Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «не английский». Показано 300 из 419 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) | 1 537 | 1 525–1 548 | 2 845 | Proprietary | |
| 2 | Gemini 4 Argon (High) | 1 521 | 1 513–1 528 | 7 351 | Proprietary | |
| 3 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 510 | 1 503–1 516 | 10 256 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 506 | 1 498–1 514 | 7 076 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 502 | 1 496–1 507 | 21 274 | Proprietary |
| 6 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 498 | 1 493–1 502 | 43 495 | Proprietary |
| 7 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 492 | 1 486–1 497 | 29 077 | Proprietary | |
| 8 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 490 | 1 481–1 499 | 4 690 | Proprietary |
| 9 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 488 | 1 484–1 492 | 47 491 | Proprietary |
| 10 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 486 | 1 480–1 491 | 19 427 | Proprietary | |
| 11 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 484 | 1 480–1 488 | 49 706 | Proprietary |
| 12 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 482 | 1 476–1 488 | 13 491 | Proprietary |
| 13 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 482 | 1 477–1 487 | 26 096 | Proprietary |
| 14 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 480 | 1 476–1 485 | 34 931 | Proprietary |
| 15 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 476 | 1 473–1 480 | 74 599 | Proprietary | |
| 16 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 476 | 1 471–1 480 | 27 843 | Proprietary | |
| 17 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 475 | 1 467–1 483 | 7 118 | Proprietary |
| 18 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 1 474 | 1 463–1 486 | 2 547 | MIT |
| 19 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 474 | 1 470–1 479 | 35 630 | Proprietary |
| 20 | Gemini 3 Pro | 1 474 | 1 470–1 479 | 25 101 | Proprietary | |
| 21 | Qwen3.7 Max | Alibaba Qwen | 1 473 | 1 460–1 486 | 2 046 | Proprietary |
| 22 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 472 | 1 467–1 478 | 19 871 | Proprietary |
| 23 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 472 | 1 467–1 477 | 27 160 | Proprietary | |
| 24 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 471 | 1 466–1 476 | 27 621 | Proprietary |
| 25 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 470 | 1 464–1 475 | 20 896 | Proprietary | |
| 26 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 467 | 1 463–1 472 | 37 818 | Proprietary |
| 27 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 466 | 1 461–1 471 | 22 861 | Kimi K3 license |
| 28 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 465 | 1 459–1 471 | 12 427 | Proprietary |
| 29 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 465 | 1 461–1 470 | 35 422 | Proprietary |
| 30 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 463 | 1 458–1 469 | 26 402 | MIT |
| 31 | Muse Spark | Meta | 1 463 | 1 456–1 471 | 7 461 | Proprietary |
| 32 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 460 | 1 455–1 464 | 38 711 | Proprietary |
| 33 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 460 | 1 454–1 465 | 15 931 | MIT |
| 34 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 458 | 1 454–1 463 | 31 793 | MIT |
| 35 | Gemini 3 Flash | 1 458 | 1 453–1 464 | 18 797 | Proprietary | |
| 36 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 456 | 1 448–1 464 | 6 288 | Proprietary |
| 37 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 454 | 1 449–1 460 | 21 484 | Proprietary |
| 38 | Gemini 2.5 Pro | 1 451 | 1 448–1 454 | 71 214 | Proprietary | |
| 39 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 450 | 1 446–1 455 | 35 972 | Proprietary |
| 40 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 450 | 1 445–1 455 | 26 248 | Proprietary |
| 41 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 450 | 1 443–1 457 | 8 602 | MIT |
| 42 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 449 | 1 444–1 453 | 38 380 | MIT |
| 43 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 448 | 1 444–1 453 | 45 289 | MIT |
