Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «польский». Показано 238 из 238 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) | 1 538 | 1 492–1 583 | 192 | Proprietary | |
| 2 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 536 | 1 501–1 571 | 270 | Proprietary |
| 3 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 521 | 1 496–1 546 | 551 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 521 | 1 502–1 540 | 1 069 | Proprietary |
| 5 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 517 | 1 496–1 538 | 802 | Proprietary | |
| 6 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 504 | 1 478–1 531 | 496 | Proprietary | |
| 7 | Gemini 3 Pro | 1 503 | 1 486–1 519 | 1 353 | Proprietary | |
| 8 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 499 | 1 477–1 522 | 692 | Proprietary | |
| 9 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 499 | 1 476–1 521 | 688 | Proprietary | |
| 10 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 498 | 1 483–1 513 | 1 595 | Proprietary |
| 11 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 497 | 1 475–1 520 | 708 | Proprietary |
| 12 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 497 | 1 485–1 509 | 2 516 | Proprietary | |
| 13 | Gemini 3 Flash | 1 494 | 1 475–1 513 | 973 | Proprietary | |
| 14 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 493 | 1 470–1 515 | 671 | Proprietary |
| 15 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 491 | 1 459–1 524 | 327 | Proprietary |
| 16 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 490 | 1 472–1 508 | 1 124 | Proprietary |
| 17 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 489 | 1 473–1 504 | 1 635 | Proprietary |
| 18 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 487 | 1 472–1 502 | 1 652 | Proprietary |
| 19 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 483 | 1 443–1 522 | 216 | Proprietary |
| 20 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 483 | 1 452–1 513 | 355 | Proprietary |
| 21 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 479 | 1 462–1 496 | 1 194 | Proprietary |
| 22 | Gemini 2.5 Pro | 1 479 | 1 471–1 487 | 6 493 | Proprietary | |
| 23 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 475 | 1 449–1 501 | 474 | Proprietary |
| 24 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 475 | 1 449–1 500 | 529 | Proprietary | |
| 25 | Muse Spark | Meta | 1 475 | 1 442–1 507 | 312 | Proprietary |
| 26 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 472 | 1 456–1 489 | 1 320 | Proprietary |
| 27 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 468 | 1 455–1 482 | 1 909 | Proprietary | |
| 28 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 468 | 1 447–1 488 | 774 | Proprietary |
| 29 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 467 | 1 448–1 486 | 928 | Proprietary |
| 30 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 466 | 1 448–1 483 | 1 170 | Proprietary |
| 31 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 463 | 1 447–1 480 | 1 388 | MIT |
| 32 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 462 | 1 439–1 485 | 620 | Kimi K3 license |
| 33 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 462 | 1 432–1 491 | 393 | MIT |
| 34 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 461 | 1 443–1 479 | 1 123 | MIT |
| 35 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 460 | 1 442–1 477 | 1 195 | Proprietary |
| 36 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 458 | 1 441–1 476 | 1 094 | Proprietary |
| 37 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 458 | 1 421–1 494 | 232 | MIT |
| 38 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 457 | 1 439–1 475 | 1 077 | Proprietary |
| 39 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 457 | 1 436–1 477 | 869 | MIT |
| 40 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 455 | 1 441–1 469 | 1 940 | Proprietary |
| 41 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 455 | 1 438–1 471 | 1 303 | Proprietary |
| 42 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 454 | 1 436–1 472 | 1 090 | MIT |
| 43 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 454 | 1 429–1 480 | 486 | Proprietary |
| 44 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 454 | 1 438–1 470 | 1 310 | Proprietary |
| 45 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 453 | 1 430–1 476 | 658 | Proprietary |
| 46 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 452 | 1 435–1 469 | 1 207 | MIT |
| 47 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 452 | 1 430–1 474 | 708 | MIT |
| 48 | Grok 4.1 | xAI | 1 452 | 1 438–1 465 | 2 023 | Proprietary |
