Рейтинг текстовых моделей
Динамика рейтинга
Загружаем историю замеров…
Таблица борда
Снимок от 28 октября 2026, категория «испанский». Показано 300 из 303 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5 (Max) | Anthropic | 1 520 | 1 501–1 539 | 1 064 | Proprietary |
| 2 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 518 | 1 494–1 542 | 568 | Proprietary |
| 3 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 509 | 1 497–1 521 | 2 974 | Proprietary |
| 4 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 508 | 1 494–1 522 | 2 206 | Proprietary |
| 5 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 505 | 1 493–1 518 | 2 864 | Proprietary |
| 6 | Gemini 4 Argon (High) | 1 505 | 1 479–1 532 | 493 | Proprietary | |
| 7 | Claude Opus 5.5 (High) | Anthropic | 1 504 | 1 474–1 533 | 403 | Proprietary |
| 8 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 494 | 1 480–1 509 | 2 049 | Proprietary |
| 9 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 493 | 1 477–1 509 | 1 433 | Proprietary |
| 10 | Muse Spark 1.2 (xHigh) | Meta | 1 491 | 1 461–1 520 | 383 | Proprietary |
| 11 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 489 | 1 470–1 508 | 1 028 | Proprietary | |
| 12 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 488 | 1 469–1 507 | 1 026 | Proprietary |
| 13 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 488 | 1 465–1 510 | 747 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 487 | 1 472–1 502 | 1 649 | Proprietary | |
| 15 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 481 | 1 465–1 498 | 1 425 | Proprietary | |
| 16 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 479 | 1 469–1 490 | 4 256 | Proprietary | |
| 17 | GLM-5.2 (Max) | zai | 1 478 | 1 462–1 493 | 1 651 | MIT |
| 18 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 477 | 1 460–1 494 | 1 296 | Proprietary | |
| 19 | Kimi K3 (Max) | moonshot | 1 477 | 1 459–1 495 | 1 158 | Kimi K3 license |
| 20 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 476 | 1 456–1 496 | 946 | Proprietary | |
| 21 | Gemini 2.5 Pro | 1 474 | 1 463–1 485 | 3 455 | Proprietary | |
| 22 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 473 | 1 457–1 489 | 1 574 | MIT |
| 23 | ERNIE 5.1 | Baidu | 1 473 | 1 455–1 491 | 1 296 | Proprietary |
| 24 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 473 | 1 459–1 487 | 2 090 | Proprietary |
| 25 | ERNIE-5.0-Preview (1203) | Baidu | 1 473 | 1 436–1 509 | 239 | Proprietary |
| 26 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 1 470 | 1 442–1 499 | 423 | Proprietary |
| 27 | Qwen3.5 Max | Alibaba Qwen | 1 470 | 1 449–1 491 | 807 | Proprietary |
| 28 | Gemini 3 Pro | 1 470 | 1 452–1 487 | 1 227 | Proprietary | |
| 29 | Muse Spark | Meta | 1 470 | 1 444–1 496 | 519 | Proprietary |
| 30 | Gemini 3 Flash | 1 469 | 1 451–1 488 | 1 006 | Proprietary | |
| 31 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 469 | 1 455–1 483 | 1 943 | Proprietary |
| 32 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 1 469 | 1 455–1 482 | 2 402 | MIT |
| 33 | GLM 5.1 | Z.ai | 1 469 | 1 455–1 482 | 2 220 | MIT |
| 34 | GLM-5.3 (Max) | zai | 1 466 | 1 446–1 486 | 856 | MIT |
| 35 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 465 | 1 450–1 479 | 1 858 | Proprietary |
| 36 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 463 | 1 447–1 480 | 1 372 | Modified MIT |