| 44 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 448 | 1 443–1 453 | 36 990 | Proprietary |
| 45 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 446 | 1 441–1 452 | 21 824 | Modified MIT |
| 46 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 445 | 1 440–1 450 | 24 303 | Proprietary |
| 47 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 444 | 1 440–1 449 | 36 384 | Proprietary |
| 48 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 441 | 1 437–1 445 | 43 854 | Proprietary |
| 49 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 441 | 1 436–1 446 | 28 700 | Proprietary |
| 50 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 441 | 1 436–1 445 | 35 991 | Proprietary |
| 51 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 441 | 1 436–1 445 | 35 321 | Proprietary |
| 52 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 440 | 1 435–1 444 | 38 942 | Proprietary |
| 53 | Grok 4.5 | xAI | 1 440 | 1 435–1 445 | 23 631 | Proprietary |
| 54 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 439 | 1 434–1 444 | 32 288 | MIT |
| 55 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 438 | 1 434–1 442 | 50 721 | Proprietary | |
| 56 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 438 | 1 434–1 441 | 41 624 | Proprietary |
| 57 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 437 | 1 426–1 447 | 2 948 | Proprietary |
| 58 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 436 | 1 427–1 444 | 5 812 | Proprietary |
| 59 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 435 | 1 431–1 440 | 21 349 | Proprietary |
| 60 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 435 | 1 431–1 440 | 22 616 | Proprietary |
| 61 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 435 | 1 430–1 440 | 26 932 | Apache 2.0 |
| 62 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 435 | 1 427–1 443 | 5 708 | Proprietary |
| 63 | amazon-nova-experimental-chat (26-02-10) | Amazon | 1 435 | 1 423–1 447 | 2 212 | Proprietary |
| 64 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 433 | 1 427–1 438 | 15 099 | Proprietary |
| 65 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 432 | 1 428–1 436 | 42 932 | Modified MIT |
| 66 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 432 | 1 425–1 439 | 9 026 | Proprietary |
| 67 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 431 | 1 427–1 436 | 24 928 | Proprietary |
| 68 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 431 | 1 426–1 436 | 30 880 | MIT |
| 69 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 431 | 1 426–1 436 | 30 811 | Proprietary |
| 70 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 431 | 1 424–1 438 | 9 693 | MIT |
| 71 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 431 | 1 423–1 439 | 6 026 | MIT |
| 72 | Gemma 4 31B | 1 431 | 1 422–1 440 | 3 809 | Apache 2.0 | |
| 73 | GLM 5 | Z.ai | 1 430 | 1 425–1 435 | 16 347 | MIT |
| 74 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 430 | 1 426–1 433 | 54 862 | Apache 2.0 |
| 75 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 429 | 1 424–1 435 | 15 795 | Proprietary |
| 76 | Step 5 Preview | StepFun | 1 429 | 1 421–1 436 | 7 277 | Proprietary |
| 77 | Hy3 | Tencent | 1 428 | 1 421–1 435 | 8 577 | Apache 2.0 |
| 78 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 427 | 1 422–1 433 | 21 126 | Proprietary | |
| 79 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 427 | 1 419–1 436 | 6 185 | OpenMDW-1.1 |
| 80 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 427 | 1 415–1 438 | 2 543 | Proprietary |
| 81 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 426 | 1 421–1 432 | 17 393 | Apache 2.0 |
| 82 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 426 | 1 421–1 431 | 20 455 | MIT |
| 83 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 425 | 1 421–1 429 | 38 280 | Proprietary |
| 84 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 425 | 1 420–1 430 | 20 072 | Proprietary |
| 85 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 425 | 1 421–1 428 | 46 869 | Proprietary |
| 86 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 424 | 1 419–1 429 | 26 514 | Proprietary |
