 106 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 431 | 1 416–1 447 | 1 414 | Apache 2.0 |
| 107 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 431 | 1 417–1 445 | 1 902 | Proprietary |
| 108 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 431 | 1 419–1 442 | 3 038 | Proprietary | |
| 109 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 431 | 1 399–1 462 | 341 | Apache 2.0 |
| 110 | Gemini 2.5 Flash | 1 431 | 1 424–1 437 | 8 906 | Proprietary | |
| 111 | Hy3 preview | Tencent | 1 430 | 1 405–1 456 | 554 | tencent-hunyuan-community |
| 112 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 428 | 1 414–1 443 | 1 702 | Proprietary |
| 113 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 428 | 1 421–1 436 | 6 601 | Apache 2.0 |
| 114 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 428 | 1 418–1 438 | 3 745 | Proprietary |
| 115 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 428 | 1 416–1 440 | 2 863 | Proprietary |
| 116 | Grok 4 (0709) | xai | 1 428 | 1 416–1 440 | 2 584 | Proprietary |
| 117 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 428 | 1 408–1 447 | 974 | Proprietary |
| 118 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 428 | 1 415–1 440 | 2 154 | Proprietary | |
| 119 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 427 | 1 410–1 445 | 1 145 | Proprietary |
| 120 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 427 | 1 417–1 437 | 3 773 | Proprietary |
| 121 | Hy3 | Tencent | 1 426 | 1 407–1 444 | 1 068 | Apache 2.0 |
| 122 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 425 | 1 400–1 450 | 532 | Modified MIT |
| 123 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 425 | 1 415–1 435 | 3 489 | MIT |
| 124 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 425 | 1 411–1 438 | 1 893 | Proprietary |
| 125 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 424 | 1 414–1 435 | 3 771 | MIT |
| 126 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 423 | 1 409–1 437 | 1 829 | Proprietary |
| 127 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 423 | 1 410–1 435 | 2 345 | Apache 2.0 |
| 128 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 421 | 1 410–1 431 | 3 217 | Proprietary |
| 129 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 421 | 1 404–1 437 | 1 367 | Proprietary |
| 130 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 420 | 1 412–1 428 | 6 680 | Proprietary |
| 131 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 420 | 1 395–1 445 | 501 | MIT |
| 132 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 419 | 1 406–1 432 | 2 293 | Proprietary |
| 133 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 419 | 1 408–1 429 | 3 085 | MIT |
| 134 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 419 | 1 402–1 435 | 1 370 | MIT |
| 135 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 418 | 1 409–1 427 | 5 024 | Proprietary | |
| 136 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 417 | 1 409–1 426 | 5 337 | Proprietary |
| 137 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 417 | 1 396–1 438 | 777 | MIT |
| 138 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 417 | 1 397–1 438 | 770 | MIT |
| 139 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 417 | 1 398–1 435 | 1 001 | MIT |
| 140 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 416 | 1 383–1 450 | 274 | Proprietary |
| 141 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 416 | 1 403–1 429 | 2 205 | Proprietary |
| 142 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 416 | 1 407–1 425 | 4 569 | Modified MIT |
| 143 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 415 | 1 390–1 440 | 532 | Apache 2.0 |
| 144 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 414 | 1 405–1 423 | 5 066 | Proprietary |
| 145 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 414 | 1 403–1 425 | 3 157 | Apache 2.0 |
| 146 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 411 | 1 394–1 427 | 1 218 | MIT |
| 147 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 410 | 1 400–1 420 | 3 491 | MIT |
| 148 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 408 | 1 379–1 437 | 402 | Proprietary |
| 149 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 408 | 1 399–1 417 | 4 662 | Apache 2.0 |
| 150 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 407 | 1 372–1 443 | 263 | MIT |
| 151 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 382–1 433 | 494 | Apache 2.0 |
| 152 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 406 | 1 386–1 427 | 796 | MIT |
| 153 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 406 | 1 393–1 418 | 2 187 | Apache 2.0 |
| 154 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 403 | 1 382–1 424 | 768 | Modified MIT |