| 49 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 452 | 1 429–1 474 | 663 | Apache 2.0 |
| 50 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 451 | 1 435–1 468 | 1 254 | Proprietary |
| 51 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 449 | 1 429–1 469 | 807 | Proprietary |
| 52 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 449 | 1 427–1 471 | 693 | Proprietary |
| 53 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 448 | 1 437–1 458 | 3 621 | Proprietary |
| 54 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 447 | 1 431–1 463 | 1 300 | MIT |
| 55 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 447 | 1 433–1 461 | 1 726 | Apache 2.0 |
| 56 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 446 | 1 418–1 474 | 435 | Apache 2.0 |
| 57 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 445 | 1 431–1 460 | 1 524 | Modified MIT |
| 58 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 444 | 1 407–1 482 | 240 | MIT |
| 59 | Hy3 | Tencent | 1 444 | 1 409–1 479 | 262 | Apache 2.0 |
| 60 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 443 | 1 427–1 460 | 1 267 | Proprietary | |
| 61 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 442 | 1 426–1 457 | 1 409 | Proprietary |
| 62 | Mistral Large 3 | mistral | 1 441 | 1 427–1 454 | 1 917 | Apache 2.0 |
| 63 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 440 | 1 425–1 456 | 1 321 | Proprietary |
| 64 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 440 | 1 424–1 456 | 1 453 | Proprietary |
| 65 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 440 | 1 423–1 457 | 1 198 | Proprietary |
| 66 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 439 | 1 425–1 452 | 1 891 | Proprietary |
| 67 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 438 | 1 420–1 456 | 1 097 | Proprietary |
| 68 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 438 | 1 427–1 449 | 3 834 | Proprietary |
| 69 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 438 | 1 417–1 458 | 759 | Modified MIT |
| 70 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 437 | 1 411–1 462 | 523 | Proprietary | |
| 71 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 435 | 1 417–1 454 | 1 025 | MIT |
| 72 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 435 | 1 409–1 461 | 461 | MIT |
| 73 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 435 | 1 406–1 464 | 397 | MIT |
| 74 | GLM 5 | Z.ai | 1 435 | 1 411–1 458 | 604 | MIT |
| 75 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 433 | 1 411–1 455 | 708 | Proprietary |
| 76 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 433 | 1 418–1 448 | 1 620 | Proprietary |
| 77 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 433 | 1 414–1 452 | 995 | Proprietary |
| 78 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 432 | 1 390–1 473 | 196 | Proprietary |
| 79 | Grok 4.5 | xAI | 1 431 | 1 408–1 455 | 630 | Proprietary |
| 80 | Gemma 4 31B | 1 431 | 1 394–1 469 | 203 | Apache 2.0 | |
| 81 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 431 | 1 416–1 446 | 1 796 | Proprietary |
| 82 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 431 | 1 407–1 454 | 582 | Proprietary |
| 83 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 430 | 1 419–1 440 | 3 327 | Proprietary |
| 84 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 430 | 1 393–1 467 | 233 | Modified MIT |
| 85 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 430 | 1 406–1 453 | 585 | Proprietary |
| 86 | Grok 4 (0709) | xai | 1 428 | 1 417–1 440 | 2 752 | Proprietary |
| 87 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 428 | 1 397–1 459 | 378 | Proprietary |
| 88 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 428 | 1 414–1 442 | 1 980 | MIT |
| 89 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 428 | 1 402–1 454 | 535 | Apache 2.0 |
| 90 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking) | DeepSeek | 1 427 | 1 388–1 466 | 205 | MIT |
| 91 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 426 | 1 401–1 452 | 519 | Proprietary |
| 92 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 426 | 1 411–1 441 | 1 631 | Proprietary |
| 93 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 424 | 1 403–1 446 | 762 | Proprietary |
| 94 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 424 | 1 406–1 441 | 1 195 | MiniMax Community License |
| 95 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 423 | 1 406–1 440 | 1 180 | Proprietary |
| 96 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 423 | 1 385–1 461 | 214 | Proprietary |
