Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: математика». Показано 300 из 402 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) | 1 549 | 1 528–1 570 | 765 | Proprietary | |
| 2 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 544 | 1 524–1 563 | 952 | Proprietary |
| 3 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 544 | 1 533–1 554 | 4 144 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 539 | 1 525–1 553 | 2 017 | Proprietary |
| 5 | Gemini 4 Carbon (High) | 1 534 | 1 497–1 572 | 247 | Proprietary | |
| 6 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 526 | 1 504–1 549 | 663 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 525 | 1 515–1 535 | 4 411 | Proprietary |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 519 | 1 507–1 531 | 2 891 | Proprietary | |
| 9 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 518 | 1 506–1 530 | 2 647 | Proprietary |
| 10 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 516 | 1 507–1 525 | 5 044 | Proprietary |
| 11 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 515 | 1 491–1 540 | 529 | Proprietary |
| 12 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 513 | 1 488–1 538 | 536 | Proprietary |
| 13 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 513 | 1 475–1 552 | 227 | MIT |
| 14 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 510 | 1 499–1 520 | 3 661 | Proprietary |
| 15 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 504 | 1 490–1 518 | 1 943 | Kimi K3 license |
| 16 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 501 | 1 488–1 515 | 2 013 | Proprietary | |
| 17 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 501 | 1 485–1 516 | 1 436 | MIT |
| 18 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 499 | 1 473–1 526 | 478 | Proprietary |
| 19 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 497 | 1 486–1 508 | 3 485 | Proprietary |
| 20 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 497 | 1 486–1 507 | 3 547 | Proprietary |
| 21 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 496 | 1 457–1 536 | 201 | Proprietary |
| 22 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 496 | 1 486–1 506 | 3 979 | Proprietary |
| 23 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 496 | 1 482–1 510 | 1 887 | Proprietary |
| 24 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 496 | 1 483–1 508 | 2 427 | MIT |
| 25 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 495 | 1 485–1 506 | 3 840 | Proprietary |
| 26 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 494 | 1 482–1 506 | 2 705 | Proprietary | |
| 27 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 494 | 1 481–1 506 | 2 461 | Proprietary |
| 28 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 492 | 1 476–1 509 | 1 301 | Proprietary |
| 29 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 492 | 1 481–1 504 | 2 886 | Proprietary | |
| 30 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 491 | 1 478–1 505 | 2 047 | Proprietary |
| 31 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 491 | 1 478–1 504 | 2 151 | Proprietary | |
| 32 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 491 | 1 481–1 501 | 4 234 | MIT |
| 33 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 490 | 1 480–1 500 | 4 074 | Proprietary |
| 34 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 490 | 1 474–1 506 | 1 324 | Proprietary |
| 35 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 489 | 1 478–1 501 | 2 920 | MIT |
| 36 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 488 | 1 465–1 512 | 632 | Proprietary |
| 37 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 487 | 1 467–1 507 | 875 | Proprietary |
| 38 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 485 | 1 473–1 497 | 2 683 | Proprietary |
| 39 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 484 | 1 464–1 503 | 880 | MIT |
| 40 | Hy3 | Tencent | 1 483 | 1 463–1 504 | 815 | Apache 2.0 |
| 41 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 483 | 1 473–1 493 | 3 988 | Proprietary |
| 42 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 482 | 1 471–1 494 | 2 901 | Proprietary |
| 43 | Grok 4.5 | xAI | 1 482 | 1 469–1 495 | 2 164 | Proprietary |
| 44 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 481 | 1 471–1 492 | 3 626 | Proprietary |
| 45 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 480 | 1 467–1 493 | 2 198 | Modified MIT |
| 46 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 479 | 1 459–1 498 | 910 | MIT |
| 47 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 478 | 1 471–1 486 | 7 499 | Proprietary | |
| 48 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 477 | 1 466–1 489 | 2 772 | Proprietary |
| 49 | Gemma 4 26B A4B | 1 477 | 1 446–1 508 | 309 | Apache 2.0 | |
| 50 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 476 | 1 441–1 512 | 254 | Apache 2.0 |