| 155 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 403 | 1 395–1 411 | 6 833 | Modified MIT |
| 156 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 402 | 1 393–1 412 | 4 208 | Proprietary |
| 157 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 400 | 1 376–1 425 | 554 | Proprietary |
| 158 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 400 | 1 394–1 407 | 11 567 | Proprietary |
| 159 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 399 | 1 389–1 410 | 3 234 | Proprietary |
| 160 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 398 | 1 386–1 411 | 2 381 | Apache 2.0 |
| 161 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 397 | 1 388–1 406 | 4 801 | Proprietary |
| 162 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 396 | 1 377–1 416 | 880 | MIT |
| 163 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 396 | 1 387–1 404 | 6 888 | Proprietary |
| 164 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 394 | 1 354–1 434 | 212 | MIT |
| 165 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 394 | 1 382–1 406 | 2 516 | Apache 2.0 |
| 166 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 394 | 1 382–1 406 | 2 648 | Proprietary |
| 167 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 393 | 1 376–1 410 | 1 340 | Proprietary |
| 168 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 391 | 1 367–1 416 | 625 | Proprietary |
| 169 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 391 | 1 373–1 409 | 1 088 | Proprietary |
| 170 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 391 | 1 381–1 402 | 3 175 | Proprietary | |
| 171 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 391 | 1 367–1 416 | 553 | NVIDIA Open Model |
| 172 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 391 | 1 370–1 411 | 832 | Proprietary |
| 173 | Muse Glimmer | Meta | 1 387 | 1 354–1 421 | 299 | Apache-2.0 |
| 174 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 387 | 1 371–1 402 | 1 463 | Apache 2.0 |
| 175 | Grok 4.3 | xAI | 1 386 | 1 377–1 394 | 5 787 | Proprietary |
| 176 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 384 | 1 371–1 398 | 2 140 | Proprietary |
| 177 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 384 | 1 371–1 397 | 2 117 | Proprietary |
| 178 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 383 | 1 350–1 416 | 326 | OpenMDW-1.1 |
| 179 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 382 | 1 369–1 395 | 1 907 | MIT |
| 180 | Gemma 3 12B | 1 381 | 1 343–1 419 | 217 | Gemma | |
| 181 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 380 | 1 346–1 413 | 281 | Proprietary |
| 182 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 379 | 1 368–1 390 | 2 907 | MIT |
| 183 | Gemma 3 27B | 1 375 | 1 364–1 387 | 2 663 | Gemma | |
| 184 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 375 | 1 361–1 389 | 1 691 | Proprietary |
| 185 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 375 | 1 361–1 389 | 1 857 | Proprietary |
| 186 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 373 | 1 362–1 384 | 2 851 | Proprietary |
| 187 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 373 | 1 360–1 386 | 2 055 | Proprietary | |
| 188 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 372 | 1 356–1 388 | 1 404 | Proprietary |
| 189 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 371 | 1 350–1 393 | 734 | Proprietary |
| 190 | R1 | DeepSeek | 1 371 | 1 353–1 389 | 1 097 | MIT |
| 191 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 371 | 1 359–1 383 | 2 559 | Proprietary | |
| 192 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 368 | 1 353–1 384 | 1 454 | Proprietary |
| 193 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 367 | 1 358–1 377 | 4 965 | Proprietary |
| 194 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 366 | 1 354–1 379 | 2 422 | Proprietary |
| 195 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 366 | 1 355–1 377 | 3 301 | Modified MIT |
| 196 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 364 | 1 344–1 385 | 841 | Apache 2.0 |
| 197 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 363 | 1 336–1 391 | 417 | MIT |
| 198 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 362 | 1 332–1 392 | 367 | Proprietary |
| 199 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 362 | 1 324–1 400 | 208 | Proprietary |
| 200 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 359 | 1 339–1 379 | 900 | Proprietary |
| 201 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 358 | 1 343–1 373 | 1 559 | Apache 2.0 |
| 202 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 358 | 1 338–1 377 | 868 | MIT |
| 203 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 356 | 1 342–1 370 | 1 715 | Apache 2.0 |