| 37 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 463 | 1 449–1 477 | 2 161 | Proprietary |
| 38 | Muse Wonder (Max) | Meta | 1 463 | 1 429–1 496 | 278 | Proprietary |
| 39 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 463 | 1 446–1 479 | 1 474 | Proprietary |
| 40 | Qwen3 Max | Alibaba Qwen | 1 462 | 1 441–1 483 | 845 | Proprietary |
| 41 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 461 | 1 449–1 474 | 2 560 | Proprietary |
| 42 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 1 458 | 1 434–1 483 | 578 | MIT |
| 43 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 458 | 1 432–1 484 | 476 | MIT |
| 44 | MiMo-V2 Pro | Xiaomi | 1 458 | 1 437–1 479 | 847 | Proprietary |
| 45 | Hy3 | Tencent | 1 458 | 1 431–1 484 | 499 | Apache 2.0 |
| 46 | Claude Sonnet 4.5 (20250929) | Anthropic | 1 457 | 1 445–1 470 | 2 502 | Proprietary |
| 47 | Claude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) | Anthropic | 1 457 | 1 440–1 475 | 1 147 | Proprietary |
| 48 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 457 | 1 443–1 471 | 2 029 | Proprietary |
| 49 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 456 | 1 439–1 474 | 1 238 | Proprietary |
| 50 | DeepSeek V4 Pro 0423 | DeepSeek | 1 456 | 1 441–1 471 | 1 728 | MIT |
| 51 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) | NVIDIA | 1 454 | 1 426–1 483 | 455 | OpenMDW-1.1 |
| 52 | GLM 4.5 | Z.ai | 1 454 | 1 431–1 478 | 678 | MIT |
| 53 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 454 | 1 440–1 468 | 1 944 | Proprietary |
| 54 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba Qwen | 1 453 | 1 417–1 490 | 252 | Proprietary |
| 55 | GLM 5 | Z.ai | 1 453 | 1 435–1 471 | 1 130 | MIT |
| 56 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 453 | 1 439–1 467 | 2 066 | Proprietary |
| 57 | Claude Opus 4.5 (20251101) | Anthropic | 1 452 | 1 439–1 466 | 2 165 | Proprietary |
| 58 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 452 | 1 438–1 466 | 2 033 | Proprietary |
| 59 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 452 | 1 416–1 487 | 299 | Proprietary |
| 60 | Grok 4.5 | xAI | 1 451 | 1 432–1 469 | 1 077 | Proprietary |
| 61 | Inkling | Thinking Machines Lab | 1 450 | 1 434–1 467 | 1 430 | Apache 2.0 |
| 62 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 450 | 1 437–1 462 | 2 533 | Modified MIT |
| 63 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 448 | 1 433–1 464 | 1 488 | Proprietary |
| 64 | Claude Opus 4.1 (20250805) | Anthropic | 1 448 | 1 435–1 462 | 2 301 | Proprietary |
| 65 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High) | DeepSeek | 1 448 | 1 433–1 463 | 1 680 | MIT |
| 66 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 448 | 1 433–1 462 | 1 995 | Proprietary |
| 67 | Claude Sonnet 5.5 (xHigh) | Anthropic | 1 447 | 1 417–1 477 | 359 | Proprietary |
| 68 | ERNIE 5.0 (0110) | Baidu | 1 447 | 1 431–1 463 | 1 390 | Proprietary |
| 69 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 447 | 1 415–1 478 | 347 | Modified MIT |
| 70 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 446 | 1 426–1 466 | 913 | Apache 2.0 |
| 71 | Claude Opus 4.1 (Thinking 16K, 20250805) | Anthropic | 1 446 | 1 428–1 463 | 1 294 | Proprietary |
| 72 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 445 | 1 427–1 463 | 1 207 | Proprietary |
| 73 | LongCat-Flash-Chat | Meituan | 1 445 | 1 415–1 475 | 402 | MIT |