| 51 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 475 | 1 445–1 505 | 365 | Proprietary |
| 52 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 474 | 1 464–1 483 | 4 065 | Modified MIT |
| 53 | Gemini 3 Pro | 1 472 | 1 459–1 485 | 2 117 | Proprietary | |
| 54 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 471 | 1 461–1 482 | 3 647 | MIT |
| 55 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 470 | 1 457–1 483 | 2 325 | Proprietary |
| 56 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 470 | 1 457–1 482 | 2 255 | Proprietary |
| 57 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 468 | 1 459–1 478 | 3 777 | Proprietary |
| 58 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 468 | 1 446–1 489 | 716 | Proprietary |
| 59 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 467 | 1 456–1 477 | 3 738 | Proprietary |
| 60 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 465 | 1 427–1 504 | 243 | Proprietary |
| 61 | Gemma 4 31B | 1 465 | 1 436–1 494 | 343 | Apache 2.0 | |
| 62 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 465 | 1 449–1 480 | 1 564 | Proprietary |
| 63 | Gemini 3 Flash | 1 464 | 1 449–1 479 | 1 525 | Proprietary | |
| 64 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 462 | 1 450–1 475 | 2 540 | Apache 2.0 |
| 65 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 462 | 1 440–1 484 | 716 | OpenMDW-1.1 |
| 66 | Step 5 Preview | StepFun | 1 462 | 1 439–1 485 | 643 | Proprietary |
| 67 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 462 | 1 453–1 471 | 4 208 | Proprietary |
| 68 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 461 | 1 448–1 475 | 2 025 | Proprietary |
| 69 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 460 | 1 445–1 475 | 1 641 | Apache 2.0 |
| 70 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 459 | 1 445–1 473 | 1 666 | Proprietary |
| 71 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 455 | 1 445–1 466 | 3 293 | MIT |
| 72 | Muse Spark | Meta | 1 455 | 1 434–1 475 | 859 | Proprietary |
| 73 | Gemini 2.5 Pro | 1 454 | 1 447–1 462 | 6 914 | Proprietary | |
| 74 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 454 | 1 442–1 465 | 2 993 | MIT |
| 75 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 453 | 1 445–1 462 | 5 737 | Apache 2.0 |
| 76 | GLM 5 | Z.ai | 1 452 | 1 437–1 466 | 1 596 | MIT |
| 77 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 451 | 1 439–1 463 | 2 638 | MIT |
| 78 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 449 | 1 431–1 468 | 1 046 | Proprietary |
| 79 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 449 | 1 426–1 472 | 597 | Proprietary |
| 80 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 449 | 1 435–1 462 | 1 867 | Proprietary |
| 81 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 449 | 1 437–1 460 | 2 880 | Proprietary |
| 82 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 447 | 1 433–1 460 | 1 783 | MIT |
| 83 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 447 | 1 436–1 457 | 3 964 | MiniMax Community License |
| 84 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 446 | 1 437–1 456 | 4 311 | Proprietary |
| 85 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 446 | 1 436–1 457 | 3 643 | Proprietary |
| 86 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 445 | 1 430–1 461 | 1 338 | Proprietary |
| 87 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 443 | 1 417–1 469 | 516 | MIT |
| 88 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 443 | 1 431–1 455 | 2 619 | Proprietary |
| 89 | Hy3 preview | Tencent | 1 442 | 1 415–1 470 | 452 | tencent-hunyuan-community |
| 90 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 442 | 1 431–1 452 | 3 558 | Proprietary |
| 91 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 441 | 1 417–1 465 | 543 | MIT |
| 92 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 441 | 1 405–1 477 | 204 | Proprietary |
| 93 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 441 | 1 433–1 449 | 5 215 | Apache 2.0 |
| 94 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 441 | 1 418–1 463 | 649 | Modified MIT |
| 95 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 440 | 1 427–1 453 | 1 968 | MIT |
| 96 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 440 | 1 426–1 453 | 2 039 | Apache 2.0 |
| 97 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 439 | 1 427–1 451 | 2 482 | MIT |
| 98 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 438 | 1 412–1 465 | 462 | Proprietary |
| 99 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 438 | 1 408–1 467 | 361 | Modified MIT |
| 100 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 437 | 1 428–1 447 | 4 774 | Modified MIT |
| 101 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 437 | 1 414–1 461 | 561 | MIT |
