Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «японский». Показано 287 из 287 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 562 | 1 527–1 597 | 329 | Proprietary |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 546 | 1 502–1 589 | 206 | Proprietary | |
| 3 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 538 | 1 496–1 579 | 214 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 521 | 1 495–1 547 | 640 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 515 | 1 495–1 535 | 1 238 | Proprietary |
| 6 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 514 | 1 487–1 541 | 546 | Proprietary | |
| 7 | Gemini 3 Pro | 1 509 | 1 480–1 539 | 476 | Proprietary | |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 508 | 1 486–1 531 | 887 | Proprietary | |
| 9 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 503 | 1 479–1 528 | 688 | Proprietary |
| 10 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 499 | 1 478–1 520 | 910 | Proprietary |
| 11 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 495 | 1 471–1 519 | 725 | Kimi K3 license |
| 12 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 495 | 1 451–1 539 | 209 | Proprietary |
| 13 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 493 | 1 476–1 510 | 1 656 | Proprietary | |
| 14 | Gemini 3 Flash | 1 490 | 1 456–1 524 | 339 | Proprietary | |
| 15 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 490 | 1 466–1 514 | 707 | Proprietary | |
| 16 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 487 | 1 467–1 508 | 986 | Proprietary |
| 17 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 483 | 1 459–1 508 | 681 | Proprietary |
| 18 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 476 | 1 451–1 501 | 636 | Proprietary | |
| 19 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 476 | 1 453–1 499 | 810 | Proprietary |
| 20 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 474 | 1 454–1 494 | 1 027 | Proprietary |
| 21 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 473 | 1 449–1 497 | 720 | Proprietary |
| 22 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 472 | 1 448–1 496 | 711 | Proprietary |
| 23 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 472 | 1 440–1 504 | 388 | Proprietary |
| 24 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 471 | 1 445–1 498 | 581 | Proprietary |
| 25 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 470 | 1 428–1 512 | 197 | Proprietary |
| 26 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 462 | 1 439–1 484 | 814 | Proprietary |
| 27 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 461 | 1 437–1 486 | 697 | Proprietary | |
| 28 | Gemini 2.5 Pro | 1 461 | 1 447–1 476 | 2 065 | Proprietary | |
| 29 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 458 | 1 430–1 486 | 489 | MIT |
| 30 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 457 | 1 417–1 496 | 205 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 453 | 1 426–1 481 | 459 | Proprietary |
| 32 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 450 | 1 428–1 472 | 887 | MIT |
| 33 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 450 | 1 426–1 474 | 685 | Proprietary |
| 34 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 450 | 1 427–1 472 | 834 | MIT |
| 35 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 449 | 1 409–1 489 | 226 | Proprietary |
| 36 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 447 | 1 424–1 470 | 814 | Proprietary |
| 37 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 445 | 1 422–1 469 | 725 | MIT |
| 38 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 445 | 1 422–1 468 | 810 | Proprietary |
| 39 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 442 | 1 420–1 464 | 899 | Proprietary |
| 40 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 442 | 1 414–1 470 | 499 | Modified MIT |
| 41 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 441 | 1 420–1 462 | 907 | Proprietary |
| 42 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 440 | 1 419–1 461 | 959 | MIT |
| 43 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 439 | 1 385–1 493 | 125 | MIT |
| 44 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 431 | 1 408–1 455 | 753 | Apache 2.0 |
| 45 | Grok 4.5 | xAI | 1 429 | 1 402–1 456 | 544 | Proprietary |
| 46 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 428 | 1 392–1 464 | 298 | MIT |
| 47 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 428 | 1 402–1 454 | 594 | Proprietary | |