| 74 | amazon-nova-experimental-chat (11-10) | Amazon | 1 444 | 1 423–1 465 | 796 | Proprietary |
| 75 | Step 5 Preview | StepFun | 1 444 | 1 416–1 472 | 417 | Proprietary |
| 76 | Gemma 4 31B | 1 444 | 1 408–1 479 | 253 | Apache 2.0 | |
| 77 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 443 | 1 429–1 457 | 2 062 | Proprietary |
| 78 | Claude Sonnet 4.5 (High, 32K, 20250929) | Anthropic | 1 443 | 1 431–1 455 | 2 586 | Proprietary |
| 79 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 443 | 1 426–1 460 | 1 302 | Proprietary |
| 80 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 1 442 | 1 410–1 474 | 326 | Proprietary |
| 81 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 442 | 1 422–1 461 | 958 | Proprietary | |
| 82 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek | 1 441 | 1 410–1 472 | 355 | MIT |
| 83 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 441 | 1 429–1 452 | 3 107 | Apache 2.0 |
| 84 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 441 | 1 425–1 457 | 1 524 | Proprietary |
| 85 | Mistral Large 3 | mistral | 1 439 | 1 427–1 451 | 2 682 | Apache 2.0 |
| 86 | Grok 4.20 Beta 1 | xai | 1 438 | 1 419–1 458 | 952 | Proprietary |
| 87 | Grok 4.1 (Thinking) | xai | 1 438 | 1 424–1 452 | 1 955 | Proprietary |
| 88 | GLM 4.6 | Z.ai | 1 436 | 1 417–1 455 | 1 016 | MIT |
| 89 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek | 1 436 | 1 420–1 452 | 1 578 | MIT |
| 90 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 436 | 1 411–1 460 | 633 | Proprietary |
| 91 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) | DeepSeek | 1 435 | 1 403–1 467 | 299 | MIT |
| 92 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba Qwen | 1 435 | 1 412–1 458 | 688 | Apache 2.0 |
| 93 | GLM 4.7 | Z.ai | 1 434 | 1 404–1 465 | 345 | MIT |
| 94 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 434 | 1 420–1 448 | 1 924 | Proprietary |
| 95 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 433 | 1 421–1 445 | 2 870 | Proprietary |
| 96 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 433 | 1 416–1 450 | 1 211 | Proprietary |
| 97 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 433 | 1 415–1 450 | 1 206 | Proprietary |
| 98 | Qwen3.6 Plus | Alibaba Qwen | 1 432 | 1 416–1 448 | 1 580 | Proprietary |
| 99 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 1 431 | 1 401–1 461 | 411 | MIT |
| 100 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 430 | 1 416–1 444 | 2 128 | MiniMax Community License |
| 101 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 430 | 1 418–1 441 | 2 915 | Apache 2.0 |
| 102 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 430 | 1 408–1 451 | 813 | Proprietary |
| 103 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 428 | 1 400–1 456 | 460 | Apache 2.0 |
| 104 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 427 | 1 409–1 445 | 1 134 | Apache 2.0 |
| 105 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 427 | 1 415–1 439 | 2 773 | Proprietary | |
| 106 | Grok 4.1 | xAI | 1 425 | 1 411–1 439 | 1 991 | Proprietary |
| 107 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 425 | 1 406–1 444 | 967 | Apache 2.0 |
| 108 | ERNIE-5.0-Preview (1022) | Baidu | 1 424 | 1 379–1 469 | 165 | Proprietary |
| 109 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 1 424 | 1 408–1 439 | 1 533 | MIT |
| 110 | Claude Haiku 4.5 (20251001) | Anthropic | 1 422 | 1 412–1 432 | 4 564 | Proprietary |
