Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: естественные и социальные науки». 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 Argon (High) | 1 546 | 1 532–1 561 | 1 929 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Carbon (High) | 1 543 | 1 519–1 566 | 656 | Proprietary | |
| 3 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 535 | 1 523–1 546 | 2 869 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 532 | 1 524–1 541 | 5 922 | Proprietary |
| 5 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 523 | 1 516–1 531 | 7 897 | Proprietary | |
| 6 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 521 | 1 514–1 527 | 12 515 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 520 | 1 506–1 534 | 1 911 | Proprietary |
| 8 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 518 | 1 512–1 524 | 14 037 | Proprietary |
| 9 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 514 | 1 505–1 523 | 4 948 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 511 | 1 506–1 517 | 14 782 | Proprietary |
| 11 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 511 | 1 503–1 520 | 5 367 | Proprietary | |
| 12 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 508 | 1 499–1 516 | 5 732 | Kimi K3 license |
| 13 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 508 | 1 500–1 515 | 7 375 | Proprietary |
| 14 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 508 | 1 501–1 514 | 11 046 | Proprietary |
| 15 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 506 | 1 483–1 530 | 596 | MIT |
| 16 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 506 | 1 496–1 517 | 3 600 | Proprietary |
| 17 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 505 | 1 488–1 522 | 1 241 | Proprietary |
| 18 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 499 | 1 485–1 513 | 1 861 | Proprietary |
| 19 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 498 | 1 489–1 507 | 4 477 | MIT |
| 20 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 498 | 1 488–1 507 | 3 730 | Proprietary |
| 21 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 497 | 1 491–1 504 | 11 184 | Proprietary |
| 22 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 497 | 1 492–1 502 | 22 070 | Proprietary | |
| 23 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 495 | 1 487–1 502 | 7 784 | Proprietary | |
| 24 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 494 | 1 487–1 501 | 7 983 | Proprietary | |
| 25 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 488 | 1 480–1 497 | 5 810 | Proprietary | |
| 26 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 488 | 1 481–1 495 | 8 917 | MIT |
| 27 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 487 | 1 472–1 502 | 1 704 | Proprietary |
| 28 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 485 | 1 479–1 492 | 11 623 | Proprietary |
| 29 | Gemini 3 Pro | 1 485 | 1 477–1 493 | 6 963 | Proprietary | |
| 30 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 485 | 1 478–1 491 | 11 788 | Proprietary |
| 31 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 484 | 1 476–1 492 | 6 813 | MIT |
| 32 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 483 | 1 475–1 492 | 6 388 | Proprietary |
| 33 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 483 | 1 476–1 491 | 7 780 | Proprietary |
| 34 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 482 | 1 476–1 488 | 12 822 | MIT |
| 35 | Gemini 2.5 Pro | 1 480 | 1 475–1 485 | 20 864 | Proprietary | |
| 36 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 479 | 1 456–1 502 | 697 | Proprietary |
| 37 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 479 | 1 472–1 485 | 10 954 | MIT |
| 38 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 479 | 1 472–1 485 | 10 634 | Proprietary |
| 39 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 477 | 1 471–1 484 | 10 434 | Proprietary |
| 40 | Muse Spark | Meta | 1 475 | 1 463–1 488 | 2 372 | Proprietary |
| 41 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 475 | 1 468–1 481 | 11 654 | Proprietary |
| 42 | Gemini 3 Flash | 1 473 | 1 464–1 481 | 5 072 | Proprietary | |
| 43 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 471 | 1 465–1 478 | 10 720 | Proprietary |
| 44 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 471 | 1 458–1 484 | 2 239 | MIT |
| 45 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 470 | 1 463–1 477 | 9 171 | MIT |
| 46 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 468 | 1 454–1 483 | 1 638 | Proprietary |
| 47 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 468 | 1 460–1 476 | 6 710 | Modified MIT |
| 48 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 468 | 1 458–1 477 | 4 445 | Apache 2.0 |
| 49 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 466 | 1 447–1 485 | 930 | Proprietary |
| 50 | Grok 4.5 | xAI | 1 465 | 1 457–1 472 | 6 520 | Proprietary |
