AI Modell Ranglisták

Többforrású AI-rangsorok csevegés, beszéd, TTS, ASR, kód, kép, videó és ügynökök terén — az arena.ai, OpenRouter és Artificial Analysis által.

Helyezés	Modell	Gyártó	Részesedés % ?	Tokens ?	Input ?	Output	Cache ?
1	deepseek-v4.1-flash-20261017	DeepSeek	16%	3.6T	0.150	0.600	0.0030
2	deepseek-v4.1-flash-20260910	DeepSeek	12.4%	2.8T	0.150	0.600	0.0030
3	glm-5.3-flash-20260826	Zhipu	7.7%	1.7T	0.048	0.160	0.0060
4	hy4-preview-20260827	Tencent	6.1%	1.4T	0.834	2.50	0.042
5	mimo-v2.6-flash-20260921	Xiaomi	5.5%	1.2T	0.140	0.280	0.0028
6	claude-opus-5.5-20260921	Anthropic	4.8%	1.1T	4.00	20.0	0.200
7	minimax-m3.1-flash-20261019	MiniMax	4.7%	1.1T	—	—	—
8	gpt-6-luna-20260922	OpenAI	3.9%	878.2B	0.100	0.500	0.010
9	nemotron-3-ultra-550b-a55b-20260604	Nvidia	3.6%	803.1B	0.600	2.40	0.120
10	glm-5.3-20260816	Zhipu	3.3%	745.2B	0.079	1.40	0.078
11	deepseek-v4-flash-20260731	DeepSeek	2.8%	626.4B	0.015	0.450	0.015
12	hy3-20260706	Tencent	2.2%	502.1B	0.132	0.528	0.033
13	muse-spark-1.3-contributor-20260902	Meta	2.1%	477.1B	0.100	0.200	0.0020
14	Tjev-1.13-20260917	Typesafe	1.9%	422.1B	—	—	—
15	deepseek-v4-flash-20260423	DeepSeek	1.7%	377.1B	0.015	0.450	0.015
16	claude-sonnet-5.5-20260928	Anthropic	1.6%	350.1B	2.00	10.0	0.100
17	mimo-v2.6-pro-20260921	Xiaomi	1.3%	287.1B	0.435	0.870	0.0036
18	kimi-k3-20260715	Moonshot	1.3%	283.4B	0.239	11.9	0.210
19	gpt-6.1-sol-20260929	OpenAI	1.2%	267.6B	2.00	10.0	0.100
20	claude-haiku-5.5-20261007	Anthropic	1.1%	250.8B	0.100	0.500	0.010
21	gpt-5.6-luna-20260709	OpenAI	1%	232.3B	0.200	1.20	0.020
22	gemini-3.8-flash-20260902	Google	1%	215.8B	0.825	4.13	0.083
23	Tjev-1.14-20261014	Typesafe	0.9%	210.3B	—	—	—
24	nemotron-3.5-super-vl-20261015	Nvidia	0.9%	208.7B	0.150	0.500	0.020
25	minimax-m3-20260531	MiniMax	0.9%	206.5B	0.300	1.20	0.060
26	Usolar-mini4-20260922	Upstage	0.7%	153.9B	0.050	0.200	0.0050
27	glm-5.2-20260616	Zhipu	0.6%	141.9B	0.620	2.42	0.140
28	laguna-s-2.1-20260720	Poolside	0.6%	138.5B	0.090	0.180	0.0090
29	claude-opus-5-20260723	Anthropic	0.6%	130.8B	5.00	25.0	0.500
30	nemotron-3.5-lightning-20260807	Nvidia	0.6%	130.4B	0.070	0.200	0.040
31	gemini-4-argon-20261013	Google	0.6%	128.3B	2.00	10.0	0.100
32	deepseek-v4-pro-20260813	DeepSeek	0.5%	121.6B	0.660	1.98	0.022
33	gemini-3-flash-preview-20251217	Google	0.5%	113.4B	0.500	3.00	0.050
34	deepseek-v4-pro-20260423	DeepSeek	0.5%	103.2B	0.660	1.98	0.022
35	qwen3.8-flash-20260826	Alibaba	0.5%	102.4B	0.150	0.470	0.016
36	claude-sonnet-5-20260630	Anthropic	0.4%	90.5B	2.00	10.0	0.200
37	Ddots-3-note-preview-20260813	Dots-studio	0.4%	88.7B	—	—	—
38	gemini-2.5-flash-lite	Google	0.4%	85.1B	0.100	0.400	0.010
39	Usolar-pro4-20260810	Upstage	0.3%	78.7B	0.150	0.600	0.030
40	gemma-4-31b-it-20260402	Google	0.3%	74.7B	0.200	0.400	—
41	nemotron-3-super-120b-a12b-20230311	Nvidia	0.3%	73.7B	0.080	0.450	—
42	gemini-3.1-flash-lite-20260507	Google	0.3%	73.0B	0.250	1.50	0.025
43	gpt-oss-120b	OpenAI	0.3%	72.8B	0.150	0.600	0.075
44	mimo-v2.5-20260422	Xiaomi	0.3%	70.7B	0.140	0.280	0.0028
45	gpt-6-sol-20260922	OpenAI	0.3%	62.8B	2.00	10.0	0.200
46	gpt-6-astra-20260903	OpenAI	0.3%	61.6B	10.0	50.0	1.00
47	gemini-3.7-flash-20260813	Google	0.3%	61.3B	0.750	3.75	0.075
48	gpt-6-luna-pro-20260922	OpenAI	0.3%	57.8B	0.100	0.500	0.010
49	qwen3.8-27b-20260814	Alibaba	0.3%	57.4B	0.040	1.35	0.018
50	gemma-4-26b-a4b-it-20260403	Google	0.2%	55.3B	0.076	0.255	0.043