| 97 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 423 | 1 410–1 435 | 2 222 | Proprietary |
| 98 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 422 | 1 408–1 437 | 1 676 | MIT |
| 99 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 420 | 1 393–1 448 | 440 | MIT |
| 100 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 420 | 1 382–1 458 | 228 | Proprietary |
| 101 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 419 | 1 393–1 446 | 540 | Apache 2.0 |
| 102 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 419 | 1 402–1 436 | 1 119 | MIT |
| 103 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 419 | 1 407–1 431 | 2 315 | Proprietary |
| 104 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 418 | 1 400–1 436 | 1 030 | MIT |
| 105 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 416 | 1 399–1 434 | 1 188 | Proprietary |
| 106 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 414 | 1 390–1 438 | 571 | Proprietary |
| 107 | Gemini 2.5 Flash | 1 413 | 1 405–1 421 | 6 189 | Proprietary | |
| 108 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 413 | 1 403–1 423 | 3 733 | Proprietary |
| 109 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 413 | 1 394–1 432 | 945 | MIT |
| 110 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 412 | 1 397–1 426 | 1 919 | Proprietary |
| 111 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 410 | 1 391–1 429 | 1 006 | MIT |
| 112 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 410 | 1 393–1 426 | 1 274 | Proprietary | |
| 113 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 409 | 1 392–1 425 | 1 339 | MIT |
| 114 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 408 | 1 396–1 421 | 2 406 | Proprietary |
| 115 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 408 | 1 381–1 435 | 426 | Proprietary |
| 116 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 407 | 1 397–1 416 | 3 943 | Apache 2.0 |
| 117 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 406 | 1 390–1 423 | 1 205 | MIT |
| 118 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 405 | 1 383–1 428 | 659 | MIT |
| 119 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek | 1 405 | 1 367–1 443 | 229 | MIT |
| 120 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 405 | 1 384–1 425 | 787 | MIT |
| 121 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 404 | 1 381–1 428 | 626 | Proprietary |
| 122 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 400 | 1 377–1 424 | 600 | Apache 2.0 |
| 123 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 400 | 1 378–1 422 | 725 | Proprietary |
| 124 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 400 | 1 384–1 415 | 1 445 | Proprietary |
| 125 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 398 | 1 380–1 417 | 1 022 | Apache 2.0 |
| 126 | Grok 4.3 | xAI | 1 398 | 1 381–1 416 | 1 200 | Proprietary |
| 127 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 396 | 1 375–1 418 | 748 | Proprietary |
| 128 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 396 | 1 382–1 410 | 1 706 | Modified MIT |
| 129 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 394 | 1 365–1 423 | 419 | Proprietary |
| 130 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 393 | 1 365–1 420 | 417 | MIT |
| 131 | Step 5 Preview | StepFun | 1 390 | 1 346–1 434 | 179 | Proprietary |
| 132 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 390 | 1 369–1 410 | 783 | Apache 2.0 |
| 133 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 389 | 1 373–1 406 | 1 363 | Apache 2.0 |
| 134 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 389 | 1 377–1 400 | 3 049 | Proprietary |
| 135 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 388 | 1 373–1 403 | 1 714 | Modified MIT |
| 136 | Hunyuan T1 (20250711) | Tencent | 1 386 | 1 356–1 415 | 381 | Proprietary |
| 137 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 385 | 1 374–1 396 | 3 628 | Apache 2.0 |
| 138 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 385 | 1 348–1 423 | 228 | OpenMDW-1.1 |
| 139 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 385 | 1 362–1 408 | 586 | Apache 2.0 |
| 140 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 381 | 1 358–1 405 | 581 | Proprietary |
| 141 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 381 | 1 354–1 408 | 465 | Proprietary |
| 142 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 380 | 1 337–1 422 | 176 | Modified MIT |
| 143 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 380 | 1 342–1 417 | 246 | Proprietary |
| 144 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 380 | 1 361–1 398 | 1 220 | Proprietary |
