Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «отрасль: тексты, литература, языки». Показано 300 из 418 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) | 1 543 | 1 526–1 561 | 1 272 | Proprietary | |
| 2 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 531 | 1 520–1 543 | 3 425 | Proprietary |
| 3 | Gemini 4 Argon (High) | 1 526 | 1 515–1 537 | 3 448 | Proprietary | |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 514 | 1 504–1 523 | 4 937 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 502 | 1 497–1 507 | 21 945 | Proprietary |
| 6 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 501 | 1 495–1 508 | 12 718 | Proprietary |
| 7 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 499 | 1 492–1 506 | 10 266 | Proprietary |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 495 | 1 489–1 502 | 13 501 | Proprietary | |
| 9 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 495 | 1 489–1 500 | 20 868 | Proprietary |
| 10 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 493 | 1 480–1 506 | 2 289 | Proprietary |
| 11 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 492 | 1 486–1 498 | 16 555 | Proprietary |
| 12 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 492 | 1 486–1 497 | 22 357 | Proprietary |
| 13 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 490 | 1 483–1 498 | 9 004 | Proprietary | |
| 14 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 481 | 1 477–1 486 | 33 991 | Proprietary | |
| 15 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 479 | 1 473–1 485 | 16 953 | Proprietary |
| 16 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 478 | 1 472–1 485 | 12 578 | Proprietary | |
| 17 | Gemini 3 Pro | 1 478 | 1 471–1 485 | 9 575 | Proprietary | |
| 18 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 478 | 1 470–1 485 | 8 363 | Proprietary |
| 19 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 474 | 1 462–1 486 | 2 855 | Proprietary |
| 20 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 474 | 1 467–1 480 | 12 746 | Proprietary | |
| 21 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 471 | 1 464–1 478 | 9 815 | Kimi K3 license |
| 22 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 471 | 1 463–1 479 | 6 254 | Proprietary |
| 23 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 470 | 1 463–1 477 | 9 794 | Proprietary | |
| 24 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 470 | 1 462–1 478 | 7 597 | MIT |
| 25 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 468 | 1 449–1 487 | 985 | MIT |
| 26 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 466 | 1 460–1 472 | 18 138 | Proprietary |
| 27 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 466 | 1 457–1 475 | 5 172 | Proprietary |
| 28 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 464 | 1 458–1 470 | 18 501 | Proprietary |
| 29 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 464 | 1 457–1 470 | 11 965 | Proprietary |
| 30 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 462 | 1 442–1 482 | 909 | Proprietary |
| 31 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 462 | 1 456–1 468 | 17 215 | Proprietary |
| 32 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 461 | 1 455–1 467 | 14 305 | MIT |
| 33 | Gemini 3 Flash | 1 459 | 1 451–1 467 | 7 058 | Proprietary | |
| 34 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 458 | 1 452–1 464 | 16 331 | Proprietary |
| 35 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 456 | 1 449–1 462 | 11 432 | MIT |
| 36 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 455 | 1 449–1 460 | 17 659 | MIT |
| 37 | Gemini 2.5 Pro | 1 454 | 1 450–1 458 | 28 255 | Proprietary | |
| 38 | Muse Spark | Meta | 1 454 | 1 443–1 464 | 3 295 | Proprietary |
| 39 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 453 | 1 447–1 459 | 17 338 | Proprietary |
| 40 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 451 | 1 446–1 457 | 16 893 | Proprietary |
| 41 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 451 | 1 440–1 462 | 3 300 | Proprietary |
| 42 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 451 | 1 440–1 461 | 3 597 | MIT |
| 43 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 451 | 1 445–1 456 | 20 092 | MIT |
| 44 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 449 | 1 442–1 456 | 9 634 | Proprietary |
| 45 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 449 | 1 443–1 455 | 16 721 | Proprietary |
| 46 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 448 | 1 441–1 454 | 12 812 | Proprietary |
| 47 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 447 | 1 441–1 454 | 14 120 | MIT |
| 48 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 445 | 1 438–1 452 | 8 583 | Proprietary |
| 49 | Grok 4.5 | xAI | 1 445 | 1 438–1 451 | 10 824 | Proprietary |
| 50 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 444 | 1 432–1 456 | 2 615 | MIT |