| 204 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 355 | 1 341–1 368 | 1 875 | Apache 2.0 |
| 205 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 355 | 1 331–1 378 | 654 | Proprietary |
| 206 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 354 | 1 317–1 391 | 256 | Apache 2.0 |
| 207 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 353 | 1 338–1 367 | 1 741 | Modified MIT |
| 208 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 350 | 1 339–1 362 | 2 748 | Proprietary |
| 209 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 349 | 1 312–1 387 | 233 | Nvidia Open |
| 210 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 349 | 1 320–1 377 | 392 | Proprietary |
| 211 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 349 | 1 321–1 376 | 433 | Apache 2.0 |
| 212 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 348 | 1 337–1 358 | 3 434 | CC-BY-NC-4.0 |
| 213 | o1 | OpenAI | 1 346 | 1 332–1 361 | 1 945 | Proprietary |
| 214 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 346 | 1 333–1 359 | 2 387 | Apache 2.0 |
| 215 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 345 | 1 329–1 360 | 1 435 | Proprietary | |
| 216 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 343 | 1 331–1 355 | 2 436 | Proprietary |
| 217 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 342 | 1 330–1 354 | 2 621 | Proprietary |
| 218 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 341 | 1 325–1 358 | 1 312 | DeepSeek |
| 219 | Trinity Large Preview | — | 1 341 | 1 328–1 354 | 2 273 | Apache 2.0 |
| 220 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 341 | 1 324–1 357 | 1 223 | NVIDIA Open Model |
| 221 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 340 | 1 323–1 357 | 1 141 | Apache 2.0 |
| 222 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 338 | 1 304–1 372 | 271 | MIT |
| 223 | Step 3 | StepFun | 1 337 | 1 308–1 366 | 407 | Apache 2.0 |
| 224 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 337 | 1 325–1 349 | 2 334 | Apache 2.0 |
| 225 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 337 | 1 324–1 350 | 2 206 | Proprietary |
| 226 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 337 | 1 303–1 370 | 278 | Proprietary |
| 227 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 336 | 1 322–1 351 | 1 620 | Apache 2.0 |
| 228 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 331 | 1 311–1 351 | 885 | Apache 2.0 |
| 229 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 329 | 1 311–1 346 | 1 023 | Proprietary |
| 230 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 328 | 1 317–1 340 | 3 342 | Proprietary | |
| 231 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 328 | 1 313–1 343 | 1 697 | Proprietary |
| 232 | Gemma 3 4B | 1 327 | 1 292–1 363 | 245 | Gemma | |
| 233 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 326 | 1 286–1 366 | 245 | Apache 2.0 |
| 234 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 326 | 1 289–1 363 | 274 | Apache 2.0 |
| 235 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 326 | 1 315–1 337 | 3 813 | Proprietary |
| 236 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 325 | 1 293–1 357 | 285 | Apache 2.0 |
| 237 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 322 | 1 294–1 351 | 415 | MIT |
| 238 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 316 | 1 277–1 356 | 255 | Apache 2.0 |
| 239 | o1-mini | OpenAI | 1 315 | 1 304–1 327 | 3 138 | Proprietary |
| 240 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 315 | 1 300–1 330 | 2 005 | OpenMDW-1.1 |
| 241 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 314 | 1 300–1 328 | 1 754 | Apache 2.0 |
| 242 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 314 | 1 304–1 324 | 6 743 | Proprietary |
| 243 | Gemma 3n E4B | 1 309 | 1 294–1 325 | 1 389 | Gemma | |
| 244 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 309 | 1 294–1 324 | 1 723 | Proprietary |
| 245 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 308 | 1 279–1 337 | 429 | MIT |
| 246 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 307 | 1 283–1 331 | 588 | Proprietary |
| 247 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 305 | 1 295–1 316 | 3 866 | Proprietary |
| 248 | o3 Mini | OpenAI | 1 305 | 1 295–1 315 | 3 598 | Proprietary |
| 249 | Gemini Advanced (0514) | 1 304 | 1 290–1 318 | 2 962 | Proprietary | |
| 250 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 303 | 1 292–1 315 | 3 383 | Llama 3.1 Community |
| 251 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 303 | 1 277–1 330 | 489 | Llama 3.1 |
| 252 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 302 | 1 289–1 315 | 2 160 | Proprietary | |
| 253 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 302 | 1 289–1 315 | 2 330 | Llama 3.1 Community |