| 87 | Grok 4.1 | xAI | 1 422 | 1 418–1 426 | 39 559 | Proprietary |
| 88 | Gemma 4 26B A4B | 1 422 | 1 412–1 431 | 3 843 | Apache 2.0 | |
| 89 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 421 | 1 413–1 429 | 6 030 | Proprietary |
| 90 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 420 | 1 413–1 428 | 7 344 | Proprietary |
| 91 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 419 | 1 414–1 424 | 28 827 | MIT |
| 92 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 419 | 1 415–1 422 | 44 579 | Proprietary |
| 93 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 419 | 1 413–1 424 | 20 289 | Proprietary |
| 94 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 418 | 1 414–1 423 | 40 507 | MiniMax Community License |
| 95 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 418 | 1 414–1 421 | 47 659 | Proprietary |
| 96 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 417 | 1 412–1 422 | 24 577 | Proprietary |
| 97 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 417 | 1 410–1 424 | 7 212 | MIT |
| 98 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 417 | 1 411–1 423 | 13 665 | MIT |
| 99 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 417 | 1 411–1 423 | 14 212 | Proprietary |
| 100 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 416 | 1 411–1 422 | 14 413 | Proprietary |
| 101 | Mistral Large 3 | mistral | 1 414 | 1 410–1 417 | 51 811 | Apache 2.0 |
| 102 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 413 | 1 408–1 417 | 26 532 | Proprietary |
| 103 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 413 | 1 405–1 421 | 6 122 | Proprietary |
| 104 | Beam 1.0 501B A23B | Reflection | 1 412 | 1 401–1 424 | 2 647 | Apache 2.0 |
| 105 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 412 | 1 405–1 419 | 9 997 | MIT |
| 106 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 410 | 1 406–1 415 | 34 679 | Proprietary | |
| 107 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 410 | 1 405–1 416 | 15 387 | Proprietary |
| 108 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 410 | 1 405–1 415 | 28 765 | MIT |
| 109 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 409 | 1 406–1 412 | 57 005 | Apache 2.0 |
| 110 | Gemini 2.5 Flash | 1 409 | 1 406–1 412 | 70 734 | Proprietary | |
| 111 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 409 | 1 404–1 413 | 28 486 | MIT |
| 112 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 408 | 1 404–1 411 | 54 405 | Proprietary |
| 113 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 407 | 1 395–1 420 | 2 026 | MIT |
| 114 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 401–1 413 | 12 983 | Apache 2.0 |
| 115 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 406 | 1 398–1 414 | 5 126 | Modified MIT |
| 116 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 405 | 1 402–1 409 | 45 021 | Proprietary |
| 117 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 405 | 1 401–1 409 | 46 212 | Proprietary |
| 118 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 405 | 1 392–1 419 | 1 912 | MIT |
| 119 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 405 | 1 400–1 409 | 34 268 | Proprietary |
| 120 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 405 | 1 400–1 409 | 28 412 | Proprietary |
| 121 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 405 | 1 400–1 410 | 25 967 | MIT |
| 122 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 405 | 1 396–1 413 | 6 120 | Modified MIT |
| 123 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 404 | 1 396–1 413 | 6 382 | Apache 2.0 |
| 124 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 404 | 1 399–1 410 | 15 498 | Proprietary |
| 125 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 404 | 1 396–1 413 | 5 102 | MIT |
| 126 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 404 | 1 396–1 412 | 6 919 | MIT |
| 127 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 404 | 1 396–1 411 | 6 440 | MIT |
| 128 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 404 | 1 399–1 408 | 28 587 | Proprietary |
| 129 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 403 | 1 397–1 410 | 11 066 | Proprietary |
