AI Model Ranglister
AI-rangeringer fra flere kilder til chat, tale, TTS, ASR, kode, billede, video og agenter — fra arena.ai, OpenRouter og Artificial Analysis.
| Rang | Model | Leverandør | Speech Arena Elo ? |
|---|---|---|---|
| 1 | Eleven v4 Turbo | ElevenLabs | 1332 ±17 |
| 2 | Eleven v4 | ElevenLabs | 1327 ±16 |
| 3 | Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus | Alibaba | 1301 ±16 |
| 4 | Sonic 3.6 | Cartesia | 1289 ±14 |
| 5 | Gemini 3.8 Flash TTS | 1279 ±14 | |
| 6 | Realtime TTS-2 | Inworld | 1267 ±15 |
| 7 | Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus | Alibaba | 1265 ±14 |
| 8 | Gemini 3.8 Flash-Lite TTS | 1252 ±13 | |
| 9 | Fish Audio Drama 3 Preview | Fish Audio | 1248 ±15 |
| 10 | Simba 3.2 | SpeechifyAI | 1245 ±12 |
| 11 | Breeze TTS 2 | BreezeBlue | 1223 ±14 |
| 12 | Realtime TTS-2 Flash | Inworld | 1217 ±13 |
| 13 | Voxtral 3 TTS | Mistral | 1217 ±15 |
| 14 | StepAudio 2.5 TTS (Aug 2026) | StepFun | 1216 ±14 |
| 15 | v3 Conversational | ElevenLabs | 1214 ±13 |
| 16 | Gemini 3.1 Flash TTS | 1212 ±11 | |
| 17 | Luna TTS | VUI Labs | 1211 ±12 |
| 18 | Sonic 3.5 | Cartesia | 1190 ±11 |
| 19 | Ming-3.0-tts | Ant Group | 1189 ±14 |
| 20 | Fish Audio S2.1 Pro (Oct 2026) | Fish Audio | 1188 ±14 |
| 21 | Eleven v3 | ElevenLabs | 1182 ±11 |
| 22 | Soniox TTS Real-Time v2 | Soniox | 1180 ±11 |
| 23 | Gradium TTS (Sep 2026) | Gradium | 1176 ±13 |
| 24 | Speech 2.8 HD | MiniMax | 1174 ±10 |
| 25 | Lightning V3.1 Pro (Jul 2026) | Smallest.ai | 1169 ±12 |
| 26 | Speech 2.8 Turbo | MiniMax | 1155 ±10 |
| 27 | Gradium TTS (Aug 2026) | Gradium | 1154 ±13 |
| 28 | Falcon 2 | Murf AI | 1153 ±13 |
| 29 | SpaceXAI TTS | SpaceXAI | 1150 ±13 |
| 30 | Azure HD 2.5 | Microsoft | 1143 ±11 |
| 31 | Async Flash v1.5 | async | 1140 ±12 |
| 32 | Step TTS 2 (Mar 2026) | StepFun | 1137 ±12 |
| 33 | Speech 2.6 HD | MiniMax | 1130 ±11 |
| 34 | Async Pro v1.0 | async | 1127 ±12 |
| 35 | Simba 3.0 | SpeechifyAI | 1121 ±11 |
| 36 | Speech 2.6 Turbo | MiniMax | 1120 ±11 |
| 37 | Fish Audio S2 Pro | Fish Audio | 1112 ±12 |
| 38 | Speech-02-HD | MiniMax | 1111 ±11 |
| 39 | Chatterbox HD | Resemble AI | 1109 ±12 |
| 40 | TTS-1 HD | OpenAI | 1103 ±11 |
| 41 | Step Audio EditX (Mar 2026) | StepFun | 1099 ±12 |
| 42 | Turbo v2.5 | ElevenLabs | 1098 ±10 |
| 43 | Multilingual v2 | ElevenLabs | 1096 ±10 |
| 44 | Speech 2.6 | Hithink | 1095 ±12 |
| 45 | Speech-02-Turbo | MiniMax | 1092 ±11 |
| 46 | Voxtral TTS | Mistral | 1091 ±12 |
| 47 | TTS-1 | OpenAI | 1090 ±10 |
| 48 | Gemini 2.5 Flash Lite TTS | 1086 ±11 | |
| 49 | OpenAudio S1 | Fish Audio | 1085 ±11 |
| 50 | Flash v2.5 | ElevenLabs | 1077 ±11 |
| 51 | Studio | 1077 ±11 | |
| 52 | Journey | 1076 ±12 | |
| 53 | GPT-Realtime-2 | OpenAI | 1075 ±12 |
| 54 | Maya 2 Flash | Maya Research | 1068 ±13 |
| 55 | T2A-01-HD | MiniMax | 1067 ±11 |
| 56 | Polly Generative | Amazon | 1066 ±11 |
| 57 | Kokoro 82M v1.0 | Kokoro | 1065 ±11 |
| 58 | Gemini 2.5 Flash TTS (Dec 2025) | 1063 ±12 | |
| 59 | Magpie-Multilingual 357M (Feb 2026) | NVIDIA | 1063 ±12 |
| 60 | Chirp 3: HD | 1061 ±12 | |
| 61 | Sonic 3 | Cartesia | 1056 ±12 |
| 62 | Coda | Rime | 1056 ±12 |
| 63 | Octave 2 | Hume AI | 1055 ±12 |
| 64 | MiMo-V2.5-TTS | Xiaomi | 1054 ±12 |
| 65 | Flux TTS | Deepgram | 1052 ±13 |
| 66 | Async Flash v1.0 | async | 1050 ±11 |
| 67 | Maya 2 Global | Maya Research | 1048 ±13 |
| 68 | Maya1 | Maya Research | 1047 ±12 |
| 69 | OpenAudio S1 Mini | Fish Audio | 1044 ±20 |
