Рейтинг моделей с изображениями на входе

Динамика рейтинга

Загружаем историю замеров…

.ai-chart-preview{min-height:0}.ai-chart-preview > .ac-state {display:none}История замеров (интерактивный график требует JavaScript).

Модель	06.08.26	21.08.26	27.08.26	13.09.26	28.09.26	02.10.26
claude-fable-5-high	—	—	—	—	1 326	1 325
Claude Opus 5 в режиме high	1 327	1 323	1 322	1 321	1 321	1 321
Claude Fable 5.1 в режиме max	—	—	—	1 322	1 319	1 320
Claude Opus 4.7	1 316	1 317	1 317	1 318	1 317	1 316
Gemini 3.8 Flash в режиме high	—	—	—	—	1 312	1 316
Claude Opus 4.6 в режиме high	—	1 315	1 315	1 315	1 316	1 316
Gemini 3.7 Flash в режиме high	—	—	—	—	1 314	1 315
Qwen3.8 Max (0902)	1 315	1 315	1 313	1 315	1 314	1 314
Claude Opus 4.6	1 311	1 311	1 311	1 312	1 313	1 313
Claude Opus 4.7 в режиме high	—	1 316	1 316	1 316	1 314	1 313

Таблица борда

Снимок от

Снимок от 2 октября 2026, категория «общий зачёт». Показано 159 из 159 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.