| 111 | Gemini 2.5 Flash | 1 422 | 1 411–1 433 | 3 460 | Proprietary | |
| 112 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 421 | 1 407–1 435 | 2 019 | Proprietary | |
| 113 | MiMo-V2 Flash · Flash (Non-Thinking) | Xiaomi | 1 421 | 1 405–1 437 | 1 528 | MIT |
| 114 | Qwen3-Max (2025-09-23) | Alibaba | 1 421 | 1 392–1 449 | 439 | Proprietary |
| 115 | Grok 4 (0709) | xai | 1 420 | 1 401–1 439 | 1 002 | Proprietary |
| 116 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 419 | 1 402–1 435 | 1 303 | Proprietary |
| 117 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 419 | 1 392–1 445 | 479 | Proprietary |
| 118 | Step 3.5 Flash | StepFun | 1 418 | 1 404–1 432 | 2 014 | Apache 2.0 |
| 119 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High) | DeepSeek | 1 418 | 1 402–1 435 | 1 476 | MIT |
| 120 | Grok 3 Preview (02-24) | xai | 1 417 | 1 387–1 448 | 376 | Proprietary |
| 121 | Gemma 4 26B A4B | 1 417 | 1 375–1 459 | 202 | Apache 2.0 | |
| 122 | Nemotron 3 Super | NVIDIA | 1 417 | 1 386–1 447 | 353 | NVIDIA Open Model |
| 123 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 416 | 1 397–1 435 | 989 | Proprietary |
| 124 | DeepSeek-V3.2 (Thinking) | DeepSeek | 1 415 | 1 399–1 431 | 1 365 | MIT |
| 125 | Grok 4 Fast (Non-Reasoning) | xai | 1 415 | 1 377–1 453 | 255 | Proprietary |
| 126 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 415 | 1 398–1 431 | 1 442 | MIT |
| 127 | Solar Pro 4 | Upstage | 1 414 | 1 393–1 435 | 833 | Proprietary |
| 128 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 413 | 1 398–1 429 | 1 537 | Proprietary |
| 129 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 413 | 1 397–1 428 | 1 641 | Proprietary |
| 130 | DeepSeek-V3.1 (Thinking) | DeepSeek | 1 412 | 1 382–1 442 | 388 | MIT |
| 131 | DeepSeek-R1 (0528) | DeepSeek | 1 411 | 1 376–1 447 | 261 | MIT |
| 132 | LongCat-Flash-Chat Exp (2602) | Meituan | 1 411 | 1 391–1 431 | 898 | Proprietary |
| 133 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 411 | 1 380–1 442 | 389 | Modified MIT |
| 134 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking) | DeepSeek | 1 409 | 1 376–1 442 | 311 | MIT |
| 135 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 407 | 1 388–1 427 | 941 | Apache 2.0 |
| 136 | Kimi K2 Thinking Turbo | moonshot | 1 406 | 1 392–1 420 | 1 995 | Modified MIT |
| 137 | Ling-flash-2.0 | inclusionAI | 1 405 | 1 369–1 441 | 277 | MIT |
| 138 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 405 | 1 385–1 424 | 980 | Proprietary | |
| 139 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 404 | 1 390–1 419 | 1 914 | Proprietary |
| 140 | MiniMax M2.7 | MiniMax | 1 404 | 1 392–1 416 | 2 888 | Modified MIT |
| 141 | Grok 4 Fast (Reasoning) | xai | 1 404 | 1 380–1 428 | 598 | Proprietary |
| 142 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507) | Alibaba | 1 404 | 1 381–1 426 | 715 | Apache 2.0 |
| 143 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 404 | 1 380–1 427 | 608 | Proprietary |
| 144 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking) | Alibaba | 1 403 | 1 381–1 425 | 763 | Apache 2.0 |
| 145 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 402 | 1 371–1 433 | 380 | Apache 2.0 |
| 146 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 399 | 1 386–1 412 | 2 564 | Proprietary |
| 147 | Qwen3.5-Flash | Alibaba Qwen | 1 399 | 1 385–1 413 | 2 054 | Proprietary |