| 51 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 464 | 1 451–1 478 | 1 893 | OpenMDW-1.1 |
| 52 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 464 | 1 456–1 472 | 6 748 | Proprietary |
| 53 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 463 | 1 456–1 470 | 8 793 | MIT |
| 54 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 463 | 1 456–1 469 | 10 867 | Proprietary |
| 55 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 463 | 1 456–1 469 | 11 082 | Proprietary |
| 56 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 462 | 1 454–1 469 | 8 725 | Proprietary |
| 57 | GLM 5 | Z.ai | 1 461 | 1 452–1 469 | 4 718 | MIT |
| 58 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 460 | 1 448–1 473 | 2 419 | MIT |
| 59 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 459 | 1 452–1 467 | 6 880 | Proprietary |
| 60 | Step 5 Preview | StepFun | 1 459 | 1 445–1 473 | 1 825 | Proprietary |
| 61 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 459 | 1 453–1 465 | 11 809 | Modified MIT |
| 62 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 458 | 1 443–1 474 | 1 525 | MIT |
| 63 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 458 | 1 449–1 467 | 4 107 | Proprietary |
| 64 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 458 | 1 445–1 470 | 2 141 | MIT |
| 65 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 457 | 1 448–1 467 | 4 212 | Proprietary |
| 66 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 457 | 1 452–1 463 | 15 975 | Apache 2.0 |
| 67 | Gemma 4 31B | 1 457 | 1 438–1 476 | 932 | Apache 2.0 | |
| 68 | Hy3 | Tencent | 1 457 | 1 444–1 469 | 2 173 | Apache 2.0 |
| 69 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 456 | 1 449–1 464 | 7 458 | Apache 2.0 |
| 70 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 456 | 1 448–1 464 | 5 931 | MIT |
| 71 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 455 | 1 448–1 463 | 7 111 | Proprietary |
| 72 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 455 | 1 448–1 462 | 10 678 | Proprietary |
| 73 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 454 | 1 449–1 460 | 14 939 | Proprietary | |
| 74 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 454 | 1 448–1 460 | 11 575 | Proprietary |
| 75 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 453 | 1 446–1 461 | 7 835 | Proprietary |
| 76 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 453 | 1 430–1 476 | 549 | Proprietary |
| 77 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 452 | 1 446–1 458 | 12 744 | Proprietary |
| 78 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 451 | 1 427–1 476 | 571 | MIT |
| 79 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 451 | 1 443–1 460 | 5 844 | Proprietary | |
| 80 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 451 | 1 443–1 458 | 6 110 | Proprietary |
| 81 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 450 | 1 443–1 456 | 10 896 | MiniMax Community License |
| 82 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 450 | 1 437–1 462 | 2 543 | Proprietary |
| 83 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 448 | 1 433–1 464 | 1 586 | Proprietary |
| 84 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 448 | 1 440–1 456 | 6 052 | Proprietary |
| 85 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 448 | 1 433–1 462 | 1 642 | Proprietary |
| 86 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 447 | 1 442–1 453 | 13 597 | Proprietary |
| 87 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 447 | 1 439–1 454 | 8 388 | MIT |
| 88 | Gemma 4 26B A4B | 1 446 | 1 428–1 465 | 927 | Apache 2.0 | |
| 89 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 446 | 1 426–1 466 | 792 | Proprietary |
| 90 | Mistral Large 3 | mistral | 1 445 | 1 440–1 451 | 14 433 | Apache 2.0 |
| 91 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 445 | 1 438–1 452 | 7 631 | MIT |
| 92 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 445 | 1 420–1 470 | 530 | MIT |
| 93 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 445 | 1 422–1 468 | 610 | Proprietary |
| 94 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 445 | 1 429–1 460 | 1 733 | Apache 2.0 |
| 95 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 444 | 1 435–1 454 | 4 057 | Proprietary |
| 96 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 444 | 1 439–1 449 | 15 288 | Proprietary |
| 97 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 444 | 1 434–1 454 | 3 859 | MIT |
| 98 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 443 | 1 428–1 459 | 1 421 | MIT |
| 99 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 443 | 1 429–1 456 | 1 958 | Proprietary |
| 100 | Grok 4.1 | xAI | 1 442 | 1 436–1 448 | 11 125 | Proprietary |
| 101 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 442 | 1 437–1 447 | 13 717 | Proprietary |
| 102 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 441 | 1 436–1 447 | 13 616 | Proprietary |
