Рейтинг моделей с изображениями на входе
Динамика рейтинга
Таблица борда
Снимок от 19 октября 2026, категория «китайский». Показано 128 из 128 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 3.8 Flash (High) | 1 416 | 1 377–1 455 | 224 | Proprietary | |
| 2 | Claude Opus 5 (High) | Anthropic | 1 400 | 1 380–1 421 | 1 037 | Proprietary |
| 3 | Gemini 3.7 Flash (High) | 1 394 | 1 360–1 428 | 302 | Proprietary | |
| 4 | Claude Fable 5.1 (Max) | Anthropic | 1 391 | 1 356–1 426 | 284 | Proprietary |
| 5 | Muse Spark 1.3 (xHigh) | Meta | 1 384 | 1 348–1 421 | 257 | Proprietary |
| 6 | Gemini 3.5 Flash (High) | 1 377 | 1 355–1 399 | 847 | Proprietary | |
| 7 | Gemini 3.5 Flash (Medium) | 1 375 | 1 353–1 397 | 818 | Proprietary | |
| 8 | Claude Fable 5 в режиме high | Anthropic | 1 373 | 1 350–1 395 | 784 | Proprietary |
| 9 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 1 371 | 1 353–1 389 | 1 504 | Proprietary |
| 10 | Gemini 3 Pro | 1 370 | 1 354–1 387 | 1 687 | Proprietary | |
| 11 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1 370 | 1 353–1 387 | 1 681 | Proprietary |
| 12 | Muse Spark 1.3 (Max) | Meta | 1 368 | 1 333–1 402 | 290 | Proprietary |
| 13 | Claude Opus 4.6 (High) | Anthropic | 1 367 | 1 349–1 385 | 1 487 | Proprietary |
| 14 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 364 | 1 351–1 377 | 3 186 | Proprietary | |
| 15 | GLM 5.3 Flash | Z.ai | 1 363 | 1 339–1 386 | 699 | MIT |
| 16 | GPT-6 Astra (Max) | OpenAI | 1 361 | 1 324–1 398 | 259 | Proprietary |
| 17 | GPT-5.5 | OpenAI | 1 360 | 1 343–1 377 | 1 777 | Proprietary |
| 18 | Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba Qwen | 1 358 | 1 332–1 384 | 541 | Proprietary |
| 19 | Gemini 3.6 Flash (High) | 1 357 | 1 331–1 383 | 536 | Proprietary | |
| 20 | GPT-5.5 (High) | OpenAI | 1 357 | 1 340–1 374 | 1 603 | Proprietary |
| 21 | Claude Opus 4.7 (High) | Anthropic | 1 355 | 1 337–1 373 | 1 388 | Proprietary |
| 22 | GPT-5.4 (High) | OpenAI | 1 354 | 1 338–1 370 | 1 846 | Proprietary |
| 23 | Muse Spark 1.1 | Meta | 1 348 | 1 326–1 371 | 767 | Proprietary |
| 24 | Muse Spark | Meta | 1 347 | 1 319–1 375 | 493 | Proprietary |
| 25 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 1 346 | 1 326–1 366 | 1 027 | Modified MIT |
| 26 | Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1 346 | 1 326–1 365 | 1 131 | Proprietary |
| 27 | Grok 4.5 | xAI | 1 345 | 1 321–1 368 | 728 | Proprietary |
| 28 | Claude Opus 4.8 (High) | Anthropic | 1 342 | 1 322–1 363 | 1 030 | Proprietary |
| 29 | Dola Seed 2.0 Pro | ByteDance | 1 337 | 1 315–1 359 | 869 | Proprietary |
| 30 | GPT-5.6 Terra (xHigh) | OpenAI | 1 337 | 1 313–1 360 | 682 | Proprietary |
| 31 | GPT-5.4 | OpenAI | 1 336 | 1 318–1 355 | 1 356 | Proprietary |
| 32 | Qwen3.7 Plus | Alibaba Qwen | 1 332 | 1 309–1 354 | 740 | Proprietary |
| 33 | Claude Sonnet 5 (High) | Anthropic | 1 331 | 1 309–1 353 | 847 | Proprietary |