| 70 | Higgs Audio V3 TTS | Boson AI | 1044 ±13 |
| 71 | Octave TTS | Hume AI | 1038 ±11 |
| 72 | Gemini 2.5 Pro (Dec 2025) | 1038 ±13 | |
| 73 | Bland Speech v3 | Bland AI | 1037 ±13 |
| 74 | Azure Neural | Microsoft | 1034 ±20 |
| 75 | T2A-01-Turbo | MiniMax | 1031 ±11 |
| 76 | MAI-Voice-1 | Microsoft | 1030 ±12 |
| 77 | Polly Long-Form | Amazon | 1029 ±13 |
| 78 | Chatterbox | Resemble AI | 1024 ±11 |
| 79 | Lightning v3.1 | Smallest.ai | 1022 ±12 |
| 80 | Raon SpeechLM | Krafton | 1005 ±13 |
| 81 | Zonos-v0.1 | Zyphra | 1000 ±0 |
| 82 | Murf Speech Gen 2 | Murf AI | 986 ±12 |
| 83 | VibeVoice 1.5B | Microsoft | 956 ±14 |
| 84 | OpenVoice v2 | OpenVoice | 956 ±13 |
| 85 | Neuphonic TTS | Neuphonic | 944 ±14 |
| 86 | Qwen3 TTS Flash | Alibaba | 943 ±14 |
| 87 | Qwen3 TTS | Alibaba | 930 ±13 |
| 88 | Kugel 3 | KugelAudio | 929 ±13 |
| 89 | WaveNet | 918 ±12 | |
| 90 | XTTS v2 | Coqui | 916 ±15 |
| 91 | Mist V2 | Rime | 904 ±15 |
| 92 | Polly Neural | Amazon | 897 ±14 |
| 93 | Neural2 | 894 ±12 | |
| 94 | StyleTTS 2 | StyleTTS | 892 ±15 |
| 95 | Standard | 886 ±13 | |
| 96 | Noiz TTS | Noiz | 876 ±15 |
| 97 | MetaVoice v1 | MetaVoice | 848 ±18 |
| 98 | Polly Standard | Amazon | 831 ±16 |
Kilde: Artificial Analysis · Opdateret Oct 21, 2026 · PandaNpc Opdateret 21. okt. 2026, 06.01 UTCSe hele ranglisten →
Sådan læses disse tal
En LLM-rangliste fortæller dig, hvilken model folk foretrækker; en AI-benchmark fortæller dig, hvad en model objektivt kan; brugsdata fortæller dig, hvad udviklere faktisk sætter i produktion. Ingen enkelt rangering svarer på »hvilken er den bedste AI-model«, så denne side samler alle tre — Chatbot Arena Elo fra arena.ai, Artificial Analysis Intelligence Index og talearenaer samt OpenRouters token-andel — og opdaterer dem dagligt.
arena.ai (tidligere LMArena) viser brugere to anonyme svar på samme prompt og beder dem vælge ét, og udleder derefter en Elo-rating fra disse kampe. Det måler, hvilket svar folk foretrækker — ikke objektiv evne. En sympatisk stil kan vinde, mens et grundigt men ordrigt svar kan tabe.
Stemmer er de kampe, en model har akkumuleret. En nyligt tilføjet model har få stemmer og et bredt konfidensinterval, så dens rangering svinger let — læs altid rangeringen sammen med ±-intervallet.
Agent-tavlen fungerer anderledes end resten: den måler rigtige agentsessioner i stedet for blindafstemningspræference. Dens hovedmetrik, Net Improvement, er en procentvis stigning – ikke en Elo-rating – så den kan ikke sammenlignes på tværs af tavler. arena.ai rapporterer også fem yderligere dimensioner (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery og andre) på det fulde leaderboard.
Brugstavlen kommer fra OpenRouter og tæller reelle API-token-andele — udviklere stemmer med deres tegnebøger, hvilket supplerer de subjektive præferencetavler.
Tale-tavlerne stammer fra Artificial Analysis: TTS bruger blindlyttet Speech Arena Elo; ASR bruger AA-WER v2, hvor lavere er bedre; og native Speech-to-Speech bruger en ligevægtet sammensætning af Big Bench Audio, Full Duplex Bench og τ-Voice, hvor højere er bedre. Sammenlign kun scorer inden for samme tavle. Kilde: artificialanalysis.ai.
Intelligence Index-tavlen kommer fra Artificial Analysis: den destillerer mange offentlige benchmarks til en enkelt Intelligence Index fra 0-100, der måler objektiv kapacitet snarere end subjektiv præference — et naturligt supplement til arena.ai's menneskelige blinde afstemning. Kilde: artificialanalysis.ai.