模型排行

排名	变化	模型	得分	置信区间	投票	价格 $/M
1	—	glm-5.1开源Z.ai	1,471	±6	11,349	—
2	—	mimo-v2.5-pro开源Xiaomi	1,464	±7	6,238	—
3	—	deepseek-v4-pro开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,463	±9	4,160	—
4	—	kimi-k2.6开源Moonshot AI	1,462	±7	7,108	—
5	—	glm-5开源Z.ai	1,457	±5	20,292	—
6	—	gemma-4-31b开源Google	1,451	±8	5,827	$0.000
7	—	kimi-k2.5-thinking开源Moonshot AI	1,449	±4	27,282	—
8	—	qwen3.5-397b-a17b开源Alibaba	1,446	±5	22,471	—
9	—	glm-4.7开源Z.ai	1,443	±6	12,142	—
10	—	deepseek-v4-flash-thinking开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,440	±9	3,600	—
11	—	gemma-4-26b-a4b开源Google	1,438	±8	5,782	—
12	—	kimi-k2.5-instant开源Moonshot AI	1,432	±7	8,207	—
13	—	kimi-k2-thinking-turbo开源Moonshot AI	1,430	±3	52,935	—
14	—	glm-4.6开源Z.ai	1,426	±4	35,694	—
15	—	deepseek-v3.2-exp-thinking开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,425	±7	9,076	—
16	▲ 1	deepseek-v3.2开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,424	±4	44,820	—
17	▼ 1	mimo-v2.5开源Xiaomi	1,423	±7	6,300	—
18	—	qwen3-235b-a22b-instruct-2507开源Alibaba	1,423	±3	88,518	—
19	—	deepseek-r1-0528开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,422	±6	18,469	—
20	▲ 1	qwen3.5-122b-a10b开源Alibaba	1,418	±5	19,379	—
21	▼ 1	hunyuan-hy3-preview开源Tencent	1,418	±8	4,582	—
22	—	kimi-k2-0905-preview开源Moonshot AI · 另有 1 个档位	1,418	±6	11,798	—
23	—	deepseek-v3.1开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,418	±6	14,985	—
24	—	deepseek-v3.1-terminus-thinking开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,417	±10	3,474	—
25	—	qwen3-vl-235b-a22b-instruct开源Alibaba	1,415	±6	11,529	—
26	—	mistral-large-3开源Mistral	1,415	±4	41,365	—
27	—	glm-4.5开源Z.ai	1,411	±5	24,336	—
28	▲ 1	minimax-m2.7开源MiniMax	1,407	±6	13,525	—
29	▼ 1	qwen3.5-27b开源Alibaba	1,406	±5	18,942	—
30	—	qwen3-235b-a22b-no-thinking开源Alibaba	1,403	±4	38,241	—
31	—	qwen3-next-80b-a3b-instruct开源Alibaba	1,402	±5	22,883	—
32	—	longcat-flash-chat开源Meituan	1,401	±6	11,409	—
33	—	qwen3-235b-a22b-thinking-2507开源Alibaba	1,399	±7	9,004	—
34	▲ 2	qwen3.5-35b-a3b开源Alibaba	1,397	±5	19,774	—
35	—	qwen3-vl-235b-a22b-thinking开源Alibaba	1,396	±7	7,944	—
36	▲ 1	deepseek-v3-0324开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,395	±4	45,533	—
37	▼ 3	minimax-m2.5开源MiniMax	1,395	±4	24,885	—
38	▲ 1	step-3.5-flash开源StepFun	1,393	±4	25,112	—
39	▼ 1	mimo-v2-flash (non-thinking)开源Xiaomi · 另有 1 个档位	1,393	±4	37,247	—
40	—	qwen3-coder-480b-a35b-instruct开源Alibaba	1,387	±5	25,757	—
41	—	minimax-m2.1-preview开源MiniMax	1,385	±5	17,165	—