| 130 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 403 | 1 397–1 408 | 22 004 | Apache 2.0 |
| 131 | Grok 4 (0709) | xai | 1 403 | 1 398–1 407 | 22 078 | Proprietary |
| 132 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 401 | 1 397–1 406 | 31 571 | Proprietary |
| 133 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 401 | 1 395–1 406 | 16 565 | Apache 2.0 |
| 134 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 400 | 1 392–1 408 | 5 111 | Proprietary |
| 135 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 400 | 1 392–1 408 | 6 797 | MIT |
| 136 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 400 | 1 394–1 405 | 15 509 | Proprietary |
| 137 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 400 | 1 392–1 407 | 8 608 | MIT |
| 138 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 399 | 1 394–1 403 | 24 867 | MIT |
| 139 | amazon-nova-experimental-chat (12-10) | Amazon | 1 398 | 1 386–1 410 | 2 226 | Proprietary |
| 140 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 397 | 1 394–1 401 | 36 958 | Modified MIT |
| 141 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 397 | 1 389–1 406 | 4 915 | Apache 2.0 |
| 142 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 397 | 1 392–1 402 | 18 084 | Proprietary |
| 143 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 396 | 1 391–1 401 | 18 908 | Proprietary | |
| 144 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 395 | 1 386–1 405 | 3 695 | Proprietary |
| 145 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 395 | 1 383–1 406 | 2 643 | Proprietary |
| 146 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 395 | 1 389–1 400 | 17 856 | Proprietary |
| 147 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 392 | 1 387–1 396 | 28 133 | MIT |
| 148 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 391 | 1 387–1 395 | 33 138 | Proprietary |
| 149 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 390 | 1 384–1 395 | 15 913 | Apache 2.0 |
| 150 | Hy3 preview | Tencent | 1 390 | 1 380–1 400 | 3 539 | tencent-hunyuan-community |
| 151 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 388 | 1 382–1 395 | 10 133 | Proprietary |
| 152 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 388 | 1 381–1 395 | 9 659 | Proprietary |
| 153 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 387 | 1 378–1 397 | 4 798 | Proprietary |
| 154 | Grok 4.3 | xAI | 1 385 | 1 381–1 390 | 38 507 | Proprietary |
| 155 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 385 | 1 381–1 389 | 35 064 | Apache 2.0 |
| 156 | Muse Glimmer | Meta | 1 385 | 1 373–1 397 | 2 289 | Apache-2.0 |
| 157 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 385 | 1 381–1 389 | 35 143 | Proprietary |
| 158 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) | NVIDIA | 1 384 | 1 373–1 396 | 2 561 | OpenMDW-1.1 |
| 159 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 384 | 1 379–1 389 | 20 854 | Apache 2.0 |
| 160 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 384 | 1 377–1 391 | 9 983 | Proprietary |
| 161 | Hunyuan Vision 1.5 Thinking | Tencent | 1 383 | 1 366–1 399 | 1 210 | Proprietary |
| 162 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 383 | 1 379–1 387 | 52 553 | Modified MIT |
| 163 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 382 | 1 377–1 387 | 19 227 | Proprietary |
| 164 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 381 | 1 369–1 393 | 2 117 | Proprietary |
| 165 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 380 | 1 375–1 385 | 53 254 | Proprietary |
| 166 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 378 | 1 373–1 383 | 16 873 | Apache 2.0 |
| 167 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 378 | 1 371–1 384 | 10 479 | MIT |
| 168 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 377 | 1 374–1 380 | 87 511 | Proprietary |
| 169 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 377 | 1 368–1 385 | 4 367 | Apache 2.0 |
| 170 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 373 | 1 366–1 381 | 6 768 | MIT |
| 171 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 372 | 1 365–1 380 | 6 811 | Modified MIT |
| 172 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 372 | 1 364–1 380 | 6 582 | Proprietary |