| 48 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 428 | 1 409–1 446 | 1 227 | Apache 2.0 |
| 49 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 425 | 1 403–1 447 | 852 | Proprietary | |
| 50 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 423 | 1 395–1 451 | 460 | Proprietary |
| 51 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 422 | 1 400–1 443 | 851 | Modified MIT |
| 52 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 422 | 1 399–1 444 | 814 | Proprietary |
| 53 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 421 | 1 395–1 448 | 515 | Proprietary |
| 54 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 420 | 1 398–1 442 | 802 | Proprietary |
| 55 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 420 | 1 390–1 449 | 446 | Proprietary |
| 56 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 418 | 1 382–1 454 | 267 | Proprietary |
| 57 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 417 | 1 386–1 449 | 378 | Proprietary |
| 58 | GLM 5 | Z.ai | 1 416 | 1 380–1 452 | 276 | MIT |
| 59 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 416 | 1 378–1 454 | 271 | Proprietary |
| 60 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 416 | 1 391–1 441 | 662 | Proprietary |
| 61 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 415 | 1 393–1 438 | 776 | MIT |
| 62 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 414 | 1 391–1 438 | 706 | Proprietary |
| 63 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 414 | 1 372–1 456 | 185 | Proprietary |
| 64 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 413 | 1 374–1 452 | 236 | Proprietary |
| 65 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 413 | 1 390–1 437 | 691 | MIT |
| 66 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 413 | 1 388–1 437 | 647 | Proprietary | |
| 67 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 412 | 1 388–1 436 | 680 | Proprietary |
| 68 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 411 | 1 387–1 436 | 639 | Proprietary |
| 69 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 411 | 1 391–1 431 | 1 119 | MIT |
| 70 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 409 | 1 382–1 436 | 524 | Proprietary |
| 71 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 409 | 1 371–1 446 | 267 | Proprietary |
| 72 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 407 | 1 386–1 429 | 862 | Proprietary |
| 73 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 407 | 1 370–1 443 | 296 | Proprietary |
| 74 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 406 | 1 382–1 431 | 626 | Proprietary |
| 75 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 405 | 1 387–1 423 | 1 287 | Proprietary |
| 76 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 405 | 1 373–1 436 | 359 | Proprietary | |
| 77 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 405 | 1 380–1 429 | 641 | MIT |
| 78 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 403 | 1 386–1 421 | 1 418 | Proprietary |
| 79 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 402 | 1 381–1 424 | 915 | Proprietary |
| 80 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 400 | 1 383–1 416 | 1 438 | Apache 2.0 |
| 81 | Step 5 Preview | StepFun | 1 398 | 1 359–1 436 | 237 | Proprietary |
| 82 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 398 | 1 369–1 426 | 438 | Proprietary |
| 83 | Grok 4.1 | xAI | 1 397 | 1 375–1 419 | 714 | Proprietary |
| 84 | Gemini 2.5 Flash | 1 396 | 1 382–1 410 | 2 043 | Proprietary | |
| 85 | Mistral Large 3 | mistral | 1 396 | 1 376–1 416 | 1 027 | Apache 2.0 |
| 86 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 396 | 1 368–1 423 | 522 | Apache 2.0 |
| 87 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 395 | 1 363–1 428 | 319 | Apache 2.0 |
| 88 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 395 | 1 373–1 417 | 805 | Proprietary |
| 89 | Hy3 | Tencent | 1 394 | 1 356–1 432 | 253 | Apache 2.0 |
| 90 | Grok 4 (0709) | xai | 1 394 | 1 373–1 414 | 923 | Proprietary |
| 91 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 394 | 1 368–1 419 | 626 | Apache 2.0 |
| 92 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 393 | 1 363–1 423 | 373 | MIT |
| 93 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 391 | 1 366–1 416 | 620 | MIT |
| 94 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 391 | 1 364–1 417 | 555 | Proprietary |
| 95 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 390 | 1 368–1 411 | 785 | Proprietary |
| 96 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 389 | 1 364–1 413 | 652 | MIT |