| 51 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 444 | 1 438–1 449 | 17 563 | Proprietary |
| 52 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 443 | 1 426–1 461 | 1 188 | Proprietary |
| 53 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 442 | 1 430–1 455 | 2 652 | Proprietary |
| 54 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 442 | 1 437–1 447 | 18 991 | Proprietary |
| 55 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 439 | 1 429–1 449 | 4 214 | Proprietary |
| 56 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 439 | 1 432–1 446 | 9 570 | Modified MIT |
| 57 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 438 | 1 431–1 444 | 13 705 | MIT |
| 58 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 437 | 1 431–1 444 | 10 795 | Proprietary |
| 59 | GLM 5 | Z.ai | 1 436 | 1 429–1 444 | 7 019 | MIT |
| 60 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 436 | 1 431–1 441 | 22 024 | Proprietary | |
| 61 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 436 | 1 429–1 442 | 14 482 | Proprietary |
| 62 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 434 | 1 428–1 440 | 16 602 | Proprietary |
| 63 | Gemma 4 31B | 1 432 | 1 417–1 447 | 1 427 | Apache 2.0 | |
| 64 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 432 | 1 427–1 437 | 19 372 | Proprietary |
| 65 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 432 | 1 425–1 438 | 13 409 | Proprietary |
| 66 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 431 | 1 424–1 438 | 9 640 | Proprietary |
| 67 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 431 | 1 425–1 437 | 16 153 | Proprietary |
| 68 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 428 | 1 421–1 435 | 9 708 | Proprietary | |
| 69 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 428 | 1 421–1 434 | 9 359 | Proprietary |
| 70 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 428 | 1 420–1 435 | 6 388 | Proprietary |
| 71 | Step 5 Preview | StepFun | 1 427 | 1 416–1 439 | 3 108 | Proprietary |
| 72 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 425 | 1 420–1 430 | 17 895 | Modified MIT |
| 73 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 424 | 1 416–1 432 | 5 907 | Proprietary |
| 74 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 423 | 1 412–1 433 | 3 974 | MIT |
| 75 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 422 | 1 415–1 429 | 8 489 | Proprietary |
| 76 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 421 | 1 415–1 428 | 8 363 | Proprietary |
| 77 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 421 | 1 413–1 429 | 6 677 | Proprietary |
| 78 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 420 | 1 408–1 432 | 2 745 | Proprietary |
| 79 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 419 | 1 412–1 426 | 11 315 | Proprietary |
| 80 | Hy3 | Tencent | 1 419 | 1 408–1 429 | 3 681 | Apache 2.0 |
| 81 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 418 | 1 413–1 423 | 17 473 | Proprietary |
| 82 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 418 | 1 412–1 424 | 11 058 | Proprietary |
| 83 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 418 | 1 411–1 424 | 11 219 | Proprietary |
| 84 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 416 | 1 411–1 422 | 17 551 | MiniMax Community License |
| 85 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 416 | 1 409–1 422 | 8 090 | MIT |
| 86 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 415 | 1 410–1 420 | 24 156 | Apache 2.0 |
| 87 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 415 | 1 410–1 419 | 18 575 | Proprietary |
| 88 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 414 | 1 402–1 427 | 2 215 | Proprietary |
| 89 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 412 | 1 402–1 421 | 4 092 | Proprietary |
| 90 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 411 | 1 405–1 418 | 10 128 | Proprietary |
| 91 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 411 | 1 400–1 422 | 2 825 | MIT |
| 92 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 411 | 1 404–1 418 | 7 742 | Proprietary |
| 93 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 410 | 1 403–1 416 | 12 571 | MIT |
| 94 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 410 | 1 404–1 415 | 19 072 | Proprietary |
| 95 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 409 | 1 392–1 426 | 1 139 | Proprietary |
| 96 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 409 | 1 388–1 430 | 761 | MIT |
| 97 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 409 | 1 402–1 416 | 11 515 | MIT |
| 98 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 408 | 1 402–1 415 | 12 770 | MIT |
| 99 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 408 | 1 402–1 414 | 15 602 | Proprietary | |
| 100 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 408 | 1 387–1 428 | 791 | MIT |
| 101 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 407 | 1 396–1 419 | 2 662 | MIT |