| 148 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 399 | 1 379–1 419 | 901 | Proprietary |
| 149 | Hy3 preview | Tencent | 1 399 | 1 359–1 439 | 210 | tencent-hunyuan-community |
| 150 | Grok 4.3 | xAI | 1 398 | 1 384–1 413 | 2 007 | Proprietary |
| 151 | MiniMax-M2.1 Preview | MiniMax | 1 397 | 1 370–1 423 | 490 | MIT |
| 152 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 396 | 1 380–1 412 | 1 434 | Proprietary | |
| 153 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 395 | 1 377–1 413 | 1 221 | Proprietary |
| 154 | MiMo-V2 Flash · Flash (Thinking) | Xiaomi | 1 394 | 1 365–1 423 | 388 | MIT |
| 155 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 391 | 1 379–1 403 | 3 311 | Proprietary |
| 156 | amazon-nova-experimental-chat (26-01-10) | Amazon | 1 390 | 1 350–1 430 | 203 | Proprietary |
| 157 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba Qwen | 1 390 | 1 371–1 409 | 1 005 | Apache 2.0 |
| 158 | Claude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) | Anthropic | 1 389 | 1 368–1 409 | 861 | Proprietary |
| 159 | gpt-oss-120b | OpenAI | 1 389 | 1 368–1 410 | 855 | Apache 2.0 |
| 160 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507) | Alibaba | 1 389 | 1 348–1 430 | 185 | Apache 2.0 |
| 161 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 388 | 1 368–1 408 | 956 | Proprietary |
| 162 | Kimi K2 Preview (0905) | moonshot | 1 387 | 1 356–1 419 | 390 | Modified MIT |
| 163 | Claude Haiku 5.5 (High) | Anthropic | 1 387 | 1 353–1 420 | 306 | Proprietary |
| 164 | GPT-6 Sol (Max) | OpenAI | 1 386 | 1 362–1 410 | 643 | Proprietary |
| 165 | GLM 4.5 Air | Z.ai | 1 386 | 1 365–1 407 | 824 | MIT |
| 166 | Ring-flash-2.0 | inclusionAI | 1 385 | 1 351–1 419 | 307 | MIT |
| 167 | amazon-nova-experimental-chat (10-20) | Amazon | 1 381 | 1 348–1 414 | 316 | Proprietary |
| 168 | Grok 3 Mini Beta | xai | 1 381 | 1 351–1 410 | 394 | Proprietary |
| 169 | R1 | DeepSeek | 1 379 | 1 326–1 432 | 114 | MIT |
| 170 | Qwen2.5 Max | Alibaba Qwen | 1 377 | 1 341–1 413 | 269 | Proprietary |
| 171 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 376 | 1 358–1 394 | 1 131 | Proprietary |
| 172 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B (BF16) | NVIDIA | 1 376 | 1 344–1 407 | 362 | NVIDIA Open Model |
| 173 | Amazon Nova 2 Lite | Amazon | 1 373 | 1 333–1 412 | 232 | Proprietary |
| 174 | Step 3 | StepFun | 1 371 | 1 330–1 412 | 211 | Apache 2.0 |
| 175 | GPT-5.3 Chat | OpenAI | 1 371 | 1 353–1 388 | 1 301 | Proprietary |
| 176 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 370 | 1 355–1 385 | 1 913 | Proprietary |
| 177 | Qwen3 235B A22B | Alibaba Qwen | 1 369 | 1 342–1 396 | 467 | Apache 2.0 |
| 178 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 365 | 1 343–1 386 | 808 | Proprietary | |
| 179 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 364 | 1 339–1 389 | 565 | Proprietary |
| 180 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 363 | 1 338–1 388 | 553 | Proprietary | |
| 181 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 360 | 1 321–1 400 | 237 | Proprietary |
| 182 | Qwen3 Coder 480B A35B | Alibaba Qwen | 1 360 | 1 337–1 383 | 686 | Apache 2.0 |
| 183 | Grok 3 Mini (High) | xai | 1 359 | 1 327–1 391 | 322 | Proprietary |
| 184 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba Qwen | 1 359 | 1 331–1 387 | 458 | Apache 2.0 |