| 97 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 387 | 1 366–1 408 | 835 | Proprietary |
| 98 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 387 | 1 357–1 416 | 442 | Apache 2.0 |
| 99 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 385 | 1 340–1 430 | 170 | Apache 2.0 |
| 100 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 382 | 1 351–1 413 | 385 | Proprietary |
| 101 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 381 | 1 341–1 422 | 212 | Proprietary |
| 102 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 380 | 1 354–1 406 | 611 | Proprietary |
| 103 | Grok 4.3 | xAI | 1 379 | 1 357–1 401 | 861 | Proprietary |
| 104 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 379 | 1 361–1 397 | 1 128 | Proprietary |
| 105 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 378 | 1 347–1 410 | 334 | MIT |
| 106 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 378 | 1 355–1 400 | 675 | Proprietary |
| 107 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 376 | 1 355–1 396 | 1 064 | MiniMax Community License |
| 108 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 375 | 1 351–1 399 | 639 | Proprietary |
| 109 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 375 | 1 346–1 404 | 385 | MIT |
| 110 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 375 | 1 357–1 392 | 1 198 | Proprietary |
| 111 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 374 | 1 349–1 400 | 623 | Proprietary |
| 112 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 374 | 1 337–1 412 | 263 | Proprietary |
| 113 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 374 | 1 353–1 396 | 778 | Proprietary |
| 114 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 372 | 1 351–1 392 | 884 | Apache 2.0 |
| 115 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 368 | 1 345–1 392 | 666 | Proprietary |
| 116 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 368 | 1 350–1 386 | 1 743 | Proprietary |
| 117 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 368 | 1 325–1 410 | 174 | Proprietary |
| 118 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 367 | 1 331–1 403 | 258 | Apache 2.0 |
| 119 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 360 | 1 310–1 409 | 138 | Proprietary |
| 120 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 359 | 1 323–1 396 | 258 | MIT |
| 121 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 359 | 1 333–1 385 | 502 | Proprietary | |
| 122 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 358 | 1 333–1 384 | 570 | Modified MIT |
| 123 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 358 | 1 330–1 387 | 452 | MIT |
| 124 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 357 | 1 321–1 393 | 312 | MIT |
| 125 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 357 | 1 323–1 390 | 337 | Proprietary |
| 126 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 356 | 1 321–1 392 | 304 | Proprietary |
| 127 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 353 | 1 329–1 377 | 679 | Apache 2.0 |
| 128 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 353 | 1 312–1 393 | 212 | Proprietary |
| 129 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 351 | 1 313–1 390 | 273 | Proprietary |
| 130 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 350 | 1 329–1 371 | 807 | Proprietary | |
| 131 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 349 | 1 321–1 378 | 445 | Proprietary |
| 132 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 349 | 1 309–1 389 | 209 | Modified MIT |
| 133 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 348 | 1 327–1 368 | 845 | MIT |
| 134 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 346 | 1 320–1 372 | 581 | Proprietary |
| 135 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 346 | 1 306–1 385 | 226 | Apache 2.0 |
| 136 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 343 | 1 317–1 368 | 611 | Proprietary |
| 137 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 342 | 1 317–1 366 | 599 | Proprietary |
| 138 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 342 | 1 309–1 375 | 339 | Proprietary |
| 139 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 341 | 1 313–1 370 | 460 | Proprietary |
| 140 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 340 | 1 324–1 356 | 1 837 | Proprietary |
| 141 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 338 | 1 315–1 360 | 766 | Apache 2.0 |
| 142 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 336 | 1 316–1 356 | 903 | Modified MIT |