| 102 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 437 | 1 422–1 452 | 1 694 | Proprietary |
| 103 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 436 | 1 403–1 468 | 307 | Proprietary |
| 104 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 436 | 1 425–1 446 | 3 206 | Modified MIT |
| 105 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 435 | 1 396–1 475 | 203 | Proprietary |
| 106 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 435 | 1 409–1 461 | 476 | Apache 2.0 |
| 107 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 434 | 1 415–1 453 | 951 | Proprietary |
| 108 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 434 | 1 416–1 451 | 1 077 | Apache 2.0 |
| 109 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 434 | 1 422–1 445 | 2 484 | Proprietary |
| 110 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 434 | 1 420–1 447 | 2 036 | Proprietary | |
| 111 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 434 | 1 405–1 462 | 389 | Apache 2.0 |
| 112 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 434 | 1 418–1 449 | 1 520 | Proprietary |
| 113 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 433 | 1 404–1 463 | 403 | MIT |
| 114 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 432 | 1 421–1 443 | 2 980 | MIT |
| 115 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 432 | 1 418–1 445 | 1 871 | Proprietary |
| 116 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 432 | 1 417–1 446 | 1 719 | Apache 2.0 |
| 117 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 431 | 1 422–1 440 | 4 878 | Proprietary | |
| 118 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 430 | 1 413–1 447 | 1 151 | Proprietary |
| 119 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 430 | 1 417–1 444 | 2 012 | Proprietary |
| 120 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 430 | 1 397–1 464 | 271 | Proprietary |
| 121 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 430 | 1 413–1 447 | 1 260 | MIT |
| 122 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 430 | 1 420–1 440 | 4 369 | Proprietary |
| 123 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 429 | 1 422–1 437 | 8 282 | Proprietary |
| 124 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 429 | 1 420–1 439 | 5 298 | Proprietary |
| 125 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 429 | 1 414–1 444 | 1 671 | Apache 2.0 |
| 126 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 428 | 1 418–1 439 | 3 423 | Proprietary |
| 127 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 426 | 1 415–1 438 | 2 827 | MIT |
| 128 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 426 | 1 416–1 435 | 3 905 | Proprietary |
| 129 | Mistral Large 3 | mistral | 1 424 | 1 415–1 433 | 4 728 | Apache 2.0 |
| 130 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 424 | 1 408–1 439 | 1 559 | Proprietary |
| 131 | Grok 4 (0709) | xai | 1 424 | 1 411–1 436 | 2 133 | Proprietary |
| 132 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 423 | 1 412–1 433 | 3 455 | Proprietary |
| 133 | Gemini 2.5 Flash | 1 422 | 1 415–1 430 | 7 071 | Proprietary | |
| 134 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 422 | 1 403–1 441 | 980 | Proprietary |
| 135 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 421 | 1 410–1 432 | 3 158 | Apache 2.0 |
| 136 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 420 | 1 386–1 455 | 257 | OpenMDW-1.1 |
| 137 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 420 | 1 406–1 434 | 1 704 | Proprietary | |
| 138 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 420 | 1 388–1 451 | 282 | Apache 2.0 |
| 139 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 419 | 1 407–1 432 | 2 208 | Proprietary |
| 140 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 419 | 1 395–1 443 | 600 | Apache 2.0 |
| 141 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 419 | 1 398–1 440 | 720 | MIT |
| 142 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 418 | 1 409–1 428 | 4 556 | Proprietary |
| 143 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 417 | 1 407–1 427 | 3 582 | Proprietary | |
| 144 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 416 | 1 391–1 442 | 489 | Proprietary |
| 145 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 415 | 1 396–1 434 | 919 | MIT |
| 146 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 415 | 1 393–1 437 | 636 | MIT |
| 147 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 415 | 1 404–1 425 | 3 251 | Proprietary |
| 148 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 413 | 1 394–1 433 | 828 | MIT |
| 149 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 413 | 1 402–1 424 | 3 357 | Proprietary |
| 150 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 412 | 1 404–1 421 | 5 099 | Proprietary |
| 151 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 411 | 1 389–1 434 | 626 | Proprietary |