| 185 | DeepSeek-V3 (0324) | DeepSeek | 1 358 | 1 339–1 377 | 987 | MIT |
| 186 | Trinity Large Preview | — | 1 357 | 1 338–1 377 | 1 039 | Apache 2.0 |
| 187 | Claude Opus 4 (20250514) | Anthropic | 1 357 | 1 337–1 377 | 1 001 | Proprietary |
| 188 | Claude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) | Anthropic | 1 357 | 1 335–1 378 | 835 | Proprietary |
| 189 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 355 | 1 334–1 375 | 856 | Proprietary |
| 190 | QwQ 32B | Alibaba Qwen | 1 354 | 1 324–1 383 | 396 | Apache 2.0 |
| 191 | MiniMax M1 | MiniMax | 1 353 | 1 332–1 374 | 834 | Apache 2.0 |
| 192 | MiniMax M2.5 | MiniMax | 1 353 | 1 337–1 370 | 1 481 | Modified MIT |
| 193 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4) | NVIDIA | 1 353 | 1 331–1 375 | 780 | OpenMDW-1.1 |
| 194 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 1 352 | 1 304–1 401 | 127 | DeepSeek |
| 195 | GLM 4.7 Flash | Z.ai | 1 350 | 1 322–1 379 | 439 | MIT |
| 196 | Claude Sonnet 4 (20250514) | Anthropic | 1 349 | 1 329–1 370 | 892 | Proprietary |
| 197 | Gemma 3 27B | 1 349 | 1 329–1 369 | 893 | Gemma | |
| 198 | Command A (03-2025) | Cohere | 1 347 | 1 330–1 365 | 1 178 | CC-BY-NC-4.0 |
| 199 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 347 | 1 318–1 376 | 419 | Apache 2.0 |
| 200 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 346 | 1 327–1 366 | 996 | Proprietary |
| 201 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 345 | 1 297–1 393 | 142 | Proprietary |
| 202 | OLMo 3.1 32B Instruct | Ai2 | 1 336 | 1 306–1 367 | 375 | Apache 2.0 |
| 203 | GLM 4.5V | Z.ai | 1 336 | 1 291–1 380 | 186 | MIT |
| 204 | Kimi K2 Preview (0711) | moonshot | 1 330 | 1 305–1 355 | 618 | Modified MIT |
| 205 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 1 327 | 1 306–1 348 | 946 | Apache 2.0 |
| 206 | MiniMax M2 | MiniMax | 1 326 | 1 283–1 369 | 206 | Apache 2.0 |
| 207 | o3-mini (High) | OpenAI | 1 321 | 1 271–1 371 | 126 | Proprietary |
| 208 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 319 | 1 298–1 340 | 805 | Proprietary |
| 209 | Qwen3 30B A3B | Alibaba Qwen | 1 317 | 1 289–1 344 | 481 | Apache 2.0 |
| 210 | Yi-Lightning | 01.AI | 1 315 | 1 284–1 347 | 341 | Proprietary |
| 211 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 313 | 1 269–1 357 | 157 | Proprietary | |
| 212 | GLM-4-Plus | Z.ai | 1 311 | 1 279–1 343 | 332 | Proprietary |
| 213 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 311 | 1 281–1 340 | 405 | Proprietary | |
| 214 | o3 Mini | OpenAI | 1 310 | 1 289–1 330 | 918 | Proprietary |
| 215 | Gemma 3n E4B | 1 305 | 1 276–1 333 | 451 | Gemma | |
| 216 | o1-mini | OpenAI | 1 303 | 1 275–1 331 | 425 | Proprietary |
| 217 | o1 | OpenAI | 1 302 | 1 271–1 333 | 347 | Proprietary |
| 218 | Claude 3.7 Sonnet (Thinking 32K, 20250219) | Anthropic | 1 298 | 1 274–1 323 | 612 | Proprietary |
| 219 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 293 | 1 272–1 315 | 820 | Llama 4 |
| 220 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 292 | 1 272–1 312 | 1 712 | Proprietary |
| 221 | Qwen-Max (0919) | Alibaba | 1 290 | 1 251–1 329 | 222 | Qwen |
| 222 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 290 | 1 265–1 314 | 623 | Proprietary |
| 223 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 290 | 1 267–1 312 | 1 123 | Proprietary |
| 224 | OLMo 3.1 32B Think | Ai2 | 1 289 | 1 246–1 332 | 199 | Apache 2.0 |