| 103 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 441 | 1 432–1 450 | 4 610 | Proprietary |
| 104 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 440 | 1 433–1 448 | 7 701 | MIT |
| 105 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 439 | 1 432–1 447 | 7 642 | Proprietary |
| 106 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 439 | 1 432–1 447 | 7 241 | Proprietary |
| 107 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 438 | 1 430–1 447 | 5 817 | Proprietary |
| 108 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 438 | 1 427–1 449 | 3 250 | Proprietary |
| 109 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 437 | 1 429–1 446 | 5 732 | Proprietary |
| 110 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 437 | 1 432–1 442 | 15 760 | Apache 2.0 |
| 111 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 437 | 1 430–1 444 | 8 482 | MIT |
| 112 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 437 | 1 428–1 445 | 5 589 | Proprietary |
| 113 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 436 | 1 430–1 443 | 11 144 | Proprietary |
| 114 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 436 | 1 428–1 445 | 4 783 | Apache 2.0 |
| 115 | Grok 4 (0709) | xai | 1 435 | 1 427–1 442 | 6 707 | Proprietary |
| 116 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 434 | 1 426–1 443 | 5 221 | Proprietary | |
| 117 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 434 | 1 424–1 444 | 3 528 | Apache 2.0 |
| 118 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 434 | 1 417–1 450 | 1 263 | Modified MIT |
| 119 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 433 | 1 411–1 455 | 723 | Proprietary |
| 120 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 433 | 1 421–1 446 | 2 290 | MIT |
| 121 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 433 | 1 418–1 448 | 1 493 | Apache 2.0 |
| 122 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 433 | 1 425–1 441 | 6 749 | Proprietary |
| 123 | Gemini 2.5 Flash | 1 433 | 1 428–1 437 | 20 587 | Proprietary | |
| 124 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 433 | 1 409–1 456 | 680 | Apache 2.0 |
| 125 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 432 | 1 424–1 441 | 4 798 | Proprietary |
| 126 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 432 | 1 424–1 441 | 4 914 | Apache 2.0 |
| 127 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 430 | 1 420–1 441 | 3 386 | MIT |
| 128 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 430 | 1 417–1 443 | 1 937 | MIT |
| 129 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 429 | 1 423–1 436 | 9 926 | Proprietary |
| 130 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 428 | 1 419–1 438 | 4 489 | Proprietary |
| 131 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 428 | 1 414–1 442 | 1 942 | Modified MIT |
| 132 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 428 | 1 414–1 441 | 1 831 | MIT |
| 133 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 427 | 1 419–1 436 | 6 110 | Apache 2.0 |
| 134 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 427 | 1 416–1 437 | 2 975 | Proprietary |
| 135 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 426 | 1 418–1 433 | 6 865 | MIT |
| 136 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 425 | 1 419–1 432 | 10 508 | Proprietary | |
| 137 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 425 | 1 418–1 432 | 8 278 | Proprietary |
| 138 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 425 | 1 410–1 439 | 1 679 | MIT |
| 139 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 424 | 1 411–1 437 | 1 894 | Proprietary |
| 140 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 423 | 1 401–1 445 | 688 | OpenMDW-1.1 |
| 141 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 423 | 1 416–1 430 | 7 881 | MIT |
| 142 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 422 | 1 415–1 429 | 7 936 | Proprietary |
| 143 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 421 | 1 415–1 427 | 13 804 | Proprietary |
| 144 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 420 | 1 408–1 432 | 2 545 | Proprietary |
| 145 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 420 | 1 414–1 427 | 9 481 | Proprietary |
| 146 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 418 | 1 412–1 425 | 10 296 | Modified MIT |
| 147 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 417 | 1 410–1 424 | 10 527 | Proprietary |
| 148 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 417 | 1 411–1 423 | 12 269 | Proprietary |
| 149 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 416 | 1 408–1 425 | 5 007 | Proprietary |
| 150 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 416 | 1 405–1 427 | 2 759 | MIT |
| 151 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 416 | 1 410–1 422 | 14 224 | Modified MIT |