| 34 | GLM 5V Turbo | Z.ai | 1 329 | 1 315–1 343 | 2 644 | Proprietary |
| 35 | Gemini 3 Flash | 1 329 | 1 315–1 343 | 2 749 | Proprietary | |
| 36 | Kimi K2.5 (Instant) | moonshot | 1 328 | 1 294–1 362 | 273 | Modified MIT |
| 37 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) | DeepSeek | 1 327 | 1 286–1 369 | 199 | MIT |
| 38 | Gemma 4 31B | 1 326 | 1 312–1 340 | 2 734 | Apache 2.0 | |
| 39 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 1 326 | 1 309–1 343 | 1 580 | MIT |
| 40 | Qwen3.8 27B | Alibaba Qwen | 1 326 | 1 296–1 355 | 409 | Apache 2.0 |
| 41 | Kimi K2.5 (Thinking) | moonshot | 1 324 | 1 308–1 340 | 1 767 | Modified MIT |
| 42 | Gemini 3 Flash (Minimal) | 1 317 | 1 302–1 331 | 2 539 | Proprietary | |
| 43 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba Qwen | 1 314 | 1 299–1 329 | 2 045 | Apache 2.0 |
| 44 | GPT-5.6 Sol (xHigh) | OpenAI | 1 313 | 1 289–1 336 | 677 | Proprietary |
| 45 | Gemma 4 26B A4B | 1 312 | 1 295–1 330 | 1 609 | Apache 2.0 | |
| 46 | MiniMax M3 | MiniMax | 1 311 | 1 291–1 331 | 1 048 | MiniMax Community License |
| 47 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 1 311 | 1 284–1 337 | 524 | Proprietary | |
| 48 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1 307 | 1 290–1 324 | 1 736 | Proprietary |
| 49 | GPT-5.2 (High) | OpenAI | 1 305 | 1 287–1 323 | 1 351 | Proprietary |
| 50 | Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) | xai | 1 304 | 1 288–1 321 | 1 833 | Proprietary |
| 51 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba Qwen | 1 301 | 1 280–1 321 | 1 011 | Apache 2.0 |
| 52 | Qwen3.5-27B | Alibaba Qwen | 1 301 | 1 285–1 316 | 1 997 | Apache 2.0 |
| 53 | Gemini 2.5 Pro | 1 300 | 1 287–1 313 | 4 797 | Proprietary | |
| 54 | Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) | xai | 1 300 | 1 283–1 317 | 1 722 | Proprietary |
| 55 | GPT-5.6 Luna (xHigh) | OpenAI | 1 294 | 1 269–1 319 | 631 | Proprietary |
| 56 | Inkling Small | Thinking Machines Lab | 1 292 | 1 264–1 321 | 461 | Apache 2.0 |
| 57 | Grok 4.6 (High) | xai | 1 289 | 1 259–1 320 | 380 | Proprietary |
| 58 | Gemini 2.5 Flash Preview (09-2025) | 1 288 | 1 261–1 315 | 460 | Proprietary | |
| 59 | GPT-5.4 mini (High) | OpenAI | 1 286 | 1 269–1 303 | 1 661 | Proprietary |
| 60 | Gemini 2.5 Flash | 1 284 | 1 271–1 297 | 3 692 | Proprietary | |
| 61 | MiMo-V2 Omni | Xiaomi | 1 284 | 1 260–1 308 | 693 | Proprietary |
| 62 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba Qwen | 1 283 | 1 264–1 302 | 998 | Apache 2.0 |
| 63 | GPT-5.5 Instant | OpenAI | 1 278 | 1 249–1 307 | 494 | Proprietary |
| 64 | Gemini 3.1 Flash-Lite Preview | 1 278 | 1 262–1 294 | 1 989 | Proprietary | |
| 65 | GPT-5.2 | OpenAI | 1 270 | 1 253–1 288 | 1 437 | Proprietary |
| 66 | GPT-5.1 (High) | OpenAI | 1 270 | 1 247–1 294 | 671 | Proprietary |
| 67 | GPT-5.1 | OpenAI | 1 270 | 1 249–1 291 | 813 | Proprietary |