| 145 | Hunyuan TurboS (20250416) | Tencent | 1 379 | 1 356–1 402 | 676 | Proprietary |
| 146 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 379 | 1 357–1 401 | 744 | Proprietary |
| 147 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 378 | 1 363–1 394 | 1 562 | Proprietary |
| 148 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 378 | 1 355–1 400 | 680 | Modified MIT |
| 149 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 376 | 1 360–1 392 | 1 288 | Proprietary |
| 150 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 375 | 1 350–1 399 | 537 | Apache 2.0 |
| 151 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 372 | 1 359–1 385 | 2 271 | Modified MIT |
| 152 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 371 | 1 346–1 396 | 529 | MIT |
| 153 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 371 | 1 357–1 385 | 1 630 | Proprietary | |
| 154 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 370 | 1 359–1 382 | 2 885 | Proprietary |
| 155 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 369 | 1 357–1 381 | 2 735 | MIT |
| 156 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 367 | 1 353–1 382 | 1 861 | MIT |
| 157 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 366 | 1 348–1 384 | 1 125 | Proprietary |
| 158 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 366 | 1 338–1 393 | 399 | Apache 2.0 |
| 159 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 365 | 1 308–1 421 | 166 | Proprietary |
| 160 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 361 | 1 350–1 373 | 2 957 | Proprietary | |
| 161 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 361 | 1 340–1 381 | 850 | Proprietary |
| 162 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 359 | 1 345–1 373 | 1 884 | Apache 2.0 |
| 163 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 358 | 1 346–1 370 | 2 793 | Proprietary |
| 164 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 356 | 1 340–1 371 | 1 572 | Proprietary |
| 165 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 355 | 1 344–1 366 | 3 571 | Proprietary |
| 166 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 353 | 1 338–1 368 | 1 541 | Apache 2.0 |
| 167 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 353 | 1 339–1 368 | 1 732 | Apache 2.0 |
| 168 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 352 | 1 338–1 366 | 1 800 | Proprietary |
| 169 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 352 | 1 304–1 400 | 371 | Proprietary |
| 170 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 349 | 1 333–1 365 | 1 350 | Proprietary | |
| 171 | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 1 349 | 1 304–1 394 | 151 | MIT |
| 172 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 346 | 1 311–1 380 | 276 | NVIDIA Open Model |
| 173 | Gemma 3 27B | 1 345 | 1 333–1 357 | 2 828 | Gemma | |
| 174 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 345 | 1 323–1 367 | 709 | Apache 2.0 |
| 175 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 344 | 1 329–1 359 | 1 619 | Apache 2.0 |
| 176 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 344 | 1 332–1 355 | 3 163 | Proprietary |
| 177 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 343 | 1 333–1 354 | 3 543 | Proprietary |
| 178 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 334 | 1 314–1 353 | 929 | Modified MIT |
| 179 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 329 | 1 318–1 340 | 3 529 | Apache 2.0 |
| 180 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 328 | 1 260–1 397 | 97 | Proprietary |
| 181 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 327 | 1 298–1 357 | 421 | Proprietary |
| 182 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 326 | 1 271–1 382 | 193 | Proprietary |
| 183 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 326 | 1 314–1 338 | 2 669 | Proprietary |
| 184 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 324 | 1 313–1 336 | 3 271 | Proprietary |
| 185 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 324 | 1 313–1 336 | 3 071 | CC-BY-NC-4.0 |
| 186 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 1 323 | 1 294–1 352 | 397 | Nvidia Open |
| 187 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 322 | 1 310–1 334 | 2 916 | Proprietary |
| 188 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 317 | 1 302–1 331 | 1 736 | Apache 2.0 |
| 189 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 313 | 1 288–1 338 | 572 | Proprietary |
| 190 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 312 | 1 280–1 344 | 382 | Proprietary |