Место	Модель	Разработчик	Оценка	Интервал	Голоса	Лицензия
1	claude-fable-5-high	Anthropic	1 325	1 318–1 332	13 709	Proprietary
2	Claude Opus 5 в режиме high	Anthropic	1 321	1 314–1 328	15 900	Proprietary
3	Claude Fable 5.1 в режиме max	Anthropic	1 320	1 310–1 330	4 312	Proprietary
4	Claude Opus 4.7	Anthropic	1 316	1 310–1 323	23 169	Proprietary
5	Gemini 3.8 Flash в режиме high	Google	1 316	1 304–1 327	3 086	Proprietary
6	Claude Opus 4.6 в режиме high	Anthropic	1 316	1 309–1 322	22 328	Proprietary
7	Gemini 3.7 Flash в режиме high	Google	1 315	1 305–1 325	3 814	Proprietary
8	Qwen3.8 Max (0902)	Alibaba Qwen	1 314	1 307–1 322	10 040	Proprietary
9	Claude Opus 4.6	Anthropic	1 313	1 307–1 319	26 869	Proprietary
10	Claude Opus 4.7 в режиме high	Anthropic	1 313	1 306–1 319	22 755	Proprietary
11	Muse Spark 1.3 в режиме max	Meta	1 310	1 300–1 321	3 843	Proprietary
12	Gemini 3.5 Flash в режиме high	Google	1 310	1 303–1 317	12 336	Proprietary
13	Gemini 3.5 Flash в режиме medium	Google	1 308	1 301–1 315	12 467	Proprietary
14	Muse Spark	Meta	1 305	1 296–1 314	5 868	Proprietary
15	Gemini 3 Pro	Google	1 305	1 298–1 312	13 620	Proprietary
16	Muse Spark 1.2 в режиме xhigh	Meta	1 305	1 290–1 319	1 951	Proprietary
17	GPT-5.4 в режиме high	OpenAI	1 302	1 296–1 308	29 177	Proprietary
18	GLM 5.3 Flash	Z.ai	1 301	1 292–1 310	5 479	MIT
19	GPT-5.5 · 5.5	OpenAI	1 297	1 291–1 303	27 223	Proprietary
20	Gemini 3.6 Flash в режиме high	Google	1 297	1 288–1 305	7 392	Proprietary
21	Gemini 3.1 Pro Preview	Google	1 296	1 291–1 301	45 558	Proprietary
22	Claude Opus 4.8 в режиме high	Anthropic	1 295	1 288–1 301	18 350	Proprietary
23	Muse Spark 1.1	Meta	1 294	1 286–1 301	11 255	Proprietary
24	GPT-5.5 в режиме high	OpenAI	1 292	1 286–1 298	25 488	Proprietary
25	GPT-5.4	OpenAI	1 292	1 286–1 299	22 828	Proprietary
26	claude-sonnet-5.5-xhigh	Anthropic	1 290	1 274–1 305	1 608	Proprietary
27	Claude Opus 4.8	Anthropic	1 289	1 282–1 296	18 857	Proprietary
28	Grok 4.5	xAI	1 288	1 280–1 295	11 039	Proprietary
29	Gemini 3 Flash Preview	Google	1 285	1 280–1 291	39 142	Proprietary
30	gpt-6.1-sol-max	OpenAI	1 285	1 269–1 301	1 408	Proprietary
31	Claude Sonnet 4.6	Anthropic	1 283	1 276–1 289	27 429	Proprietary
32	Kimi K2.6	Moonshot AI	1 282	1 276–1 289	16 387	Modified MIT
33	Qwen3.7 Plus	Alibaba Qwen	1 280	1 273–1 287	13 065	Proprietary
34	GPT-6 Astra в режиме max	OpenAI	1 280	1 268–1 291	3 175	Proprietary
35	GPT-5.6 Sol в режиме xhigh	OpenAI	1 279	1 272–1 287	10 421	Proprietary
36	Step 5 Preview	StepFun	1 278	1 254–1 302	604	Proprietary
37	Gemma 4 31B	Google	1 277	1 271–1 283	39 111	Apache 2.0
38	Claude Sonnet 5 в режиме high	Anthropic	1 275	1 268–1 282	13 029	Proprietary
39	Seed 2.0 Pro	ByteDance Seed	1 275	1 267–1 282	10 981	Proprietary
40	GPT-5.6 Terra в режиме xhigh	OpenAI	1 271	1 264–1 279	10 292	Proprietary
41	Qwen3.8 27B	Alibaba Qwen	1 270	1 261–1 279	6 422	Apache 2.0
42	Kimi K2.5 · thinking	Moonshot AI	1 269	1 263–1 275	28 326	Modified MIT
43	GPT-5.2 Chat	OpenAI	1 268	1 261–1 274	16 480	Proprietary
44	Gemini 3.5 Flash Lite	Google	1 266	1 258–1 275	7 579	Proprietary
45	Gemini 3 Flash Preview в режиме minimal	Google	1 266	1 260–1 271	37 184	Proprietary
46	Grok 4.6 в режиме high	xAI	1 265	1 256–1 274	5 736	Proprietary
47	GLM 5V Turbo	Z.ai	1 264	1 259–1 269	41 533	Proprietary
48	Qwen3.5 397B A17B	Alibaba Qwen	1 264	1 258–1 269	31 441	Apache 2.0
49	MiMo-V2.6-Pro	Xiaomi	1 264	1 249–1 278	1 787	MIT
50	Gemini 2.5 Pro	Google	1 263	1 259–1 268	88 813	Proprietary
51	Grok 4.20	xAI	1 263	1 257–1 269	26 832	Proprietary