| 152 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 416 | 1 404–1 428 | 2 770 | Proprietary |
| 153 | Hy3 preview | Tencent | 1 416 | 1 399–1 433 | 1 243 | tencent-hunyuan-community |
| 154 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 415 | 1 409–1 422 | 9 836 | Proprietary |
| 155 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 414 | 1 408–1 421 | 9 818 | Apache 2.0 |
| 156 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 413 | 1 398–1 428 | 1 428 | Proprietary |
| 157 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 413 | 1 404–1 421 | 5 191 | Apache 2.0 |
| 158 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 412 | 1 396–1 429 | 1 241 | Apache 2.0 |
| 159 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 409 | 1 379–1 440 | 341 | Proprietary |
| 160 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 408 | 1 389–1 427 | 953 | Proprietary |
| 161 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 407 | 1 390–1 424 | 1 243 | Proprietary |
| 162 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 407 | 1 398–1 415 | 4 917 | MIT |
| 163 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 406 | 1 379–1 434 | 428 | Proprietary |
| 164 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 406 | 1 401–1 411 | 25 083 | Proprietary |
| 165 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 406 | 1 397–1 414 | 6 252 | Apache 2.0 |
| 166 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 404 | 1 381–1 427 | 603 | Proprietary |
| 167 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 403 | 1 394–1 413 | 4 287 | Proprietary |
| 168 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 403 | 1 394–1 411 | 5 134 | Proprietary |
| 169 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 401 | 1 387–1 414 | 1 950 | Proprietary |
| 170 | Grok 4.3 | xAI | 1 399 | 1 393–1 406 | 11 786 | Proprietary |
| 171 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 399 | 1 385–1 412 | 1 764 | MIT |
| 172 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 395 | 1 388–1 402 | 7 599 | Proprietary | |
| 173 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 393 | 1 383–1 403 | 3 675 | Apache 2.0 |
| 174 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 390 | 1 378–1 402 | 2 638 | Proprietary |
| 175 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 389 | 1 363–1 415 | 482 | MIT |
| 176 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 388 | 1 372–1 404 | 1 222 | NVIDIA Open Model |
| 177 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 387 | 1 381–1 394 | 14 249 | Proprietary |
| 178 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 387 | 1 373–1 401 | 1 740 | Modified MIT |
| 179 | Muse Glimmer | Meta | 1 385 | 1 362–1 408 | 664 | Apache-2.0 |
| 180 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 385 | 1 377–1 394 | 5 464 | Proprietary |
| 181 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 384 | 1 371–1 397 | 2 104 | Apache 2.0 |
| 182 | Gemma 3 27B | 1 383 | 1 376–1 390 | 7 870 | Gemma | |
| 183 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 382 | 1 369–1 395 | 2 130 | Proprietary |
| 184 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 382 | 1 375–1 389 | 8 490 | Proprietary |
| 185 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 382 | 1 370–1 393 | 2 583 | Proprietary |
| 186 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 382 | 1 374–1 389 | 7 630 | MIT |
| 187 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 382 | 1 373–1 390 | 4 826 | Apache 2.0 |
| 188 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 381 | 1 363–1 400 | 1 012 | MIT |
| 189 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 381 | 1 373–1 389 | 5 679 | Proprietary |
| 190 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 381 | 1 355–1 407 | 514 | Apache 2.0 |
| 191 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 381 | 1 372–1 389 | 5 632 | Proprietary |
| 192 | R1 | DeepSeek | 1 375 | 1 365–1 385 | 3 309 | MIT |
| 193 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 374 | 1 364–1 384 | 3 664 | Proprietary |
| 194 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 374 | 1 367–1 381 | 10 505 | Proprietary |
| 195 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 373 | 1 365–1 382 | 5 215 | Proprietary | |
| 196 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 372 | 1 352–1 392 | 798 | Apache 2.0 |
| 197 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 372 | 1 363–1 381 | 4 562 | Apache 2.0 |
| 198 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 371 | 1 361–1 380 | 4 208 | Proprietary |
| 199 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 369 | 1 362–1 377 | 7 134 | Modified MIT |
| 200 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 369 | 1 360–1 378 | 4 820 | Proprietary |
| 201 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 367 | 1 359–1 375 | 5 921 | Proprietary |