42	—	qwen3-30b-a3b-instruct-2507开源Alibaba	1,383	±5	23,766	—
43	—	trinity-large-thinking开源 · 另有 1 个档位	1,380	±6	12,239	—
44	—	glm-4.6v开源Z.ai	1,378	±11	2,810	—
45	—	qwen3-235b-a22b开源Alibaba	1,375	±5	26,284	—
46	—	glm-4.5-air开源Z.ai	1,373	±4	31,119	—
47	—	qwen3-next-80b-a3b-thinking开源Alibaba	1,369	±6	13,707	—
48	—	glm-4.7-flash开源Z.ai	1,368	±6	11,763	—
49	—	gemma-3-27b-it开源Google	1,366	±4	47,569	—
50	—	minimax-m1开源MiniMax	1,363	±4	35,233	—
51	—	nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b开源NVIDIA	1,361	±7	7,419	—
52	—	mistral-small-2506开源Mistral	1,357	±5	17,716	—
53	—	intellect-3开源	1,357	±8	5,337	—
54	—	command-a-03-2025开源Cohere	1,353	±3	56,304	—
55	—	glm-4.5v开源Z.ai	1,353	±8	4,965	—
56	—	gpt-oss-120b开源OpenAI	1,353	±4	30,653	$0.26
57	—	step-3开源StepFun	1,348	±7	6,551	—
58	—	qwen3-32b开源Alibaba	1,347	±9	3,926	—
59	—	llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1开源NVIDIA	1,347	±12	2,549	—
60	▲ 1	ling-flash-2.0开源Ant Group	1,346	±7	7,015	—
61	▼ 1	minimax-m2开源MiniMax	1,346	±8	6,871	—
62	—	nvidia-llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5开源NVIDIA	1,343	±10	3,346	—
63	—	gemma-3-12b-it开源Google	1,342	±10	3,829	—
64	—	qwq-32b开源Alibaba · 另有 1 个档位	1,336	±4	25,401	—
65	—	llama-3.1-405b-instruct-bf16开源Meta	1,334	±4	41,375	—
66	—	llama-3.1-405b-instruct-fp8开源Meta	1,333	±4	59,656	—
67	—	olmo-3.1-32b-instruct开源	1,330	±6	12,240	—
68	—	molmo-2-8b开源	1,329	±21	802	—
69	—	llama-3.3-nemotron-49b-super-v1开源NVIDIA	1,327	±12	2,218	—
70	—	qwen3-30b-a3b开源Alibaba	1,327	±5	26,502	—
71	—	llama-4-maverick-17b-128e-instruct开源Meta	1,327	±4	39,996	—
72	—	deepseek-v2.5-1210开源DeepSeek · 另有 1 个档位	1,323	±8	6,795	—
73	—	llama-4-scout-17b-16e-instruct开源Meta	1,322	±5	30,310	—
74	—	ring-flash-2.0开源Ant Group	1,321	±7	7,156	—
75	▲ 1	gemma-3n-e4b-it开源Google	1,318	±5	22,610	—
76	▼ 1	llama-3.3-70b-instruct开源Meta	1,318	±3	54,748	—
77	—	qwen-max-0919开源Alibaba	1,318	±6	16,478	—
78	—	gpt-oss-20b开源OpenAI	1,317	±6	10,637	—
79	—	nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16开源NVIDIA	1,317	±6	15,530	—
80	—	athene-v2-chat开源	1,314	±5	24,739	—
81	—	mistral-large-2407开源Mistral · 另有 1 个档位	1,313	±4	45,459	—
82	—	athene-70b-0725开源	1,306	±6	19,621	—
83	—	olmo-3-32b-think开源	1,305	±8	5,962	—
84	—	gemma-3-4b-it开源Google	1,303	±9	4,171	—
85	—	mistral-small-3.1-24b-instruct-2503开源Mistral	1,303	±5	33,231	—
86	—	qwen2.5-72b-instruct开源Alibaba	1,302	±4	39,406	—
87	—	llama-3.1-nemotron-70b-instruct开源NVIDIA	1,299	±8	7,140	—
88	—	llama-3.1-70b-instruct开源Meta	1,293	±4	55,240	—