| 191 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 312 | 1 285–1 338 | 566 | Apache 2.0 |
| 192 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 311 | 1 278–1 345 | 326 | MIT |
| 193 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 311 | 1 275–1 347 | 279 | Apache 2.0 |
| 194 | Step-1o Turbo (202506) | StepFun | 1 304 | 1 288–1 319 | 1 583 | Proprietary |
| 195 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 302 | 1 268–1 336 | 281 | MIT |
| 196 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 302 | 1 276–1 329 | 531 | NVIDIA Open Model |
| 197 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 302 | 1 245–1 358 | 178 | Proprietary |
| 198 | Step 3 | StepFun | 1 301 | 1 273–1 328 | 449 | Apache 2.0 |
| 199 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 299 | 1 285–1 313 | 2 004 | Apache 2.0 |
| 200 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 299 | 1 246–1 352 | 215 | Proprietary |
| 201 | o3 Mini | OpenAI | 1 294 | 1 282–1 307 | 2 638 | Proprietary |
| 202 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 291 | 1 230–1 351 | 148 | Proprietary | |
| 203 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 291 | 1 258–1 324 | 318 | MIT |
| 204 | Trinity Large Preview | — | 1 289 | 1 263–1 314 | 579 | Apache 2.0 |
| 205 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 288 | 1 274–1 301 | 2 219 | Proprietary |
| 206 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 287 | 1 270–1 305 | 1 248 | Apache 2.0 |
| 207 | Gemma 3n E4B | 1 285 | 1 271–1 300 | 1 920 | Gemma | |
| 208 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 284 | 1 270–1 298 | 2 194 | Proprietary |
| 209 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 279 | 1 265–1 293 | 2 176 | Proprietary |
| 210 | Gemma 2 27B | 1 277 | 1 204–1 350 | 58 | Gemma license | |
| 211 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 276 | 1 263–1 288 | 2 675 | Llama 4 |
| 212 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 275 | 1 242–1 309 | 373 | OpenMDW-1.1 |
| 213 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 274 | 1 243–1 305 | 367 | MIT |
| 214 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 265 | 1 201–1 329 | 119 | Proprietary |
| 215 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 265 | 1 252–1 278 | 2 468 | Llama |
| 216 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 1 259 | 1 207–1 312 | 284 | Proprietary |
| 217 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 259 | 1 242–1 276 | 1 454 | Llama-3.3 |
| 218 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 252 | 1 230–1 274 | 809 | Apache 2.0 |
| 219 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 1 252 | 1 206–1 297 | 195 | Apache 2.0 |
| 220 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 249 | 1 237–1 262 | 2 717 | Proprietary |
| 221 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 248 | 1 232–1 264 | 1 618 | Proprietary |
| 222 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 244 | 1 178–1 310 | 65 | Proprietary |
| 223 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 242 | 1 229–1 254 | 2 795 | Apache 2.0 |
| 224 | Command R+ | Cohere | 1 238 | 1 184–1 292 | 216 | CC-BY-NC-4.0 |
| 225 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 238 | 1 176–1 299 | 117 | Proprietary | |
| 226 | Hunyuan Large Vision | Tencent | 1 237 | 1 210–1 263 | 592 | Proprietary |
| 227 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 1 233 | 1 182–1 285 | 264 | Proprietary |
| 228 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 220 | 1 187–1 253 | 384 | Apache 2.0 |
| 229 | GPT-4 (0613) | OpenAI | 1 219 | 1 162–1 276 | 179 | Proprietary |
| 230 | Command R | Cohere | 1 207 | 1 147–1 268 | 135 | CC-BY-NC-4.0 |
| 231 | Llama 3 70B Instruct | Meta | 1 196 | 1 147–1 245 | 406 | Llama 3 Community |
| 232 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 191 | 1 155–1 226 | 336 | Apache 2.0 |
| 233 | Mixtral 8x22B Instruct v0.1 | mistral | 1 171 | 1 111–1 231 | 132 | Apache 2.0 |
| 234 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 168 | 1 123–1 213 | 230 | Apache 2.0 |
| 235 | Mistral Large (2402) | mistral | 1 157 | 1 100–1 215 | 170 | Proprietary |
| 236 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 1 137 | 1 084–1 190 | 257 | Llama 3 Community |
| 237 | GPT-3.5 Turbo (0125) | OpenAI | 1 121 | 1 062–1 181 | 144 | Proprietary |
| 238 | Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | mistral | 1 072 | 1 010–1 134 | 184 | Apache 2.0 |
Направления рейтинга · 29Выбрано: польский
Направление «польский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 238; 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