| 143 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 333 | 1 314–1 352 | 1 056 | MIT |
| 144 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 333 | 1 292–1 373 | 190 | MIT |
| 145 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 331 | 1 282–1 381 | 148 | MIT |
| 146 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 331 | 1 306–1 356 | 578 | Apache 2.0 |
| 147 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 331 | 1 309–1 353 | 832 | Proprietary |
| 148 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 330 | 1 311–1 349 | 1 115 | Proprietary |
| 149 | MiMo-V2 Flash | Xiaomi | 1 325 | 1 296–1 355 | 444 | MIT |
| 150 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 325 | 1 287–1 364 | 251 | Apache 2.0 |
| 151 | R1 | DeepSeek | 1 324 | 1 298–1 350 | 468 | MIT |
| 152 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 323 | 1 293–1 353 | 465 | Proprietary |
| 153 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 319 | 1 300–1 338 | 1 138 | Proprietary |
| 154 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 317 | 1 288–1 347 | 398 | Proprietary |
| 155 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 316 | 1 296–1 336 | 916 | Proprietary |
| 156 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 316 | 1 280–1 351 | 284 | Proprietary |
| 157 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 312 | 1 276–1 348 | 282 | Apache 2.0 |
| 158 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 311 | 1 288–1 334 | 720 | Apache 2.0 |
| 159 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 311 | 1 290–1 331 | 922 | Apache 2.0 |
| 160 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 308 | 1 289–1 328 | 1 075 | Proprietary |
| 161 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 306 | 1 279–1 333 | 541 | MIT |
| 162 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 302 | 1 282–1 322 | 970 | Proprietary |
| 163 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 302 | 1 277–1 326 | 542 | Proprietary | |
| 164 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 301 | 1 271–1 330 | 418 | Nvidia Open |
| 165 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 299 | 1 277–1 321 | 734 | Proprietary |
| 166 | o1 | OpenAI | 1 295 | 1 270–1 319 | 674 | Proprietary |
| 167 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 294 | 1 275–1 313 | 1 026 | Proprietary | |
| 168 | Trinity Large Preview | — | 1 293 | 1 253–1 333 | 220 | Apache 2.0 |
| 169 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 293 | 1 275–1 310 | 1 210 | Proprietary | |
| 170 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 290 | 1 270–1 309 | 1 000 | Proprietary |
| 171 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 288 | 1 266–1 310 | 824 | Proprietary |
| 172 | Gemma 3 27B | 1 287 | 1 268–1 306 | 1 052 | Gemma | |
| 173 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 286 | 1 256–1 316 | 374 | Proprietary |
| 174 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 285 | 1 267–1 303 | 1 235 | CC-BY-NC-4.0 |
| 175 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 284 | 1 237–1 331 | 177 | MIT |
| 176 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 280 | 1 239–1 322 | 206 | Apache 2.0 |
| 177 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 275 | 1 250–1 301 | 520 | Apache 2.0 |
| 178 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 273 | 1 215–1 331 | 115 | Proprietary |
| 179 | Gemma 3n E4B | 1 272 | 1 249–1 294 | 734 | Gemma | |
| 180 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 268 | 1 217–1 320 | 147 | NVIDIA Open Model |
| 181 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 267 | 1 247–1 287 | 1 018 | Proprietary |
| 182 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 266 | 1 243–1 290 | 534 | DeepSeek |
| 183 | o3 Mini | OpenAI | 1 265 | 1 248–1 281 | 1 411 | Proprietary |
| 184 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 262 | 1 237–1 287 | 618 | Apache 2.0 |
| 185 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 260 | 1 241–1 280 | 1 009 | Proprietary |
| 186 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 257 | 1 241–1 272 | 2 674 | Proprietary |
| 187 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 256 | 1 235–1 277 | 1 196 | Modified MIT |
| 188 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 254 | 1 232–1 276 | 733 | Apache 2.0 |
| 189 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 252 | 1 231–1 274 | 753 | Proprietary | |
| 190 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 251 | 1 212–1 290 | 206 | Proprietary |