| 254 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 302 | 1 289–1 314 | 2 474 | Proprietary |
| 255 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 300 | 1 288–1 313 | 2 476 | Proprietary |
| 256 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 300 | 1 272–1 328 | 382 | Proprietary |
| 257 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 299 | 1 283–1 315 | 1 443 | NexusFlow |
| 258 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 299 | 1 272–1 326 | 470 | Proprietary |
| 259 | Athene 70B (0725) | — | 1 293 | 1 274–1 312 | 1 008 | CC-BY-NC-4.0 |
| 260 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 292 | 1 281–1 304 | 3 012 | Proprietary |
| 261 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 290 | 1 256–1 324 | 288 | Proprietary |
| 262 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 288 | 1 275–1 301 | 2 386 | Qwen |
| 263 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 287 | 1 258–1 317 | 415 | Apache 2.0 |
| 264 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 287 | 1 263–1 311 | 620 | Apache 2.0 |
| 265 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 286 | 1 274–1 298 | 2 583 | Llama 4 |
| 266 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 285 | 1 271–1 299 | 1 977 | Llama |
| 267 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 284 | 1 273–1 295 | 3 154 | Llama-3.3 |
| 268 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 284 | 1 272–1 295 | 3 177 | Llama 3.1 Community |
| 269 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 283 | 1 265–1 301 | 1 085 | Qwen |
| 270 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 282 | 1 267–1 298 | 1 518 | DeepSeek |
| 271 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 281 | 1 265–1 298 | 1 296 | Proprietary |
| 272 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 281 | 1 245–1 317 | 252 | Proprietary |
| 273 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 280 | 1 257–1 303 | 678 | Apache 2.0 |
| 274 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 279 | 1 249–1 308 | 375 | DeepSeek |
| 275 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 277 | 1 268–1 286 | 5 493 | Proprietary |
| 276 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 276 | 1 264–1 288 | 2 735 | Mistral Research |
| 277 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 275 | 1 263–1 288 | 2 674 | Proprietary |
| 278 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 275 | 1 260–1 290 | 1 593 | MRL |
| 279 | Reka Core (20240904) | — | 1 273 | 1 245–1 302 | 371 | Proprietary |
| 280 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 270 | 1 258–1 282 | 4 795 | Proprietary | |
| 281 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 270 | 1 257–1 283 | 2 118 | Apache 2.0 |
| 282 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 268 | 1 244–1 293 | 543 | MIT |
| 283 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 268 | 1 245–1 292 | 592 | CC-BY-NC-4.0 |
| 284 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 266 | 1 255–1 277 | 4 818 | Proprietary |
| 285 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 265 | 1 254–1 276 | 5 381 | Proprietary |
| 286 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 265 | 1 255–1 274 | 11 095 | Proprietary |
| 287 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 264 | 1 237–1 291 | 448 | Jamba Open |
| 288 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 261 | 1 249–1 273 | 5 037 | Proprietary |
| 289 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 259 | 1 249–1 268 | 4 229 | Proprietary |
| 290 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 257 | 1 223–1 291 | 273 | Apache 2.0 |
| 291 | Llama 3.1 Nemotron 51B Instruct | NVIDIA | 1 252 | 1 216–1 288 | 230 | Llama 3.1 |
| 292 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 249 | 1 238–1 261 | 5 572 | Proprietary |
| 293 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 248 | 1 233–1 262 | 1 742 | CC-BY-NC-4.0 |
| 294 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 248 | 1 234–1 261 | 2 128 | Proprietary | |
| 295 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 248 | 1 235–1 260 | 3 784 | Proprietary | |
| 296 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 246 | 1 215–1 278 | 382 | Proprietary |
| 297 | Nemotron-4 340B Instruct | NVIDIA | 1 246 | 1 228–1 264 | 1 177 | NVIDIA Open Model |
| 298 | Command R+ | Cohere | 1 245 | 1 233–1 257 | 4 403 | CC-BY-NC-4.0 |
| 299 | GLM-4 (0520) | zai | 1 244 | 1 219–1 269 | 556 | Proprietary |
| 300 | Gemma 2 27B | 1 241 | 1 231–1 252 | 4 458 | Gemma license |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: право, госуправление
Направление «отрасль: право, госуправление»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 392; 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