| 173 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 372 | 1 366–1 377 | 13 546 | Apache 2.0 |
| 174 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 370 | 1 365–1 374 | 26 900 | Proprietary |
| 175 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 369 | 1 364–1 373 | 27 323 | Proprietary | |
| 176 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 366 | 1 361–1 371 | 17 393 | MIT |
| 177 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 363 | 1 357–1 369 | 15 796 | Proprietary |
| 178 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 363 | 1 354–1 371 | 5 217 | Proprietary |
| 179 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 362 | 1 357–1 368 | 15 286 | Proprietary |
| 180 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 362 | 1 356–1 367 | 20 391 | Proprietary |
| 181 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 360 | 1 355–1 365 | 18 312 | Proprietary | |
| 182 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 359 | 1 355–1 364 | 33 427 | Proprietary |
| 183 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 359 | 1 345–1 373 | 1 666 | MIT |
| 184 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 358 | 1 352–1 364 | 11 491 | Proprietary |
| 185 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 358 | 1 353–1 363 | 23 551 | MIT |
| 186 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 358 | 1 352–1 363 | 15 414 | Modified MIT |
| 187 | R1 | DeepSeek | 1 356 | 1 350–1 363 | 7 803 | MIT |
| 188 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 356 | 1 347–1 364 | 4 718 | NVIDIA Open Model |
| 189 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 353 | 1 347–1 359 | 17 661 | Proprietary |
| 190 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 352 | 1 347–1 357 | 14 280 | Proprietary |
| 191 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 352 | 1 345–1 359 | 8 467 | Proprietary |
| 192 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 352 | 1 347–1 357 | 23 980 | Proprietary |
| 193 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 350 | 1 345–1 356 | 17 135 | Apache 2.0 |
| 194 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 349 | 1 343–1 354 | 13 543 | Apache 2.0 |
| 195 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 348 | 1 342–1 354 | 11 060 | Proprietary |
| 196 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 345 | 1 339–1 351 | 14 199 | Apache 2.0 |
| 197 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 342 | 1 335–1 349 | 7 573 | Apache 2.0 |
| 198 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 342 | 1 337–1 347 | 19 632 | Proprietary | |
| 199 | Granite 4.2 30B | IBM Granite | 1 341 | 1 327–1 354 | 1 941 | Apache 2.0 |
| 200 | amazon-nova-experimental-chat (10-09) | Amazon | 1 340 | 1 325–1 354 | 1 542 | Proprietary |
| 201 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 338 | 1 333–1 343 | 24 026 | Modified MIT |
| 202 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 337 | 1 330–1 345 | 7 236 | Proprietary |
| 203 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 336 | 1 332–1 341 | 24 002 | Proprietary |
| 204 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 335 | 1 326–1 344 | 3 907 | MIT |
| 205 | Gemma 3 27B | 1 334 | 1 330–1 339 | 23 613 | Gemma | |
| 206 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 333 | 1 327–1 338 | 19 277 | Proprietary |
| 207 | Mercury 2 | Inception Labs | 1 331 | 1 318–1 344 | 1 989 | Proprietary |
| 208 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 330 | 1 323–1 337 | 7 359 | MIT |
| 209 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 330 | 1 325–1 335 | 21 955 | Proprietary |
| 210 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 328 | 1 317–1 339 | 3 027 | MIT |
| 211 | Step 3 | StepFun | 1 327 | 1 318–1 337 | 3 513 | Apache 2.0 |
| 212 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 325 | 1 320–1 331 | 15 931 | Apache 2.0 |
| 213 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 323 | 1 316–1 329 | 10 064 | Proprietary | |
| 214 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 320 | 1 313–1 327 | 9 285 | NVIDIA Open Model |