52	GPT-5.6 Luna в режиме xhigh	OpenAI	1 260	1 253–1 268	10 446	Proprietary
53	Gemma 4 26B A4B	Google	1 260	1 253–1 266	23 954	Apache 2.0
54	MiMo-V2.6-Flash	Xiaomi	1 259	1 246–1 272	2 275	MIT
55	Grok 4.20 Multi-Agent	xAI	1 259	1 253–1 265	24 571	Proprietary
56	MiniMax M3	MiniMax	1 254	1 248–1 261	18 308	MiniMax Community License
57	Gemini 2.5 Flash · flash-preview-09-2025	Google	1 254	1 244–1 264	4 794	Proprietary
58	Kimi K2.5 · instant	Moonshot AI	1 254	1 243–1 265	4 108	Modified MIT
59	GPT-5.5 · 5.5-instant	OpenAI	1 250	1 241–1 259	7 605	Proprietary
60	GPT-5.1 в режиме high	OpenAI	1 250	1 242–1 258	9 842	Proprietary
61	ERNIE 5.0	Baidu	1 248	1 237–1 259	3 352	Proprietary
62	Qwen3 VL 235B A22B Instruct	Alibaba Qwen	1 247	1 240–1 254	12 728	Apache 2.0
63	MiMo-V2.5	Xiaomi	1 246	1 240–1 252	28 160	MIT
64	GPT-5.2 в режиме high	OpenAI	1 246	1 240–1 252	19 039	Proprietary
65	Qwen3.5-122B-A10B	Alibaba Qwen	1 245	1 238–1 252	13 242	Apache 2.0
66	GPT-5.4 Mini в режиме high	OpenAI	1 245	1 239–1 251	25 734	Proprietary
67	ChatGPT-4o (latest)	OpenAI	1 243	1 238–1 249	23 416	Proprietary
68	Gemini 3.1 Flash Lite Preview	Google	1 240	1 234–1 246	27 702	Proprietary
69	Qwen3.5-27B	Alibaba Qwen	1 240	1 235–1 246	28 993	Apache 2.0
70	Gemini 2.5 Flash · flash	Google	1 235	1 231–1 240	60 113	Proprietary
71	GPT-5.1	OpenAI	1 235	1 227–1 242	10 795	Proprietary
72	Inkling Small	Thinking Machines Lab	1 234	1 226–1 243	6 904	Apache 2.0
73	GPT-5	OpenAI	1 232	1 225–1 239	39 910	Proprietary
74	Grok 4.3	xAI	1 229	1 224–1 235	26 300	Proprietary
75	GPT-5.2	OpenAI	1 229	1 223–1 235	20 134	Proprietary
76	MiMo-V2 Omni	Xiaomi	1 228	1 220–1 235	10 665	Proprietary
77	Mistral Medium 3.5	Mistral AI	1 222	1 213–1 232	5 379	Modified MIT
78	Mistral Large 3 2512	Mistral AI	1 222	1 214–1 230	8 160	Apache 2.0
79	o3	OpenAI	1 214	1 208–1 221	45 593	Proprietary
80	Qwen-VL Max · 2025-08-13	Alibaba Qwen	1 212	1 200–1 224	3 173	Proprietary
81	Grok 4	xAI	1 210	1 203–1 218	30 184	Proprietary
82	GPT-4.1	OpenAI	1 210	1 204–1 217	41 020	Proprietary
83	GPT-5 в режиме high	OpenAI	1 208	1 201–1 215	34 456	Proprietary
84	Qwen3 VL 235B A22B Thinking	Alibaba Qwen	1 206	1 194–1 218	2 388	Apache 2.0
85	GPT-5 Mini в режиме high	OpenAI	1 202	1 194–1 210	28 965	Proprietary
86	Grok 4.1 Fast	xAI	1 201	1 194–1 208	13 385	Proprietary
87	Gemini 2.5 Flash Lite · 09-2025-no-thinking	Google	1 198	1 189–1 208	4 862	Proprietary
88	GPT-5.4 Nano в режиме high	OpenAI	1 196	1 190–1 202	25 647	Proprietary
89	GPT-4.5 Preview	OpenAI	1 195	1 183–1 207	2 925	Proprietary
90	o4 Mini	OpenAI	1 194	1 187–1 201	41 340	Proprietary
91	Claude Opus 4 · 20250514-thinking-16k	Anthropic	1 192	1 176–1 208	1 290	Proprietary
92	Claude Sonnet 4 · 20250514-thinking-32k	Anthropic	1 191	1 174–1 208	1 145	Proprietary
93	Gemini 2.5 Flash Lite · 06-17-thinking	Google	1 187	1 180–1 195	35 941	Proprietary
94	Step-1o Turbo	StepFun	1 186	1 172–1 200	1 897	Proprietary
95	GPT-4.1 Mini	OpenAI	1 181	1 174–1 189	40 223	Proprietary
96	Hunyuan Vision 1.5	Tencent	1 180	1 168–1 192	2 429	Proprietary
97	Hunyuan Large Vision	Tencent	1 180	1 163–1 196	1 274	Proprietary
98	Step 3	StepFun	1 177	1 165–1 188	3 196	Apache 2.0
99	Claude Opus 4 · 20250514	Anthropic	1 175	1 162–1 188	2 177	Proprietary
100	Claude Sonnet 4 · 20250514	Anthropic	1 175	1 161–1 189	1 807	Proprietary
101	Mistral Medium 3.1	Mistral AI	1 172	1 166–1 178	41 639	Proprietary
102	Claude 3.7 Sonnet · 20250219-thinking-32k	Anthropic	1 169	1 153–1 184	1 438	Proprietary
103	o1	OpenAI	1 168	1 158–1 179	3 694	Proprietary