| 102 | Grok 4.1 | xAI | 1 407 | 1 401–1 413 | 15 343 | Proprietary |
| 103 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 399–1 415 | 6 190 | Proprietary |
| 104 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 407 | 1 401–1 413 | 10 684 | MIT |
| 105 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 407 | 1 400–1 413 | 12 509 | Apache 2.0 |
| 106 | Gemma 4 26B A4B | 1 406 | 1 391–1 421 | 1 395 | Apache 2.0 | |
| 107 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 405 | 1 394–1 417 | 3 052 | OpenMDW-1.1 |
| 108 | Gemini 2.5 Flash | 1 405 | 1 401–1 409 | 28 432 | Proprietary | |
| 109 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 404 | 1 393–1 416 | 2 723 | MIT |
| 110 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 404 | 1 399–1 410 | 15 294 | Proprietary |
| 111 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 403 | 1 394–1 411 | 5 304 | MIT |
| 112 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 401 | 1 392–1 411 | 4 199 | MIT |
| 113 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 401 | 1 394–1 409 | 7 307 | Apache 2.0 |
| 114 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 400 | 1 383–1 417 | 1 294 | Apache 2.0 |
| 115 | Grok 4 (0709) | xai | 1 399 | 1 392–1 406 | 8 988 | Proprietary |
| 116 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 398 | 1 392–1 405 | 9 733 | MIT |
| 117 | Mistral Large 3 | mistral | 1 397 | 1 393–1 402 | 22 190 | Apache 2.0 |
| 118 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 397 | 1 384–1 410 | 1 947 | Modified MIT |
| 119 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 397 | 1 387–1 407 | 3 421 | MIT |
| 120 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 397 | 1 388–1 406 | 5 158 | Proprietary |
| 121 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 396 | 1 383–1 409 | 2 095 | MIT |
| 122 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 395 | 1 391–1 400 | 21 936 | Proprietary |
| 123 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 395 | 1 388–1 402 | 7 380 | Proprietary | |
| 124 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 393 | 1 384–1 403 | 4 599 | Proprietary |
| 125 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 393 | 1 387–1 399 | 15 833 | Proprietary |
| 126 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 392 | 1 380–1 405 | 2 354 | Apache 2.0 |
| 127 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 392 | 1 386–1 398 | 11 514 | Proprietary |
| 128 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 392 | 1 384–1 399 | 7 824 | Proprietary |
| 129 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 392 | 1 386–1 397 | 20 417 | Proprietary |
| 130 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 391 | 1 376–1 406 | 1 463 | Proprietary |
| 131 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 390 | 1 370–1 411 | 720 | Proprietary |
| 132 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 390 | 1 386–1 394 | 22 136 | Apache 2.0 |
| 133 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 390 | 1 377–1 403 | 1 979 | Proprietary |
| 134 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 388 | 1 381–1 396 | 6 828 | Proprietary |
| 135 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 388 | 1 378–1 398 | 4 304 | Proprietary |
| 136 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 388 | 1 362–1 413 | 487 | Proprietary |
| 137 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 388 | 1 380–1 395 | 6 800 | Apache 2.0 |
| 138 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 388 | 1 374–1 401 | 1 860 | Apache 2.0 |
| 139 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 387 | 1 382–1 393 | 13 402 | Proprietary |
| 140 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 386 | 1 382–1 390 | 37 767 | Proprietary |
| 141 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 385 | 1 367–1 403 | 1 010 | Proprietary |
| 142 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 385 | 1 374–1 395 | 3 498 | Proprietary |
| 143 | Grok 4.3 | xAI | 1 385 | 1 379–1 390 | 18 605 | Proprietary |
| 144 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 384 | 1 377–1 392 | 6 780 | Proprietary |
| 145 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 384 | 1 373–1 395 | 2 991 | Modified MIT |
| 146 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 384 | 1 378–1 390 | 10 921 | MIT |
| 147 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 383 | 1 377–1 389 | 24 745 | Proprietary |
| 148 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 382 | 1 375–1 388 | 9 307 | Proprietary |
| 149 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 381 | 1 372–1 390 | 4 158 | Proprietary |
| 150 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 381 | 1 373–1 388 | 6 493 | Apache 2.0 |
| 151 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 380 | 1 375–1 386 | 14 641 | Modified MIT |