| 202 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 367 | 1 344–1 390 | 594 | Nvidia Open |
| 203 | Gemma 3 12B | 1 366 | 1 345–1 386 | 760 | Gemma | |
| 204 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 364 | 1 355–1 373 | 4 368 | Modified MIT |
| 205 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 363 | 1 355–1 371 | 6 985 | Proprietary |
| 206 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 361 | 1 341–1 380 | 920 | MIT |
| 207 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 361 | 1 353–1 368 | 7 784 | Proprietary | |
| 208 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 358 | 1 345–1 371 | 1 877 | MIT |
| 209 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 358 | 1 343–1 373 | 1 507 | Proprietary |
| 210 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 355 | 1 346–1 364 | 5 099 | Apache 2.0 |
| 211 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 354 | 1 346–1 362 | 5 800 | Apache 2.0 |
| 212 | Step 3 | StepFun | 1 354 | 1 336–1 372 | 1 068 | Apache 2.0 |
| 213 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 354 | 1 346–1 361 | 7 536 | Proprietary |
| 214 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 353 | 1 341–1 365 | 2 553 | NVIDIA Open Model |
| 215 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 352 | 1 334–1 371 | 968 | Proprietary |
| 216 | Trinity Large Preview | — | 1 352 | 1 343–1 361 | 5 176 | Apache 2.0 |
| 217 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 350 | 1 332–1 369 | 986 | Proprietary |
| 218 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 349 | 1 331–1 366 | 1 122 | Apache 2.0 |
| 219 | o1 | OpenAI | 1 348 | 1 339–1 357 | 5 419 | Proprietary |
| 220 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 337–1 357 | 4 025 | Apache 2.0 |
| 221 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 347 | 1 338–1 356 | 4 521 | Apache 2.0 |
| 222 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 345 | 1 337–1 354 | 5 616 | Proprietary |
| 223 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 344 | 1 318–1 370 | 493 | Proprietary |
| 224 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 343 | 1 325–1 361 | 1 081 | MIT |
| 225 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 340 | 1 332–1 348 | 6 387 | Proprietary |
| 226 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 339 | 1 329–1 350 | 3 382 | Proprietary |
| 227 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 339 | 1 332–1 346 | 9 389 | CC-BY-NC-4.0 |
| 228 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 338 | 1 328–1 349 | 2 899 | Apache 2.0 |
| 229 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 335 | 1 309–1 362 | 527 | Apache 2.0 |
| 230 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 333 | 1 323–1 342 | 3 766 | DeepSeek |
| 231 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 332 | 1 305–1 360 | 395 | Nvidia |
| 232 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 332 | 1 323–1 341 | 4 444 | Proprietary | |
| 233 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 330 | 1 311–1 349 | 863 | Proprietary |
| 234 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 330 | 1 308–1 351 | 734 | MIT |
| 235 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 328 | 1 321–1 336 | 6 492 | Proprietary |
| 236 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 328 | 1 318–1 339 | 4 011 | OpenMDW-1.1 |
| 237 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 328 | 1 301–1 354 | 414 | Proprietary |
| 238 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 324 | 1 298–1 350 | 498 | Nvidia Open Model |
| 239 | Gemma 3n E4B | 1 323 | 1 314–1 333 | 3 677 | Gemma | |
| 240 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 321 | 1 312–1 330 | 4 585 | Apache 2.0 |
| 241 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 321 | 1 314–1 327 | 9 790 | Proprietary | |
| 242 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 319 | 1 303–1 335 | 1 309 | Proprietary |
| 243 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 318 | 1 290–1 345 | 384 | Proprietary |
| 244 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 317 | 1 304–1 331 | 1 771 | Proprietary |
| 245 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 316 | 1 302–1 331 | 1 867 | Apache 2.0 |
| 246 | o1-mini | OpenAI | 1 316 | 1 308–1 323 | 8 979 | Proprietary |
| 247 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 315 | 1 306–1 325 | 4 822 | Proprietary |
| 248 | o3 Mini | OpenAI | 1 315 | 1 309–1 322 | 9 609 | Proprietary |
| 249 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 314 | 1 307–1 321 | 10 796 | Proprietary |
| 250 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 310 | 1 291–1 330 | 1 009 | Apache 2.0 |
| 251 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 307 | 1 283–1 331 | 707 | Apache 2.0 |
| 252 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 307 | 1 298–1 316 | 4 368 | NexusFlow |