104	Gemma 3 27B	Google	1 165	1 157–1 173	16 989	Gemma
105	GLM 4.6V	Z.ai	1 164	1 150–1 178	2 455	MIT
106	Gemini 1.5 Pro · 002	Google	1 161	1 152–1 170	8 902	Proprietary
107	GPT-5 Nano в режиме high	OpenAI	1 159	1 148–1 170	3 930	Proprietary
108	Gemini 2.0 Flash	Google	1 158	1 151–1 165	10 134	Proprietary
109	Mistral Medium 3	Mistral AI	1 157	1 149–1 165	10 809	Proprietary
110	GLM 4.5V	Z.ai	1 154	1 142–1 165	3 249	MIT
111	Qwen2.5-VL 32B Instruct	Alibaba Qwen	1 152	1 137–1 167	1 490	Apache 2.0
112	Claude 3.7 Sonnet · 20250219	Anthropic	1 151	1 142–1 160	4 519	Proprietary
113	Mistral Small 3.2 24B	Mistral AI	1 142	1 133–1 151	10 848	Apache 2.0
114	Llama 4 Maverick	Meta	1 142	1 132–1 151	6 923	Llama 4
115	Gemini 1.5 Flash · 002	Google	1 141	1 131–1 150	7 241	Proprietary
116	GPT-4o (2024-05-13)	OpenAI	1 137	1 128–1 145	23 273	Proprietary
117	Mistral Small 3.1 24B	Mistral AI	1 136	1 128–1 145	28 504	Apache 2.0
118	Claude 3.5 Sonnet · 20241022	Anthropic	1 125	1 118–1 133	10 374	Proprietary
119	Step-1o Vision 32k	StepFun	1 122	1 109–1 134	2 833	Proprietary
120	Claude 3.5 Sonnet · 20240620	Anthropic	1 120	1 110–1 130	21 624	Proprietary
121	Llama 4 Scout	Meta	1 118	1 109–1 128	6 451	Llama
122	Qwen2.5 VL 72B Instruct	Alibaba Qwen	1 107	1 096–1 118	3 768	Qwen
123	Gemini 2.0 Flash-Lite	Google	1 100	1 090–1 111	3 991	Proprietary
124	Claude 3.5 Haiku	Anthropic	1 092	1 076–1 108	1 400	Proprietary
125	GPT-4 Turbo	OpenAI	1 090	1 078–1 101	13 391	Proprietary
126	Pixtral Large	Mistral AI	1 089	1 080–1 099	5 423	MRL
127	Gemini 1.5 Pro · 001	Google	1 088	1 077–1 100	16 734	Proprietary
128	Molmo 2 8B	Ai2	1 081	1 061–1 100	1 192	Apache 2.0
129	GPT-4o-mini (2024-07-18)	OpenAI	1 066	1 057–1 074	17 341	Proprietary
130	GPT-4o (2024-08-06)	OpenAI	1 064	1 052–1 077	3 376	Proprietary
131	GPT-4.1 Nano	OpenAI	1 063	1 045–1 081	1 211	Proprietary
132	Qwen-VL Max · 1119	Alibaba Qwen	1 057	1 041–1 074	1 422	Proprietary
133	Qwen2-VL 72B	Alibaba Qwen	1 047	1 037–1 057	5 937	Qwen
134	Step-1V 32k	StepFun	1 046	1 029–1 063	1 534	Proprietary
135	Gemini 1.5 Flash-8B	Google	1 044	1 033–1 055	6 243	Proprietary
136	Claude 3 Opus	Anthropic	1 023	1 012–1 033	15 565	Proprietary
137	Molmo 72B	Ai2	1 012	999–1 025	3 048	Apache 2.0
138	Pixtral 12B	Mistral AI	1 008	999–1 018	7 511	Apache 2.0
139	Gemini 1.5 Flash · 001	Google	1 008	996–1 020	13 260	Proprietary
140	InternVL2 26B	OpenGVLab	1 004	992–1 017	5 148	MIT
141	Llama 3.2 90B Vision Instruct	Meta	1 000	990–1 009	8 682	Llama 3.2
142	Hunyuan Standard Vision	Tencent	999	978–1 020	809	Proprietary
143	Aya Vision 32B	Cohere	996	974–1 018	847	CC-BY-NC-4.0
144	Nova Lite 1.0	Amazon	990	975–1 005	1 854	Proprietary
145	Qwen2-VL 7B Instruct	Alibaba Qwen	990	979–1 000	5 766	Apache 2.0
146	Claude 3 Sonnet	Anthropic	984	972–995	12 314	Proprietary
147	Nova Pro 1.0	Amazon	980	966–994	2 335	Proprietary
148	Yi-Vision	01.AI	978	960–996	1 219	Proprietary
149	Llama 3.2 11B Vision Instruct	Meta	966	955–978	4 817	Llama 3.2
150	Molmo 7B-D	Ai2	959	945–972	2 815	Apache 2.0
151	Claude 3 Haiku	Anthropic	950	938–963	13 380	Proprietary
152	InternVL2 4B	OpenGVLab	941	929–954	3 703	MIT
153	NVILA 15B	NVIDIA	940	920–960	1 077	-
154	LLaVA v1.6 34B	LLaVA	936	924–949	4 531	Apache 2.0
155	CogVLM2 Llama3 Chat 19B	Z.ai	927	912–943	1 991	CogVLM2
156	LLaVA-OneVision Qwen2 72B	LLaVA	923	905–941	1 321	Apache 2.0
157	MiniCPM-V 2.6	OpenBMB	912	896–928	1 987	Apache 2.0
158	Phi-3.5 Vision Instruct	Microsoft	851	836–867	2 592	MIT
159	Phi-3 Vision 128K Instruct	Microsoft	812	793–830	1 401	MIT