| 152 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 380 | 1 361–1 399 | 865 | Proprietary |
| 153 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 379 | 1 371–1 386 | 7 041 | Proprietary |
| 154 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 378 | 1 371–1 385 | 7 969 | Proprietary |
| 155 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 377 | 1 371–1 382 | 21 785 | Modified MIT |
| 156 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 375 | 1 367–1 382 | 7 064 | Proprietary | |
| 157 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 373 | 1 364–1 382 | 4 038 | MIT |
| 158 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 372 | 1 366–1 377 | 14 799 | Apache 2.0 |
| 159 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 371 | 1 365–1 377 | 13 240 | Proprietary |
| 160 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 371 | 1 365–1 377 | 11 337 | Proprietary |
| 161 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 370 | 1 352–1 388 | 1 172 | OpenMDW-1.1 |
| 162 | Hy3 preview | Tencent | 1 370 | 1 355–1 385 | 1 601 | tencent-hunyuan-community |
| 163 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 370 | 1 362–1 378 | 5 871 | Proprietary |
| 164 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 369 | 1 363–1 375 | 14 623 | Proprietary |
| 165 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 368 | 1 362–1 374 | 10 640 | Proprietary | |
| 166 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 368 | 1 356–1 380 | 2 469 | MIT |
| 167 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 368 | 1 354–1 381 | 2 272 | Proprietary |
| 168 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 366 | 1 359–1 373 | 8 000 | Apache 2.0 |
| 169 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 365 | 1 358–1 373 | 7 047 | Apache 2.0 |
| 170 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 365 | 1 358–1 371 | 10 288 | MIT |
| 171 | R1 | DeepSeek | 1 364 | 1 356–1 372 | 5 355 | MIT |
| 172 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 364 | 1 350–1 378 | 1 755 | Apache 2.0 |
| 173 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 363 | 1 351–1 375 | 2 505 | MIT |
| 174 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 360 | 1 353–1 367 | 7 663 | Proprietary |
| 175 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 358 | 1 351–1 365 | 10 395 | Apache 2.0 |
| 176 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 357 | 1 350–1 364 | 7 375 | Proprietary |
| 177 | Muse Glimmer | Meta | 1 356 | 1 337–1 376 | 978 | Apache-2.0 |
| 178 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 355 | 1 346–1 363 | 5 064 | Apache 2.0 |
| 179 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 354 | 1 347–1 361 | 6 983 | MIT |
| 180 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 352 | 1 344–1 359 | 7 175 | Proprietary |
| 181 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 351 | 1 339–1 363 | 2 523 | Proprietary |
| 182 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 351 | 1 344–1 358 | 8 505 | Proprietary |
| 183 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 351 | 1 339–1 362 | 2 567 | Proprietary |
| 184 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 347 | 1 327–1 368 | 796 | Proprietary |
| 185 | Gemma 3 27B | 1 347 | 1 341–1 353 | 10 588 | Gemma | |
| 186 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 347 | 1 324–1 370 | 623 | MIT |
| 187 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 347 | 1 341–1 353 | 10 539 | Proprietary | |
| 188 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 346 | 1 339–1 353 | 8 191 | Proprietary |
| 189 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 346 | 1 336–1 356 | 3 420 | Proprietary |
| 190 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 345 | 1 334–1 357 | 2 579 | Modified MIT |
| 191 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 345 | 1 337–1 353 | 7 285 | Proprietary |
| 192 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 345 | 1 338–1 352 | 10 078 | Modified MIT |
| 193 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 345 | 1 336–1 354 | 4 563 | Proprietary |
| 194 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 344 | 1 336–1 352 | 6 141 | Proprietary |
| 195 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 340 | 1 331–1 348 | 5 331 | Apache 2.0 |
| 196 | o1 | OpenAI | 1 339 | 1 331–1 347 | 8 360 | Proprietary |
| 197 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 338 | 1 331–1 344 | 8 765 | Proprietary |
| 198 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 337 | 1 331–1 344 | 15 365 | Proprietary |
| 199 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 336 | 1 328–1 344 | 6 141 | Apache 2.0 |
| 200 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 336 | 1 327–1 344 | 5 073 | Apache 2.0 |
| 201 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 335 | 1 319–1 352 | 1 320 | MIT |
| 202 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 331 | 1 318–1 345 | 1 726 | NVIDIA Open Model |