| 215 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 319 | 1 314–1 324 | 19 346 | Apache 2.0 |
| 216 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 319 | 1 311–1 326 | 7 459 | Proprietary |
| 217 | Trinity Large Preview | — | 1 318 | 1 313–1 324 | 17 343 | Apache 2.0 |
| 218 | Gemma 3 12B | 1 318 | 1 304–1 332 | 1 499 | Gemma | |
| 219 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 318 | 1 313–1 323 | 20 631 | Proprietary |
| 220 | Qwen3 32B | Alibaba Qwen | 1 317 | 1 304–1 330 | 1 696 | Apache 2.0 |
| 221 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 316 | 1 303–1 328 | 1 937 | Nvidia Open |
| 222 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 315 | 1 309–1 322 | 8 904 | DeepSeek |
| 223 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 315 | 1 309–1 321 | 9 884 | Apache 2.0 |
| 224 | o1 | OpenAI | 1 315 | 1 309–1 321 | 15 231 | Proprietary |
| 225 | GLM-4-Plus (0111) | zai | 1 314 | 1 302–1 326 | 2 294 | Proprietary |
| 226 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 313 | 1 303–1 323 | 3 819 | Apache 2.0 |
| 227 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 313 | 1 309–1 317 | 29 456 | CC-BY-NC-4.0 |
| 228 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 313 | 1 304–1 321 | 4 551 | Proprietary |
| 229 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 313 | 1 304–1 321 | 4 912 | Proprietary |
| 230 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 312 | 1 307–1 317 | 25 473 | Proprietary | |
| 231 | Qwen-Plus (0125) | Alibaba | 1 310 | 1 298–1 321 | 2 394 | Proprietary |
| 232 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 305 | 1 300–1 311 | 12 238 | Apache 2.0 |
| 233 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 303 | 1 292–1 314 | 2 792 | MIT |
| 234 | Granite 4.2 8B | IBM Granite | 1 300 | 1 285–1 314 | 1 840 | Apache 2.0 |
| 235 | o3 Mini | OpenAI | 1 300 | 1 295–1 304 | 28 081 | Proprietary |
| 236 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 299 | 1 290–1 309 | 3 929 | MIT |
| 237 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 298 | 1 292–1 304 | 14 550 | OpenMDW-1.1 |
| 238 | Hunyuan TurboS (20250226) | Tencent | 1 298 | 1 280–1 316 | 910 | Proprietary |
| 239 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 296 | 1 291–1 301 | 19 234 | Proprietary |
| 240 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 295 | 1 289–1 301 | 13 832 | Apache 2.0 |
| 241 | Step-2 16K Exp (202412) | StepFun | 1 290 | 1 277–1 302 | 2 052 | Proprietary |
| 242 | o1-mini | OpenAI | 1 288 | 1 284–1 293 | 24 629 | Proprietary |
| 243 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 286 | 1 281–1 291 | 20 462 | Proprietary |
| 244 | Gemma 3n E4B | 1 285 | 1 279–1 291 | 12 034 | Gemma | |
| 245 | Hunyuan Turbo (0110) | Tencent | 1 285 | 1 268–1 302 | 971 | Proprietary |
| 246 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 283 | 1 279–1 287 | 42 687 | Proprietary |
| 247 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 283 | 1 278–1 287 | 52 655 | Proprietary |
| 248 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | NVIDIA | 1 282 | 1 265–1 299 | 1 058 | Nvidia Open Model |
| 249 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 282 | 1 277–1 287 | 29 136 | Proprietary |
| 250 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 278 | 1 273–1 284 | 16 538 | Proprietary | |
| 251 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 275 | 1 269–1 282 | 12 935 | Proprietary |
| 252 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 275 | 1 268–1 283 | 7 209 | Apache 2.0 |
| 253 | Molmo 2 8B | Ai2 | 1 274 | 1 248–1 300 | 492 | Apache 2.0 |
| 254 | Gemini Advanced (0514) | 1 274 | 1 267–1 280 | 23 830 | Proprietary | |
| 255 | DeepSeek-V2.5 (1210) | DeepSeek | 1 273 | 1 262–1 284 | 3 019 | DeepSeek |
| 256 | Gemma 3 4B | 1 273 | 1 259–1 287 | 1 599 | Gemma | |
| 257 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 270 | 1 265–1 275 | 37 986 | Proprietary |
| 258 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 269 | 1 264–1 274 | 20 513 | Llama 4 |
| 259 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 269 | 1 262–1 275 | 13 682 | Proprietary |
| 260 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 268 | 1 260–1 276 | 5 892 | Apache 2.0 |