| 191 | o1-mini | OpenAI | 1 245 | 1 226–1 264 | 1 093 | Proprietary |
| 192 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 245 | 1 206–1 283 | 246 | Apache 2.0 |
| 193 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 244 | 1 227–1 261 | 1 478 | Proprietary |
| 194 | Gemini Advanced (0514) | 1 242 | 1 221–1 263 | 1 212 | Proprietary | |
| 195 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 239 | 1 222–1 256 | 1 935 | Proprietary | |
| 196 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 234 | 1 215–1 253 | 1 104 | Proprietary |
| 197 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 234 | 1 220–1 248 | 2 040 | Proprietary |
| 198 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 231 | 1 215–1 247 | 2 127 | Proprietary |
| 199 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 228 | 1 204–1 253 | 565 | Proprietary |
| 200 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 228 | 1 187–1 269 | 161 | DeepSeek |
| 201 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 227 | 1 177–1 276 | 147 | Proprietary |
| 202 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 226 | 1 192–1 260 | 439 | OpenMDW-1.1 |
| 203 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 225 | 1 187–1 263 | 201 | Proprietary |
| 204 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 217 | 1 195–1 239 | 845 | Apache 2.0 |
| 205 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 216 | 1 200–1 231 | 1 793 | Proprietary |
| 206 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 216 | 1 192–1 239 | 584 | NexusFlow |
| 207 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 213 | 1 195–1 231 | 1 225 | Proprietary |
| 208 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 209 | 1 191–1 228 | 1 422 | Proprietary |
| 209 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 208 | 1 186–1 230 | 809 | Apache 2.0 |
| 210 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 208 | 1 187–1 229 | 846 | Llama 3.1 Community |
| 211 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 207 | 1 180–1 235 | 485 | Proprietary |
| 212 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 207 | 1 174–1 239 | 300 | Proprietary |
| 213 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 207 | 1 184–1 229 | 764 | Llama |
| 214 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 206 | 1 185–1 228 | 935 | Llama 4 |
| 215 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 205 | 1 173–1 238 | 312 | Qwen |
| 216 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 204 | 1 190–1 219 | 3 650 | Proprietary |
| 217 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 200 | 1 174–1 226 | 511 | Proprietary |
| 218 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 198 | 1 153–1 244 | 160 | Proprietary |
| 219 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 195 | 1 177–1 214 | 1 474 | Proprietary |
| 220 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 194 | 1 177–1 211 | 2 112 | Proprietary |
| 221 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 190 | 1 163–1 217 | 479 | DeepSeek |
| 222 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 188 | 1 170–1 206 | 1 249 | Mistral Research |
| 223 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 186 | 1 168–1 205 | 1 522 | Proprietary | |
| 224 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 180 | 1 159–1 201 | 788 | Qwen |
| 225 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 176 | 1 141–1 210 | 349 | Proprietary |
| 226 | Gemma 2 27B | 1 176 | 1 160–1 191 | 1 808 | Gemma license | |
| 227 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 175 | 1 159–1 191 | 1 546 | Proprietary |
| 228 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 172 | 1 134–1 210 | 369 | Modified MIT |
| 229 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 171 | 1 155–1 188 | 1 606 | Llama 3.1 Community |
| 230 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 170 | 1 147–1 193 | 629 | MRL |
| 231 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 166 | 1 128–1 204 | 210 | CC-BY-NC-4.0 |
| 232 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 163 | 1 140–1 186 | 670 | CC-BY-NC-4.0 |
| 233 | Phi 4 | Microsoft | 1 158 | 1 132–1 185 | 500 | MIT |
| 234 | Command R+ | Cohere | 1 155 | 1 135–1 174 | 1 487 | CC-BY-NC-4.0 |
| 235 | Amazon Nova Micro 1.0 | Amazon | 1 154 | 1 127–1 182 | 443 | Proprietary |
| 236 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 154 | 1 126–1 182 | 403 | Proprietary |
| 237 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 150 | 1 132–1 169 | 1 170 | Llama-3.3 |