Forrás: OpenRouter · Frissítve 2026-10-19 · PandaNpc Frissítve 2026. okt. 20. 06:00 UTCTeljes ranglista megtekintése →

Számok olvasása

Egy LLM-ranglista megmutatja, melyik modellt kedvelik jobban az emberek; egy AI-benchmark megmutatja, mire képes egy modell objektíven; a használati adatok megmutatják, mit használnak ténylegesen a fejlesztők éles környezetben. Egyetlen rangsor sem válaszolja meg, hogy „melyik a legjobb AI-modell”, ezért ez az oldal mindhármat egyesíti — a Chatbot Arena Elo-pontszámait (arena.ai), az Artificial Analysis Intelligence Indexét és beszédarénáit, valamint az OpenRouter tokenrészesedését — és naponta frissíti őket.

arena.ai (korábban LMArena) két névtelen választ mutat a felhasználóknak ugyanarra a promptra, és megkéri őket, hogy válasszanak egyet, majd ezekből a küzdelmekből származtat egy Elo-pontszámot. Azt méri, hogy az emberek melyik választ preferálják – nem az objektív képességet. Egy szimpatikus stílus nyerhet, míg egy precíz, de bőbeszédű válasz veszíthet.

A szavazatok a modell által felhalmozott csaták. Egy újonnan listázott modellnek kevés szavazata van és széles a konfidenciaintervalluma, így a rangja könnyen ingadozik — mindig a rangot a ± intervallummal együtt olvassa.

Az Ágens tábla másképp működik, mint a többi: valódi ágens munkameneteket mér, nem pedig vak szavazati preferenciákat. Fő mutatója, a Net Improvement, százalékos növekedés – nem Elo-pontszám –, így nem hasonlítható össze a táblák között. Az arena.ai további öt dimenziót is jelent (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery és mások) a teljes ranglistán.

A használati tábla az OpenRouter-tól származik, és a valós API token megosztást számolja – a fejlesztők a pénztárcájukkal szavaznak, ami kiegészíti a szubjektív preferencia táblákat.

A beszéd-rangsorok az Artificial Analysis-től származnak: a TTS vakon hallgatott Speech Arena Elo-t használ; az ASR az AA-WER v2-t használja, ahol az alacsonyabb jobb; a natív Speech-to-Speech pedig a Big Bench Audio, Full Duplex Bench és τ-Voice egyenlő súlyú kompozitját használja, ahol a magasabb jobb. Csak ugyanazon a rangsoron belül hasonlítsa össze a pontszámokat. Forrás: artificialanalysis.ai.

Az Intelligence Index tábla az Artificial Analysis-től származik: számos nyilvános benchmarkot egyetlen 0-100-as Intelligence Index-szé sűrít, amely az objektív képességet méri a szubjektív preferencia helyett — természetes kiegészítője az arena.ai emberi vak szavazatának. Forrás: artificialanalysis.ai.