| 68 | ERNIE-5.0-Preview (1220) | Baidu | 1 268 | 1 231–1 305 | 253 | Proprietary |
| 69 | GPT-5 Chat | OpenAI | 1 267 | 1 251–1 284 | 2 052 | Proprietary |
| 70 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 1 266 | 1 222–1 310 | 169 | Proprietary |
| 71 | GPT-5.2 Chat (20260210) | OpenAI | 1 264 | 1 244–1 283 | 1 148 | Proprietary |
| 72 | Grok 4.3 | xAI | 1 257 | 1 239–1 274 | 1 650 | Proprietary |
| 73 | ChatGPT-4o Latest (20250326) | OpenAI | 1 255 | 1 237–1 272 | 1 419 | Proprietary |
| 74 | Grok 4.7 (xHigh) | xai | 1 250 | 1 205–1 295 | 182 | Proprietary |
| 75 | Grok 4 (0709) | xai | 1 249 | 1 231–1 267 | 1 675 | Proprietary |
| 76 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 1 244 | 1 206–1 281 | 287 | Modified MIT |
| 77 | Mistral Large 3 | mistral | 1 240 | 1 214–1 266 | 569 | Apache 2.0 |
| 78 | o3 (2025-04-16) | OpenAI | 1 237 | 1 221–1 254 | 2 258 | Proprietary |
| 79 | o1 (2024-12-17) | OpenAI | 1 235 | 1 177–1 293 | 99 | Proprietary |
| 80 | GPT-5 (High) | OpenAI | 1 234 | 1 218–1 251 | 2 135 | Proprietary |
| 81 | Grok 4.1 Fast (Reasoning) | xai | 1 233 | 1 213–1 254 | 1 062 | Proprietary |
| 82 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) | 1 233 | 1 208–1 258 | 490 | Proprietary | |
| 83 | GPT-5.4 nano (High) | OpenAI | 1 232 | 1 215–1 249 | 1 739 | Proprietary |
| 84 | GPT-4.1 (2025-04-14) | OpenAI | 1 226 | 1 210–1 243 | 1 978 | Proprietary |
| 85 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba Qwen | 1 219 | 1 176–1 262 | 164 | Apache 2.0 |
| 86 | o4-mini (2025-04-16) | OpenAI | 1 218 | 1 201–1 235 | 1 934 | Proprietary |
| 87 | GLM 4.6V | Z.ai | 1 217 | 1 176–1 258 | 166 | MIT |
| 88 | GPT-5 mini (High) | OpenAI | 1 214 | 1 195–1 232 | 1 600 | Proprietary |
| 89 | Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17) | 1 194 | 1 175–1 213 | 1 655 | Proprietary | |
| 90 | Mistral Medium 3.1 (2508) | mistral | 1 190 | 1 174–1 206 | 2 176 | Proprietary |
| 91 | Gemini 1.5 Pro (002) | 1 187 | 1 143–1 230 | 395 | Proprietary | |
| 92 | GPT-4.1 mini (2025-04-14) | OpenAI | 1 186 | 1 168–1 203 | 1 778 | Proprietary |
| 93 | GPT-4.5 Preview (2025-02-27) | OpenAI | 1 176 | 1 113–1 239 | 77 | Proprietary |
| 94 | GPT-5 nano (High) | OpenAI | 1 176 | 1 133–1 219 | 189 | Proprietary |
| 95 | Claude 3.7 Sonnet (20250219) | Anthropic | 1 174 | 1 127–1 221 | 163 | Proprietary |
| 96 | Gemma 3 27B | 1 164 | 1 143–1 185 | 1 020 | Gemma | |
| 97 | Mistral Small 3.2 (2506) | mistral | 1 163 | 1 139–1 186 | 847 | Apache 2.0 |
| 98 | Mistral Medium 3 (2505) | mistral | 1 161 | 1 136–1 186 | 599 | Proprietary |
| 99 | Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503) | mistral | 1 155 | 1 134–1 176 | 1 251 | Apache 2.0 |
| 100 | Gemini 2.0 Flash (001) | 1 145 | 1 115–1 175 | 414 | Proprietary | |
| 101 | Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct | Meta | 1 141 | 1 107–1 175 | 294 | Llama 4 |