| 225 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 286 | 1 266–1 305 | 967 | Proprietary |
| 226 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 283 | 1 262–1 305 | 810 | Apache 2.0 |
| 227 | Grok 2 (2024-08-13) | xai | 1 281 | 1 257–1 306 | 671 | Proprietary |
| 228 | Grok 2 mini (2024-08-13) | xai | 1 279 | 1 253–1 304 | 575 | Proprietary |
| 229 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 278 | 1 254–1 302 | 710 | Llama |
| 230 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 276 | 1 252–1 300 | 741 | Proprietary |
| 231 | Athene V2 Chat | Nexusflow | 1 274 | 1 234–1 314 | 180 | NexusFlow |
| 232 | Magistral Medium (2506) | mistral | 1 271 | 1 231–1 310 | 269 | Proprietary |
| 233 | Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 1 270 | 1 246–1 294 | 636 | Llama-3.3 |
| 234 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 269 | 1 242–1 296 | 546 | Proprietary |
| 235 | Mistral Large (2411) | mistral | 1 268 | 1 223–1 313 | 153 | MRL |
| 236 | gpt-oss-20b | OpenAI | 1 267 | 1 229–1 306 | 284 | Apache 2.0 |
| 237 | Claude 3.5 Haiku (20241022) | Anthropic | 1 261 | 1 241–1 281 | 963 | Proprietary |
| 238 | GPT-4 Turbo Preview (1106) | OpenAI | 1 261 | 1 239–1 283 | 1 472 | Proprietary |
| 239 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 260 | 1 239–1 281 | 1 430 | Proprietary |
| 240 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16) | Meta | 1 260 | 1 229–1 290 | 348 | Llama 3.1 Community |
| 241 | Athene 70B (0725) | — | 1 259 | 1 224–1 295 | 271 | CC-BY-NC-4.0 |
| 242 | Granite 4.0 H Small | IBM Granite | 1 258 | 1 212–1 304 | 192 | Apache 2.0 |
| 243 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 255 | 1 225–1 286 | 347 | Qwen |
| 244 | Llama 3.1 70B Instruct | Meta | 1 253 | 1 228–1 278 | 606 | Llama 3.1 Community |
| 245 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8) | Meta | 1 253 | 1 228–1 278 | 652 | Llama 3.1 Community |
| 246 | DeepSeek V2.5 | DeepSeek | 1 248 | 1 214–1 282 | 293 | DeepSeek |
| 247 | GPT-4 Turbo Preview (0125) | OpenAI | 1 248 | 1 225–1 270 | 1 219 | Proprietary |
| 248 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 1 246 | 1 227–1 265 | 2 569 | Proprietary |
| 249 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 243 | 1 221–1 265 | 1 300 | Proprietary | |
| 250 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 243 | 1 209–1 276 | 283 | Proprietary | |
| 251 | Gemini Advanced (0514) | 1 242 | 1 217–1 267 | 898 | Proprietary | |
| 252 | Llama 3 70B Instruct | Meta | 1 241 | 1 221–1 261 | 2 705 | Llama 3 Community |
| 253 | Mistral Large 2 (2407) | mistral | 1 236 | 1 210–1 262 | 584 | Mistral Research |
| 254 | Phi 4 | Microsoft | 1 234 | 1 183–1 286 | 127 | MIT |
| 255 | Gemma 2 27B | 1 228 | 1 205–1 251 | 845 | Gemma license | |
| 256 | Amazon Nova Lite 1.0 | Amazon | 1 226 | 1 173–1 279 | 107 | Proprietary |
| 257 | Amazon Nova Micro 1.0 | Amazon | 1 225 | 1 179–1 271 | 144 | Proprietary |
| 258 | Gemini 1.5 Flash (001) | 1 224 | 1 202–1 247 | 1 077 | Proprietary | |
| 259 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 1 212 | 1 181–1 244 | 323 | Proprietary | |
| 260 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 1 204 | 1 182–1 226 | 1 448 | Proprietary |
| 261 | Gemma 2 9B | 1 200 | 1 174–1 226 | 614 | Gemma license | |
| 262 | GPT-4 (0314) | OpenAI | 1 197 | 1 169–1 224 | 647 | Proprietary |