| 203 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 331 | 1 323–1 339 | 5 913 | DeepSeek |
| 204 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 330 | 1 319–1 341 | 3 065 | Apache 2.0 |
| 205 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 328 | 1 320–1 336 | 5 976 | Modified MIT |
| 206 | Trinity Large Preview | — | 1 328 | 1 321–1 336 | 7 254 | Apache 2.0 |
| 207 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 328 | 1 322–1 333 | 12 801 | CC-BY-NC-4.0 |
| 208 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 326 | 1 311–1 341 | 1 459 | Proprietary |
| 209 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 326 | 1 320–1 332 | 14 953 | Proprietary | |
| 210 | Step 3 | StepFun | 1 326 | 1 311–1 341 | 1 386 | Apache 2.0 |
| 211 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 324 | 1 317–1 330 | 9 713 | Proprietary |
| 212 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 321 | 1 314–1 329 | 6 681 | Proprietary | |
| 213 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 321 | 1 298–1 344 | 610 | Proprietary |
| 214 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 319 | 1 308–1 331 | 2 662 | MIT |
| 215 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 318 | 1 312–1 325 | 8 633 | Proprietary |
| 216 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 318 | 1 307–1 329 | 2 807 | Proprietary |
| 217 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 318 | 1 310–1 325 | 7 265 | Apache 2.0 |
| 218 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 315 | 1 309–1 322 | 10 014 | Proprietary |
| 219 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 314 | 1 309–1 319 | 21 814 | Proprietary |
| 220 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 313 | 1 304–1 322 | 4 762 | Proprietary |
| 221 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 311 | 1 303–1 318 | 7 704 | Apache 2.0 |
| 222 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 310 | 1 300–1 320 | 3 757 | Apache 2.0 |
| 223 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 309 | 1 296–1 323 | 1 829 | Proprietary |
| 224 | Gemma 3 12B | 1 307 | 1 290–1 324 | 1 010 | Gemma | |
| 225 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 307 | 1 285–1 328 | 872 | Apache 2.0 |
| 226 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 305 | 1 298–1 313 | 6 646 | Apache 2.0 |
| 227 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 303 | 1 288–1 319 | 1 326 | Proprietary |
| 228 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 302 | 1 284–1 320 | 1 070 | MIT |
| 229 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 302 | 1 281–1 323 | 662 | Proprietary |
| 230 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 301 | 1 280–1 323 | 736 | Proprietary |
| 231 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 301 | 1 294–1 309 | 6 133 | Apache 2.0 |
| 232 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 300 | 1 278–1 323 | 614 | Nvidia |
| 233 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 300 | 1 279–1 321 | 712 | Nvidia Open Model |
| 234 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 298 | 1 282–1 315 | 1 121 | Apache 2.0 |
| 235 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 298 | 1 292–1 304 | 29 959 | Proprietary |
| 236 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 297 | 1 282–1 312 | 1 495 | MIT |
| 237 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 296 | 1 281–1 311 | 1 512 | Proprietary |
| 238 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 295 | 1 280–1 310 | 1 478 | MIT |
| 239 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 295 | 1 279–1 310 | 1 481 | Apache 2.0 |
| 240 | o3 Mini | OpenAI | 1 295 | 1 289–1 300 | 13 412 | Proprietary |
| 241 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 293 | 1 286–1 300 | 9 441 | Proprietary | |
| 242 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 293 | 1 271–1 315 | 665 | Nvidia Open |
| 243 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 292 | 1 286–1 298 | 17 406 | Proprietary |
| 244 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 290 | 1 271–1 310 | 711 | Proprietary |
| 245 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 290 | 1 282–1 298 | 5 939 | Apache 2.0 |
| 246 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 290 | 1 283–1 296 | 12 147 | Proprietary |
| 247 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 289 | 1 282–1 295 | 20 950 | Proprietary | |
| 248 | Gemma 3 4B | 1 288 | 1 271–1 305 | 1 080 | Gemma | |
| 249 | Gemma 3n E4B | 1 287 | 1 278–1 296 | 4 862 | Gemma | |
| 250 | Gemini Advanced (0514) | 1 286 | 1 278–1 294 | 13 201 | Proprietary | |
| 251 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 285 | 1 276–1 294 | 6 645 | OpenMDW-1.1 |
| 252 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 284 | 1 274–1 294 | 3 592 | NVIDIA Open Model |