| 238 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 150 | 1 127–1 173 | 691 | Proprietary | |
| 239 | Gemma 2 9B | 1 144 | 1 127–1 162 | 1 301 | Gemma license | |
| 240 | Command R (08-2024) | Cohere | 1 143 | 1 110–1 177 | 254 | CC-BY-NC-4.0 |
| 241 | Gemma 2 9B IT SimPO | Princeton NLP | 1 140 | 1 107–1 172 | 291 | MIT |
| 242 | Athene 70B (0725) | — | 1 138 | 1 115–1 162 | 676 | CC-BY-NC-4.0 |
| 243 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 137 | 1 111–1 163 | 619 | Proprietary |
| 244 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 132 | 1 115–1 150 | 1 428 | Llama 3.1 Community |
| 245 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 1 131 | 1 113–1 150 | 1 753 | Proprietary |
| 246 | Nemotron-4 340B Instruct | NVIDIA | 1 128 | 1 099–1 157 | 434 | NVIDIA Open Model |
| 247 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 126 | 1 094–1 159 | 345 | DeepSeek License |
| 248 | Aya Expanse 8B | Cohere | 1 120 | 1 085–1 156 | 231 | CC-BY-NC-4.0 |
| 249 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 1 118 | 1 082–1 155 | 242 | Jamba Open |
| 250 | GPT-4 (0613) | OpenAI | 1 114 | 1 094–1 134 | 1 241 | Proprietary |
| 251 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 111 | 1 090–1 132 | 901 | Qianwen LICENSE |
| 252 | Mistral Small 3 | Mistral AI | 1 111 | 1 075–1 147 | 269 | Apache 2.0 |
| 253 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 1 102 | 1 086–1 119 | 2 063 | Proprietary |
| 254 | Command R | Cohere | 1 094 | 1 071–1 117 | 856 | CC-BY-NC-4.0 |
| 255 | Gemma 2 2B | 1 083 | 1 065–1 102 | 1 228 | Gemma license | |
| 256 | Reka Flash 21B (Online, 20240226) | — | 1 075 | 1 040–1 110 | 274 | Proprietary |
| 257 | Qwen1.5 110B Chat | Alibaba Qwen | 1 074 | 1 047–1 101 | 599 | Qianwen LICENSE |
| 258 | Qwen1.5 72B Chat | Alibaba Qwen | 1 061 | 1 033–1 089 | 495 | Qianwen LICENSE |
| 259 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 1 061 | 1 042–1 080 | 1 234 | Llama 3.1 Community |
| 260 | Reka Flash 21B (20240226) | — | 1 049 | 1 020–1 078 | 440 | Proprietary |
| 261 | GPT-3.5 Turbo (0125) | OpenAI | 1 043 | 1 021–1 066 | 965 | Proprietary |
| 262 | Phi-3 Medium 4K Instruct | Microsoft | 1 043 | 1 018–1 067 | 683 | MIT |
| 263 | Mixtral 8x22B Instruct v0.1 | mistral | 1 037 | 1 015–1 058 | 972 | Apache 2.0 |
| 264 | Qwen1.5 32B Chat | Alibaba Qwen | 1 027 | 994–1 061 | 324 | Qianwen LICENSE |
| 265 | Gemini Pro (Dev API) | 1 023 | 978–1 068 | 173 | Proprietary | |
| 266 | Yi-1.5 34B Chat | 01.AI | 1 021 | 993–1 050 | 506 | Apache-2.0 |
| 267 | Qwen1.5 14B Chat | Alibaba Qwen | 1 019 | 979–1 060 | 217 | Qianwen LICENSE |
| 268 | Jamba 1.5 Mini | AI21 Labs | 1 019 | 983–1 055 | 270 | Jamba Open |
| 269 | Llama 3 70B Instruct | Meta | 1 017 | 1 001–1 033 | 3 276 | Llama 3 Community |
| 270 | Mistral Medium (2023) | Mistral AI | 1 013 | 979–1 046 | 337 | Proprietary |
| 271 | Mistral Large (2402) | mistral | 1 008 | 985–1 031 | 945 | Proprietary |
| 272 | Starling-LM 7B Beta | Berkeley Nest | 1 001 | 957–1 045 | 181 | Apache-2.0 |
| 273 | Yi 34B Chat | 01.AI | 993 | 949–1 037 | 197 | Yi License |
| 274 | DBRX Instruct Preview | — | 990 | 959–1 021 | 426 | DBRX LICENSE |
| 275 | Gemma 1.1 7B | 971 | 940–1 001 | 449 | Gemma license | |
| 276 | Snowflake Arctic Instruct | Snowflake | 970 | 944–995 | 667 | Apache 2.0 |
| 277 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 968 | 949–986 | 1 992 | Llama 3 Community |
| 278 | Phi-3 Small 8K Instruct | Microsoft | 966 | 934–997 | 390 | MIT |
| 279 | Vicuna 33B | LMSYS | 959 | 917–1 001 | 195 | Non-commercial |
| 280 | Phi-3 Mini 4K Instruct (June 2024) | Microsoft | 955 | 922–987 | 354 | MIT |
| 281 | Phi-3 Mini 4K Instruct | Microsoft | 935 | 901–969 | 384 | MIT |
| 282 | Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | mistral | 931 | 909–954 | 960 | Apache 2.0 |
| 283 | Llama 2 70B Chat | Meta | 927 | 893–960 | 341 | Llama 2 Community |
| 284 | Vicuna 13B | LMSYS | 918 | 866–970 | 125 | Llama 2 Community |
| 285 | Phi-3 Mini 128K Instruct | Microsoft | 899 | 867–931 | 385 | MIT |
| 286 | Llama 2 13B Chat | Meta | 894 | 845–943 | 175 | Llama 2 Community |
| 287 | Mistral 7B Instruct v0.2 | mistral | 878 | 832–925 | 167 | Apache-2.0 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: японский
Направление «японский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 287; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 214, первый — 2 июня 2024. 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