| 263 | Nemotron-4 340B Instruct | NVIDIA | 1 195 | 1 163–1 227 | 367 | NVIDIA Open Model |
| 264 | Mistral Large (2402) | mistral | 1 195 | 1 170–1 219 | 886 | Proprietary |
| 265 | Aya Expanse 32B | Cohere | 1 193 | 1 157–1 229 | 256 | CC-BY-NC-4.0 |
| 266 | Command R+ | Cohere | 1 189 | 1 166–1 212 | 1 174 | CC-BY-NC-4.0 |
| 267 | Amazon Nova Pro 1.0 | Amazon | 1 182 | 1 132–1 232 | 150 | Proprietary |
| 268 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 1 173 | 1 152–1 194 | 1 744 | Llama 3 Community |
| 269 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 1 169 | 1 142–1 197 | 565 | Llama 3.1 Community |
| 270 | Qwen2 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 169 | 1 141–1 197 | 596 | Qianwen LICENSE |
| 271 | GPT-4 (0613) | OpenAI | 1 168 | 1 145–1 190 | 1 364 | Proprietary |
| 272 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 1 166 | 1 145–1 186 | 1 704 | Proprietary |
| 273 | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek | 1 153 | 1 116–1 191 | 245 | DeepSeek License |
| 274 | Command R | Cohere | 1 151 | 1 124–1 177 | 698 | CC-BY-NC-4.0 |
| 275 | Mixtral 8x22B Instruct v0.1 | mistral | 1 151 | 1 125–1 176 | 826 | Apache 2.0 |
| 276 | Reka Flash 21B (Online, 20240226) | — | 1 149 | 1 108–1 190 | 217 | Proprietary |
| 277 | Mistral Medium (2023) | Mistral AI | 1 143 | 1 111–1 175 | 439 | Proprietary |
| 278 | Llama 2 70B Chat | Meta | 1 142 | 1 113–1 172 | 506 | Llama 2 Community |
| 279 | Qwen1.5 110B Chat | Alibaba Qwen | 1 142 | 1 112–1 172 | 487 | Qianwen LICENSE |
| 280 | Gemma 2 2B | 1 140 | 1 113–1 167 | 544 | Gemma license | |
| 281 | Reka Flash 21B (20240226) | — | 1 132 | 1 100–1 164 | 409 | Proprietary |
| 282 | Yi-1.5 34B Chat | 01.AI | 1 121 | 1 090–1 152 | 458 | Apache-2.0 |
| 283 | GPT-3.5 Turbo (0125) | OpenAI | 1 120 | 1 095–1 145 | 895 | Proprietary |
| 284 | Gemini Pro (Dev API) | 1 119 | 1 077–1 161 | 213 | Proprietary | |
| 285 | Phi-3 Small 8K Instruct | Microsoft | 1 111 | 1 074–1 149 | 272 | MIT |
| 286 | Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | mistral | 1 111 | 1 087–1 135 | 1 065 | Apache 2.0 |
| 287 | Qwen1.5 72B Chat | Alibaba Qwen | 1 110 | 1 080–1 140 | 501 | Qianwen LICENSE |
| 288 | Phi-3 Medium 4K Instruct | Microsoft | 1 095 | 1 064–1 126 | 419 | MIT |
| 289 | GPT-3.5 Turbo (1106) | OpenAI | 1 093 | 1 052–1 133 | 260 | Proprietary |
| 290 | Qwen1.5 32B Chat | Alibaba Qwen | 1 089 | 1 057–1 121 | 369 | Qianwen LICENSE |
| 291 | Snowflake Arctic Instruct | Snowflake | 1 088 | 1 058–1 118 | 500 | Apache 2.0 |
| 292 | Llama 2 13B Chat | Meta | 1 087 | 1 047–1 126 | 262 | Llama 2 Community |
| 293 | Qwen1.5 14B Chat | Alibaba Qwen | 1 085 | 1 050–1 121 | 293 | Qianwen LICENSE |
| 294 | Phi-3 Mini 4K Instruct | Microsoft | 1 085 | 1 052–1 117 | 410 | MIT |
| 295 | Vicuna 33B | LMSYS | 1 080 | 1 042–1 118 | 275 | Non-commercial |
| 296 | Vicuna 13B | LMSYS | 1 077 | 1 028–1 125 | 161 | Llama 2 Community |
| 297 | Zephyr 7B Beta | Hugging Face H4 | 1 073 | 1 018–1 129 | 127 | MIT |
| 298 | Yi 34B Chat | 01.AI | 1 070 | 1 028–1 112 | 218 | Yi License |
| 299 | DBRX Instruct Preview | — | 1 064 | 1 031–1 097 | 404 | DBRX LICENSE |
| 300 | Phi-3 Mini 128K Instruct | Microsoft | 1 059 | 1 024–1 093 | 366 | MIT |
Направления рейтинга · 29Выбрано: испанский
Направление «испанский»: снимок от 28 октября 2026. Строк в полном снимке — 303; 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