| 253 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 283 | 1 269–1 297 | 1 726 | Proprietary |
| 254 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 283 | 1 270–1 296 | 1 930 | DeepSeek |
| 255 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 282 | 1 276–1 287 | 18 532 | Proprietary |
| 256 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 280 | 1 274–1 286 | 21 916 | Proprietary |
| 257 | o1-mini | OpenAI | 1 280 | 1 274–1 286 | 14 272 | Proprietary |
| 258 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 279 | 1 272–1 285 | 24 529 | Proprietary |
| 259 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 279 | 1 270–1 287 | 7 164 | Proprietary |
| 260 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 277 | 1 270–1 284 | 8 729 | Llama 4 |
| 261 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 276 | 1 268–1 284 | 7 632 | Proprietary |
| 262 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 275 | 1 264–1 287 | 2 662 | Apache 2.0 |
| 263 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 274 | 1 268–1 280 | 15 999 | Llama 3.1 Community |
| 264 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 273 | 1 262–1 284 | 2 823 | Proprietary |
| 265 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 271 | 1 252–1 290 | 890 | Proprietary |
| 266 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 270 | 1 264–1 277 | 11 150 | Llama 3.1 Community |
| 267 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 270 | 1 261–1 280 | 4 631 | Qwen |
| 268 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 269 | 1 246–1 291 | 836 | Apache 2.0 |
| 269 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 269 | 1 263–1 274 | 49 929 | Proprietary |
| 270 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 268 | 1 261–1 276 | 6 703 | Llama |
| 271 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 268 | 1 261–1 276 | 7 057 | Apache 2.0 |
| 272 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 268 | 1 251–1 284 | 1 337 | Apache 2.0 |
| 273 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 264 | 1 258–1 271 | 24 682 | Proprietary |
| 274 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 262 | 1 256–1 268 | 14 508 | Proprietary |
| 275 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 261 | 1 247–1 275 | 1 583 | Proprietary |
| 276 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 260 | 1 253–1 268 | 7 416 | MRL |
| 277 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 259 | 1 241–1 277 | 1 078 | Proprietary |
| 278 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 259 | 1 238–1 279 | 996 | Apache 2.0 |
| 279 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 258 | 1 251–1 265 | 12 224 | Mistral Research |
| 280 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 257 | 1 250–1 264 | 23 492 | Proprietary |
| 281 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 257 | 1 239–1 275 | 937 | Proprietary |
| 282 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 257 | 1 244–1 269 | 2 393 | Proprietary |
| 283 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 256 | 1 251–1 261 | 16 809 | Proprietary |
| 284 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 255 | 1 249–1 261 | 13 804 | Llama-3.3 |
| 285 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 254 | 1 235–1 273 | 758 | Llama 3.1 |
| 286 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 254 | 1 246–1 262 | 6 686 | NexusFlow |
| 287 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 253 | 1 239–1 266 | 1 828 | Llama 3.1 |
| 288 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 252 | 1 245–1 259 | 16 463 | Proprietary | |
| 289 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 250 | 1 236–1 264 | 1 944 | Apache 2.0 |
| 290 | Gemma 2 27B | 1 249 | 1 243–1 254 | 20 390 | Gemma license | |
| 291 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 247 | 1 240–1 254 | 10 827 | Qwen |
| 292 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 247 | 1 239–1 255 | 6 613 | DeepSeek |
| 293 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 247 | 1 239–1 254 | 6 609 | Proprietary |
| 294 | Reka Core (20240904) | — | 1 242 | 1 229–1 256 | 1 890 | Proprietary |
| 295 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 241 | 1 230–1 252 | 2 672 | CC-BY-NC-4.0 |
| 296 | Athene 70B (0725) | — | 1 241 | 1 232–1 250 | 5 378 | CC-BY-NC-4.0 |
| 297 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 238 | 1 225–1 251 | 2 170 | Apache 2.0 |
| 298 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 236 | 1 229–1 242 | 14 962 | Llama 3.1 Community |
| 299 | Mercury | Inception Labs | 1 230 | 1 201–1 258 | 468 | Proprietary |
| 300 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 228 | 1 215–1 240 | 2 350 | Jamba Open |
Направления рейтинга · 29Выбрано: отрасль: тексты, литература, языки
Направление «отрасль: тексты, литература, языки»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 418; 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