Направления рейтинга · 11Выбрано: общий зачёт

Направление «общий зачёт»: снимок от 2 октября 2026. Строк в полном снимке — 159; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 150, первый — 29 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.

«Изображения на входе» — направление, где сравнивают ответы моделей на запросы с изображением. Человек видит два ответа и выбирает один; такой выбор и есть единица выборки — голос. Оценка строки тем выше, чем чаще её ответы выбирали в парах, — с поправкой на то, с кем строку сравнивали.

Снимок опубликован 27 августа 2026 года, в нём 148 строк; наблюдения по направлению идут с 29 июня 2024 года. Строка не всегда равна модели: 22 строки снимка описывают отдельные режимы, а первые десять строк относятся к семи разным моделям.

Рядом с оценкой стоит интервал: это границы самой оценки, а не набор мест, которые строка может занимать. В первой десятке его ширина — примерно от 13 до 19 пунктов шкалы. Самый узкий интервал — у строки с 25 210 голосами, самый широкий — у строки с 5 585 голосами.

Цену, контекст и доступность снимок не измеряет. Кроме общего зачёта, у направления есть ещё девять категорий, но состав задач внутри них снимок не описывает — известны только названия.

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.

В первой десятке снимка от 27 августа 2026 года все девять соседних пар строк перекрываются интервалами: рядом стоящие строки снимок не разделяет. Интервалы первой и десятой строки при этом не пересекаются — разброс оценок десятки на ту же дату составляет 23 пункта шкалы при ширине интервала одной строки примерно в 13–19 пунктов. Поэтому верхняя часть таблицы работает как короткий список кандидатов, а выбор внутри него опирается на цену, контекст и доступность: их снимок не измеряет.

Другие рейтинги

Вопросы и ответы

Какой срез выбрать для чтения скриншота: распознавание текста или схемы и диаграммы?

Для переноса надписей и чисел ближе «распознавание текста». Если нужно объяснить связи, оси или тенденции на графике, смотрите «схемы и диаграммы». Один скриншот может требовать обоих действий: правильно прочитать подпись ещё не означает правильно истолковать изображение.

Как проверить, что модель верно прочитала числа на графике?

Попросите сначала перечислить названия осей, единицы и видимые значения, а уже затем делать вывод. Сверьте эту расшифровку с картинкой или исходной таблицей. Так проще отделить ошибку чтения подписи от ошибки рассуждения; правдоподобный итоговый абзац может скрывать любую из них.

Позволяют ли модели компьютерного зрения возвращать точные координаты объектов (bounding box)?

Не все визуальные помощники оптимизированы под выдачу координат: многие рассчитаны только на текстовый рассказ о фото. Если вам нужна точная локализация элементов интерфейса или разметка предметов на складе, выбирайте модели со специализированной поддержкой grounding (например, серии Molmo, Qwen-VL, Florence), проверенные в задаче распознавания пиксельных координат.

Как считается и откуда данные · данные обновлены 5 октября 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 2 октября 2026

Полная методика: источники, частота обновления, что означает число

Рейтинг моделей с изображениями на входе

Динамика рейтинга

Таблица борда

Вывод редакции

Другие рейтинги

Вопросы и ответы

Реестр

Рейтинги

Каталог приложений