89	—	jamba-1.5-large开源	1,288	±7	8,662	—
90	—	gemma-2-27b-it开源Google	1,288	±3	75,754	—
91	—	ibm-granite-h-small开源IBM	1,287	±8	5,679	—
92	—	llama-3.1-tulu-3-70b开源	1,286	±10	2,846	—
93	—	llama-3.1-nemotron-51b-instruct开源NVIDIA	1,285	±10	3,749	—
94	—	olmo-3.1-32b-think开源	1,285	±7	8,512	—
95	—	gemma-2-9b-it-simpo开源	1,279	±7	10,072	—
96	—	nemotron-4-340b-instruct开源NVIDIA	1,276	±5	19,659	—
97	—	command-r-plus-08-2024开源Cohere	1,276	±7	9,866	—
98	—	llama-3-70b-instruct开源Meta	1,275	±4	156,876	—
99	—	mistral-small-24b-instruct-2501开源Mistral	1,274	±6	14,681	—
100	—	qwen2.5-coder-32b-instruct开源Alibaba	1,270	±8	5,432	—
101	—	c4ai-aya-expanse-32b开源Cohere	1,266	±5	27,124	—
102	—	gemma-2-9b-it开源Google	1,265	±4	54,611	—
103	—	deepseek-coder-v2开源DeepSeek	1,264	±6	15,147	—
104	—	command-r-plus开源Cohere	1,261	±4	77,554	—
105	—	qwen2-72b-instruct开源Alibaba	1,261	±5	37,325	—
106	—	phi-4开源Microsoft	1,256	±5	24,126	—
107	—	olmo-2-0325-32b-instruct开源	1,251	±11	3,334	—
108	—	command-r-08-2024开源Cohere	1,249	±7	10,140	—
109	—	jamba-1.5-mini开源	1,239	±7	8,858	—
110	—	ministral-8b-2410开源Mistral	1,237	±9	4,781	—
111	—	qwen1.5-110b-chat开源Alibaba	1,233	±6	26,195	—
112	—	qwen1.5-72b-chat开源Alibaba	1,232	±5	39,302	—
113	—	mixtral-8x22b-instruct-v0.1开源Mistral	1,228	±5	51,416	—
114	—	command-r开源Cohere	1,226	±5	54,036	—
115	—	llama-3-8b-instruct开源Meta	1,222	±4	104,642	—
116	—	c4ai-aya-expanse-8b开源Cohere	1,222	±7	9,818	—
117	—	llama-3.1-tulu-3-8b开源	1,220	±11	2,896	—
118	—	yi-1.5-34b-chat开源	1,212	±5	24,146	—
119	—	zephyr-orpo-141b-A35b-v0.1开源	1,212	±11	4,652	—
120	—	llama-3.1-8b-instruct开源Meta	1,211	±4	49,605	—
121	—	granite-3.1-8b-instruct开源IBM	1,207	±11	3,090	—
122	—	qwen1.5-32b-chat开源Alibaba	1,203	±6	21,741	—
123	—	gemma-2-2b-it开源Google	1,199	±4	46,616	—
124	—	phi-3-medium-4k-instruct开源Microsoft	1,197	±5	25,055	—
125	—	mixtral-8x7b-instruct-v0.1开源Mistral	1,196	±4	73,503	—
126	—	dbrx-instruct-preview开源	1,194	±6	32,191	—
127	—	internlm2_5-20b-chat开源	1,191	±7	9,901	—
128	—	qwen1.5-14b-chat开源Alibaba	1,190	±7	17,839	—
129	—	wizardlm-70b开源Microsoft	1,184	±9	8,214	—
130	—	deepseek-llm-67b-chat开源DeepSeek	1,183	±12	4,932	—
131	—	yi-34b-chat开源	1,183	±7	15,483	—
132	—	openchat-3.5-0106开源 · 另有 1 个档位	1,181	±8	12,637	—
133	—	granite-3.0-8b-instruct开源IBM	1,181	±9	6,638	—
134	—	gemma-1.1-7b-it开源Google	1,180	±6	23,893	—
135	—	snowflake-arctic-instruct开源	1,178	±6	32,832	—
136	—	granite-3.1-2b-instruct开源IBM	1,178	±11	3,188	—
137	—	tulu-2-dpo-70b开源	1,177	±10	6,535	—