| 152 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 411 | 1 389–1 434 | 624 | MIT |
| 153 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 411 | 1 395–1 428 | 1 209 | Apache 2.0 |
| 154 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 411 | 1 399–1 423 | 2 531 | MIT |
| 155 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 411 | 1 385–1 436 | 520 | Proprietary |
| 156 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 410 | 1 395–1 426 | 1 283 | Proprietary |
| 157 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 410 | 1 396–1 425 | 1 728 | Apache 2.0 |
| 158 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 409 | 1 398–1 420 | 3 477 | Proprietary |
| 159 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 409 | 1 393–1 424 | 1 632 | Proprietary |
| 160 | Grok 4.1 | xAI | 1 407 | 1 396–1 417 | 3 585 | Proprietary |
| 161 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 406 | 1 398–1 415 | 4 893 | Proprietary |
| 162 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 406 | 1 394–1 418 | 2 437 | Proprietary |
| 163 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 405 | 1 379–1 432 | 446 | NVIDIA Open Model |
| 164 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 405 | 1 390–1 419 | 1 767 | Proprietary |
| 165 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 404 | 1 392–1 415 | 2 954 | Proprietary |
| 166 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 401 | 1 389–1 414 | 2 281 | Apache 2.0 |
| 167 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 401 | 1 383–1 420 | 976 | Proprietary |
| 168 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 399 | 1 377–1 422 | 641 | Modified MIT |
| 169 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 398 | 1 385–1 412 | 1 711 | Proprietary |
| 170 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 398 | 1 358–1 437 | 182 | Nvidia Open |
| 171 | Grok 4.3 | xAI | 1 397 | 1 387–1 407 | 3 932 | Proprietary |
| 172 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 396 | 1 381–1 410 | 1 584 | Proprietary |
| 173 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 396 | 1 380–1 411 | 1 463 | MIT |
| 174 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 395 | 1 381–1 410 | 1 491 | Apache 2.0 |
| 175 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 392 | 1 354–1 430 | 221 | Proprietary |
| 176 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 391 | 1 379–1 404 | 2 051 | Proprietary |
| 177 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 390 | 1 378–1 401 | 2 644 | Proprietary |
| 178 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 390 | 1 367–1 412 | 686 | Apache 2.0 |
| 179 | R1 | DeepSeek | 1 389 | 1 375–1 404 | 1 504 | MIT |
| 180 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 388 | 1 361–1 414 | 443 | MIT |
| 181 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 386 | 1 371–1 401 | 1 547 | Apache 2.0 |
| 182 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 385 | 1 371–1 399 | 2 019 | Proprietary |
| 183 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 380 | 1 364–1 397 | 1 303 | Proprietary |
| 184 | o1 | OpenAI | 1 380 | 1 370–1 391 | 3 876 | Proprietary |
| 185 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 379 | 1 366–1 393 | 1 914 | Proprietary |
| 186 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 379 | 1 367–1 391 | 2 401 | Modified MIT |
| 187 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 379 | 1 368–1 390 | 2 779 | Proprietary |
| 188 | o3 Mini | OpenAI | 1 379 | 1 370–1 388 | 4 357 | Proprietary |
| 189 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 377 | 1 365–1 389 | 2 242 | Proprietary | |
| 190 | Muse Glimmer | Meta | 1 377 | 1 339–1 414 | 246 | Apache-2.0 |
| 191 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 376 | 1 365–1 388 | 2 621 | Proprietary |
| 192 | Step 3 | StepFun | 1 375 | 1 342–1 409 | 299 | Apache 2.0 |
| 193 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 375 | 1 353–1 396 | 730 | NVIDIA Open Model |
| 194 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 370 | 1 345–1 395 | 513 | MIT |
| 195 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 369 | 1 336–1 402 | 300 | Apache 2.0 |
| 196 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 368 | 1 350–1 387 | 960 | Proprietary |
| 197 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 368 | 1 345–1 392 | 644 | Proprietary |
| 198 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 368 | 1 340–1 397 | 378 | MIT |
| 199 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 367 | 1 357–1 378 | 2 950 | Proprietary |
| 200 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 367 | 1 354–1 380 | 1 986 | Proprietary | |
| 201 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 366 | 1 351–1 382 | 1 443 | Apache 2.0 |
| 202 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 366 | 1 332–1 401 | 259 | MIT |