| 261 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 268 | 1 262–1 274 | 11 063 | NexusFlow |
| 262 | Granite 4.2 3B | IBM Granite | 1 268 | 1 252–1 283 | 1 884 | Apache 2.0 |
| 263 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 266 | 1 262–1 271 | 30 970 | Proprietary |
| 264 | Hunyuan Large (2025-02-10) | Tencent | 1 265 | 1 250–1 280 | 1 483 | Proprietary |
| 265 | Qwen2.5-Plus (1127) | Alibaba | 1 265 | 1 256–1 274 | 4 383 | Proprietary |
| 266 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 264 | 1 259–1 270 | 36 600 | Proprietary | |
| 267 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 263 | 1 255–1 270 | 8 131 | Qwen |
| 268 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 262 | 1 256–1 267 | 20 213 | Proprietary |
| 269 | Hunyuan Standard (2025-02-10) | Tencent | 1 261 | 1 247–1 275 | 1 592 | Proprietary |
| 270 | Granite 4.1 8B | IBM Granite | 1 260 | 1 246–1 274 | 2 156 | Apache 2.0 |
| 271 | GPT-4.1 nano (2025-04-14) | OpenAI | 1 260 | 1 249–1 271 | 2 575 | Proprietary |
| 272 | Mercury | Inception Labs | 1 260 | 1 242–1 277 | 1 111 | Proprietary |
| 273 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 258 | 1 253–1 262 | 86 483 | Proprietary |
| 274 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 257 | 1 252–1 262 | 24 138 | Proprietary |
| 275 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 254 | 1 249–1 260 | 18 463 | Apache 2.0 |
| 276 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 254 | 1 243–1 265 | 3 360 | Apache 2.0 |
| 277 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | NVIDIA | 1 253 | 1 235–1 271 | 968 | Nvidia |
| 278 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 253 | 1 247–1 259 | 11 727 | DeepSeek |
| 279 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 252 | 1 247–1 258 | 16 773 | Llama |
| 280 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 252 | 1 246–1 257 | 18 845 | Qwen |
| 281 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 248 | 1 243–1 253 | 27 214 | Llama 3.1 Community |
| 282 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 247 | 1 242–1 252 | 18 057 | Llama 3.1 Community |
| 283 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 246 | 1 240–1 251 | 35 407 | Proprietary |
| 284 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 245 | 1 240–1 250 | 42 998 | Proprietary |
| 285 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | NVIDIA | 1 245 | 1 235–1 255 | 3 426 | Llama 3.1 |
| 286 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 241 | 1 235–1 246 | 38 472 | Proprietary |
| 287 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 238 | 1 234–1 242 | 33 541 | Proprietary |
| 288 | Reka Core (20240904) | — | 1 236 | 1 226–1 246 | 3 378 | Proprietary |
| 289 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 236 | 1 231–1 242 | 20 596 | Mistral Research |
| 290 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 236 | 1 232–1 241 | 25 237 | Llama-3.3 |
| 291 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 236 | 1 224–1 248 | 2 782 | Proprietary |
| 292 | Llama 3.1 Tulu 3 70B | Ai2 | 1 235 | 1 220–1 251 | 1 217 | Llama 3.1 |
| 293 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 235 | 1 229–1 241 | 11 784 | MRL |
| 294 | Athene 70B (0725) | — | 1 235 | 1 227–1 242 | 8 353 | CC-BY-NC-4.0 |
| 295 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 233 | 1 227–1 239 | 10 557 | Proprietary |
| 296 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 232 | 1 224–1 240 | 7 051 | Proprietary |
| 297 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 230 | 1 225–1 236 | 29 023 | Proprietary | |
| 298 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 219 | 1 214–1 224 | 25 546 | Llama 3.1 Community |
| 299 | Gemma 2 27B | 1 217 | 1 212–1 221 | 34 471 | Gemma license | |
| 300 | Command R+ (08-2024) | Cohere | 1 216 | 1 207–1 225 | 4 561 | CC-BY-NC-4.0 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: не английский
Направление «не английский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 419; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 46, первый — 30 апреля 2026. 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