| 253 | Gemma 3 4B | 1 305 | 1 285–1 326 | 780 | Gemma | |
| 254 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 304 | 1 275–1 333 | 499 | Apache 2.0 |
| 255 | Mercury | Inception Labs | 1 300 | 1 266–1 334 | 297 | Proprietary |
| 256 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 300 | 1 292–1 307 | 8 788 | Proprietary |
| 257 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 299 | 1 291–1 308 | 6 083 | Proprietary | |
| 258 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 299 | 1 290–1 307 | 6 708 | Proprietary |
| 259 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 297 | 1 281–1 314 | 1 162 | Proprietary |
| 260 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 296 | 1 281–1 311 | 1 669 | Apache 2.0 |
| 261 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 295 | 1 288–1 302 | 7 177 | Llama 3.1 Community |
| 262 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 295 | 1 288–1 302 | 19 017 | Proprietary |
| 263 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 295 | 1 285–1 304 | 4 702 | Proprietary |
| 264 | Athene 70B (0725) | — | 1 294 | 1 282–1 305 | 3 029 | CC-BY-NC-4.0 |
| 265 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 293 | 1 277–1 309 | 1 299 | Llama 3.1 |
| 266 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 291 | 1 270–1 312 | 707 | Proprietary |
| 267 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 290 | 1 274–1 306 | 1 404 | Apache 2.0 |
| 268 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 288 | 1 271–1 305 | 1 137 | DeepSeek |
| 269 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 288 | 1 280–1 295 | 6 714 | Llama 4 |
| 270 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 286 | 1 279–1 293 | 11 641 | Proprietary |
| 271 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 285 | 1 277–1 293 | 7 445 | Proprietary |
| 272 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 284 | 1 263–1 306 | 696 | Proprietary |
| 273 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 284 | 1 277–1 292 | 10 001 | Llama 3.1 Community |
| 274 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 284 | 1 278–1 291 | 9 353 | Llama-3.3 |
| 275 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 279 | 1 268–1 290 | 2 975 | Qwen |
| 276 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 278 | 1 269–1 287 | 4 980 | Llama |
| 277 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 276 | 1 269–1 283 | 9 381 | Llama 3.1 Community |
| 278 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 275 | 1 267–1 283 | 6 932 | Qwen |
| 279 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 274 | 1 266–1 282 | 7 560 | Proprietary |
| 280 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 273 | 1 264–1 283 | 4 318 | DeepSeek |
| 281 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 270 | 1 263–1 277 | 13 749 | Proprietary |
| 282 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 270 | 1 264–1 276 | 15 553 | Proprietary |
| 283 | Gemini Advanced (0514) | 1 268 | 1 259–1 277 | 8 815 | Proprietary | |
| 284 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 267 | 1 259–1 275 | 13 570 | Proprietary | |
| 285 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 267 | 1 243–1 291 | 520 | Llama 3.1 |
| 286 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 266 | 1 258–1 274 | 7 485 | Mistral Research |
| 287 | Reka Core (20240904) | — | 1 265 | 1 249–1 282 | 1 183 | Proprietary |
| 288 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 265 | 1 256–1 273 | 5 224 | Apache 2.0 |
| 289 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 260 | 1 252–1 269 | 4 869 | MRL |
| 290 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 258 | 1 238–1 278 | 913 | Proprietary |
| 291 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 256 | 1 248–1 263 | 16 354 | Proprietary |
| 292 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 255 | 1 246–1 264 | 4 281 | Proprietary |
| 293 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 255 | 1 247–1 262 | 17 680 | Proprietary |
| 294 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 254 | 1 248–1 260 | 33 790 | Proprietary |
| 295 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 252 | 1 231–1 273 | 885 | Apache 2.0 |
| 296 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 252 | 1 237–1 266 | 1 639 | CC-BY-NC-4.0 |
| 297 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 250 | 1 242–1 258 | 16 044 | Proprietary |
| 298 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 249 | 1 233–1 265 | 1 358 | Jamba Open |
| 299 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 247 | 1 241–1 253 | 11 848 | Proprietary |
| 300 | OLMo 2 32B Instruct (0325) | Ai2 | 1 239 | 1 216–1 263 | 580 | Apache-2.0 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: естественные и социальные науки
Направление «отрасль: естественные и социальные науки»: 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