| 203 | o1-mini | OpenAI | 1 366 | 1 358–1 375 | 6 318 | Proprietary |
| 204 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 365 | 1 335–1 395 | 364 | MIT |
| 205 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 364 | 1 353–1 375 | 2 947 | MIT |
| 206 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 363 | 1 349–1 378 | 1 577 | Apache 2.0 |
| 207 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 363 | 1 349–1 377 | 1 765 | Apache 2.0 |
| 208 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 363 | 1 346–1 380 | 1 328 | OpenMDW-1.1 |
| 209 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 361 | 1 341–1 381 | 801 | Proprietary |
| 210 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 360 | 1 345–1 375 | 1 413 | Proprietary |
| 211 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 360 | 1 349–1 370 | 3 085 | Proprietary |
| 212 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 358 | 1 345–1 370 | 2 321 | Proprietary |
| 213 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 357 | 1 342–1 372 | 1 567 | Modified MIT |
| 214 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 357 | 1 347–1 366 | 3 747 | Proprietary | |
| 215 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 356 | 1 342–1 370 | 1 571 | Apache 2.0 |
| 216 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 354 | 1 342–1 366 | 2 192 | Proprietary |
| 217 | Trinity Large Preview | — | 1 354 | 1 339–1 369 | 1 786 | Apache 2.0 |
| 218 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 351 | 1 333–1 369 | 994 | Apache 2.0 |
| 219 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 351 | 1 336–1 366 | 1 750 | Apache 2.0 |
| 220 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 347 | 1 335–1 358 | 2 478 | Proprietary |
| 221 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 346 | 1 319–1 374 | 439 | Apache 2.0 |
| 222 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 344 | 1 320–1 369 | 569 | Proprietary |
| 223 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 344 | 1 307–1 381 | 207 | Nvidia |
| 224 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 339 | 1 327–1 350 | 2 546 | Proprietary |
| 225 | Gemma 3 12B | 1 336 | 1 306–1 366 | 333 | Gemma | |
| 226 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 336 | 1 298–1 373 | 226 | MIT |
| 227 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 332 | 1 311–1 354 | 627 | Proprietary |
| 228 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 329 | 1 291–1 368 | 211 | Apache 2.0 |
| 229 | Gemma 3 27B | 1 327 | 1 317–1 337 | 3 211 | Gemma | |
| 230 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 327 | 1 299–1 355 | 439 | Proprietary |
| 231 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 324 | 1 317–1 332 | 6 506 | Proprietary | |
| 232 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 324 | 1 284–1 364 | 225 | Apache 2.0 |
| 233 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 318 | 1 307–1 329 | 2 399 | Proprietary | |
| 234 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 314 | 1 302–1 326 | 2 326 | DeepSeek |
| 235 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 314 | 1 303–1 324 | 3 177 | Proprietary |
| 236 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 312 | 1 302–1 322 | 3 654 | CC-BY-NC-4.0 |
| 237 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 311 | 1 282–1 340 | 379 | Apache 2.0 |
| 238 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 310 | 1 288–1 332 | 543 | Proprietary |
| 239 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 307 | 1 300–1 314 | 8 595 | Proprietary |
| 240 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 306 | 1 296–1 317 | 3 206 | Proprietary |
| 241 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 305 | 1 295–1 316 | 2 942 | NexusFlow |
| 242 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 305 | 1 281–1 329 | 585 | Apache 2.0 |
| 243 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 305 | 1 290–1 320 | 1 265 | Proprietary |
| 244 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 304 | 1 278–1 330 | 431 | Proprietary |
| 245 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 304 | 1 275–1 333 | 362 | Proprietary |
| 246 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 298 | 1 265–1 332 | 216 | Proprietary |
| 247 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 294 | 1 283–1 306 | 2 568 | Llama 4 |
| 248 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 294 | 1 286–1 301 | 10 038 | Proprietary |
| 249 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 291 | 1 270–1 312 | 638 | Proprietary |
| 250 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 290 | 1 282–1 299 | 4 565 | Qwen |
| 251 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 290 | 1 258–1 322 | 224 | Proprietary |
| 252 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 288 | 1 263–1 314 | 441 | Proprietary |