| 102 | Gemini 1.5 Flash (002) | 1 137 | 1 093–1 181 | 370 | Proprietary | |
| 103 | GPT-4o (2024-05-13) | OpenAI | 1 132 | 1 094–1 170 | 1 472 | Proprietary |
| 104 | Claude 3.5 Sonnet (20241022) | Anthropic | 1 119 | 1 080–1 157 | 514 | Proprietary |
| 105 | Qwen2.5 VL 72B Instruct | Alibaba Qwen | 1 107 | 1 052–1 162 | 119 | Qwen |
| 106 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | Meta | 1 106 | 1 070–1 143 | 278 | Llama |
| 107 | Claude 3.5 Sonnet (20240620) | Anthropic | 1 105 | 1 066–1 144 | 1 564 | Proprietary |
| 108 | Pixtral Large (2411) | mistral | 1 083 | 1 031–1 134 | 156 | MRL |
| 109 | Qwen2-VL 72B | Alibaba Qwen | 1 072 | 1 026–1 117 | 291 | Qwen |
| 110 | InternVL2 26B | OpenGVLab | 1 065 | 1 017–1 114 | 287 | MIT |
| 111 | GPT-4 Turbo (2024-04-09) | OpenAI | 1 045 | 1 004–1 086 | 937 | Proprietary |
| 112 | GPT-4o mini (2024-07-18) | OpenAI | 1 033 | 995–1 071 | 954 | Proprietary |
| 113 | Gemini 1.5 Pro (001) | 1 030 | 990–1 071 | 1 168 | Proprietary | |
| 114 | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview (02-05) | 1 026 | 964–1 089 | 98 | Proprietary | |
| 115 | GPT-4o (2024-08-06) | OpenAI | 1 009 | 957–1 062 | 186 | Proprietary |
| 116 | Qwen2-VL 7B Instruct | Alibaba Qwen | 999 | 953–1 045 | 298 | Apache 2.0 |
| 117 | Claude 3 Opus (20240229) | Anthropic | 994 | 954–1 035 | 1 038 | Proprietary |
| 118 | Gemini 1.5 Flash-8B (001) | 974 | 929–1 018 | 332 | Proprietary | |
| 119 | Gemini 1.5 Flash (001) | 960 | 919–1 001 | 950 | Proprietary | |
| 120 | Llama 3.2 90B Vision Instruct | Meta | 952 | 909–996 | 393 | Llama 3.2 |
| 121 | Pixtral 12B (2409) | mistral | 951 | 906–995 | 335 | Apache 2.0 |
| 122 | InternVL2 4B | OpenGVLab | 950 | 895–1 006 | 177 | MIT |
| 123 | Claude 3 Sonnet (20240229) | Anthropic | 942 | 902–983 | 915 | Proprietary |
| 124 | Molmo 72B (0924) | Ai2 | 936 | 881–991 | 182 | Apache 2.0 |
| 125 | Claude 3 Haiku (20240307) | Anthropic | 916 | 875–957 | 1 019 | Proprietary |
| 126 | LLaVA 1.6 34B | — | 915 | 868–961 | 415 | Apache 2.0 |
| 127 | Llama 3.2 11B Vision Instruct | Meta | 915 | 866–964 | 266 | Llama 3.2 |
| 128 | Molmo 7B-D (0924) | Ai2 | 890 | 836–944 | 171 | Apache 2.0 |
Направления рейтинга · 11Выбрано: китайский
Направление «китайский»: снимок от 19 октября 2026. Строк в полном снимке — 128; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 152, 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
- Рейтинг агентов
- Рейтинг работы с документами
- Рейтинг редактирования изображений
- Рейтинг видео из изображения
- Популярность моделей по использованию через API-агрегаторы
- Рейтинг поисковых моделей
- Рейтинг текстовых 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 для веб-разработки
Как считается и откуда данные · данные обновлены 4 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 19 октября 2026
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число