| 253 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 287 | 1 269–1 306 | 874 | Llama 3.1 |
| 254 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 286 | 1 272–1 299 | 1 802 | Llama |
| 255 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 284 | 1 277–1 292 | 13 306 | Proprietary |
| 256 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 284 | 1 276–1 291 | 7 604 | Proprietary |
| 257 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 283 | 1 275–1 292 | 5 805 | Proprietary |
| 258 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 283 | 1 272–1 293 | 2 991 | Proprietary |
| 259 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 279 | 1 266–1 292 | 1 804 | Qwen |
| 260 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 279 | 1 270–1 289 | 4 114 | Proprietary | |
| 261 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 278 | 1 260–1 296 | 893 | DeepSeek |
| 262 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 276 | 1 268–1 284 | 9 328 | Proprietary | |
| 263 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 276 | 1 268–1 284 | 7 242 | Llama 3.1 Community |
| 264 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 276 | 1 241–1 311 | 288 | Apache 2.0 |
| 265 | Gemini Advanced (0514) | 1 276 | 1 266–1 286 | 5 787 | Proprietary | |
| 266 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 276 | 1 267–1 284 | 4 366 | Llama 3.1 Community |
| 267 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 274 | 1 250–1 298 | 534 | Proprietary |
| 268 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 273 | 1 263–1 284 | 3 039 | DeepSeek |
| 269 | Gemma 3n E4B | 1 273 | 1 257–1 288 | 1 402 | Gemma | |
| 270 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 273 | 1 265–1 281 | 6 253 | Proprietary |
| 271 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 271 | 1 264–1 279 | 7 966 | Proprietary |
| 272 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 271 | 1 257–1 284 | 1 931 | Apache 2.0 |
| 273 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 270 | 1 262–1 278 | 11 549 | Proprietary |
| 274 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 268 | 1 260–1 276 | 11 796 | Proprietary |
| 275 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 267 | 1 259–1 275 | 5 237 | Llama-3.3 |
| 276 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 265 | 1 257–1 274 | 5 745 | Mistral Research |
| 277 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 264 | 1 257–1 271 | 22 970 | Proprietary |
| 278 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 261 | 1 251–1 272 | 2 650 | Proprietary |
| 279 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 261 | 1 253–1 269 | 10 830 | Proprietary |
| 280 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 257 | 1 247–1 267 | 3 037 | MRL |
| 281 | Gemma 3 4B | 1 256 | 1 226–1 286 | 365 | Gemma | |
| 282 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 255 | 1 229–1 282 | 572 | Proprietary |
| 283 | Phi 4 | Microsoft | 1 254 | 1 242–1 266 | 2 350 | MIT |
| 284 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 253 | 1 245–1 262 | 6 524 | Llama 3.1 Community |
| 285 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 249 | 1 241–1 257 | 5 757 | Proprietary |
| 286 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 246 | 1 218–1 274 | 349 | Llama 3.1 |
| 287 | Hunyuan Standard 256K | Tencent | 1 243 | 1 212–1 274 | 292 | Proprietary |
| 288 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba Qwen | 1 243 | 1 222–1 264 | 619 | Apache 2.0 |
| 289 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 243 | 1 229–1 258 | 1 447 | Apache 2.0 |
| 290 | Reka Core (20240904) | — | 1 239 | 1 223–1 255 | 1 039 | Proprietary |
| 291 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 238 | 1 230–1 247 | 7 315 | Proprietary | |
| 292 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 234 | 1 223–1 246 | 2 173 | Proprietary |
| 293 | Athene 70B (0725) | — | 1 233 | 1 222–1 244 | 2 559 | CC-BY-NC-4.0 |
| 294 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 233 | 1 219–1 247 | 1 669 | DeepSeek License |
| 295 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 231 | 1 221–1 241 | 4 235 | Qianwen LICENSE |
| 296 | GLM-4 (0520) | zai | 1 230 | 1 213–1 246 | 1 067 | Proprietary |
| 297 | Llama 3.1 Nemotron 51B Instruct | NVIDIA | 1 228 | 1 203–1 254 | 422 | Llama 3.1 |
| 298 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 228 | 1 217–1 238 | 6 112 | Proprietary |
| 299 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 227 | 1 211–1 244 | 962 | Jamba Open |
| 300 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 226 | 1 217–1 235 | 4 171 | Proprietary |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: математика
Направление «отрасль: математика»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 402; 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