138	—	openhermes-2.5-mistral-7b开源	1,174	±10	5,006	—
139	—	vicuna-33b开源	1,172	±6	22,479	—
140	—	starling-lm-7b-beta开源	1,171	±7	16,056	—
141	—	phi-3-small-8k-instruct开源Microsoft	1,170	±6	17,766	—
142	—	llama-2-70b-chat开源Meta	1,170	±6	38,492	—
143	—	starling-lm-7b-alpha开源	1,166	±8	10,224	—
144	—	llama-3.2-3b-instruct开源Meta	1,166	±8	7,936	—
145	—	nous-hermes-2-mixtral-8x7b-dpo开源	1,164	±12	3,777	—
146	—	granite-3.0-2b-instruct开源IBM	1,155	±8	6,837	—
147	—	llama2-70b-steerlm-chat开源NVIDIA	1,154	±13	3,585	—
148	—	solar-10.7b-instruct-v1.0开源	1,151	±13	4,155	—
149	—	dolphin-2.2.1-mistral-7b开源	1,151	±15	1,679	—
150	—	mpt-30b-chat开源	1,149	±12	2,572	—
151	—	mistral-7b-instruct-v0.2开源Mistral	1,148	±7	19,402	—
152	—	wizardlm-13b开源Microsoft	1,148	±9	7,044	—
153	—	falcon-180b-chat开源	1,146	±17	1,295	—
154	—	qwen1.5-7b-chat开源Alibaba	1,143	±10	4,737	—
155	—	phi-3-mini-4k-instruct-june-2024开源Microsoft	1,142	±6	12,297	—
156	—	llama-2-13b-chat开源Meta	1,140	±7	19,174	—
157	—	vicuna-13b开源	1,140	±7	19,367	—
158	—	qwen-14b-chat开源Alibaba	1,137	±11	4,964	—
159	—	gemma-7b-it开源Google	1,136	±9	8,925	—
160	—	codellama-34b-instruct开源Meta	1,136	±9	7,366	—
161	—	zephyr-7b-beta开源	1,130	±9	11,118	—
162	—	phi-3-mini-128k-instruct开源Microsoft	1,128	±7	20,685	—
163	—	phi-3-mini-4k-instruct开源Microsoft	1,127	±6	20,118	—
164	—	guanaco-33b开源	1,126	±12	2,921	—
165	—	zephyr-7b-alpha开源	1,126	±16	1,785	—
166	—	stripedhyena-nous-7b开源	1,120	±11	5,182	—
167	—	codellama-70b-instruct开源Meta	1,118	±18	1,143	—
168	—	gemma-1.1-2b-it开源Google	1,114	±8	10,854	—
169	—	vicuna-7b开源	1,114	±9	6,923	—
170	—	smollm2-1.7b-instruct开源	1,113	±14	2,199	—
171	—	llama-3.2-1b-instruct开源Meta	1,110	±8	8,045	—
172	—	mistral-7b-instruct开源Mistral	1,109	±9	8,977	—
173	—	llama-2-7b-chat开源Meta	1,107	±7	14,148	—
174	—	gemma-2b-it开源Google	1,091	±12	4,780	—
175	—	qwen1.5-4b-chat开源Alibaba	1,089	±9	7,597	—
176	—	olmo-7b-instruct开源	1,073	±11	6,328	—
177	—	koala-13b开源	1,069	±10	6,965	—
178	—	alpaca-13b开源	1,067	±11	5,745	—
179	—	gpt4all-13b-snoozy开源	1,065	±15	1,743	—
180	—	mpt-7b-chat开源	1,061	±12	3,924	—
181	—	chatglm3-6b开源	1,055	±12	4,658	—
182	—	RWKV-4-Raven-14B开源	1,040	±11	4,845	—
183	—	chatglm2-6b开源	1,023	±14	2,658	—
184	—	oasst-pythia-12b开源	1,021	±11	6,310	—
185	—	chatglm-6b开源	994	±13	4,914	—
186	—	fastchat-t5-3b开源	990	±12	4,203	—
187	—	dolly-v2-12b开源	979	±14	3,412	—
188	—	llama-13b开源Meta	971	±16	2,391	—
189	—	stablelm-tuned-alpha-7b开源	952	±13	3,287	—

其余 139 个模型

智力进步

每家厂商当时最强的模型在 Artificial Analysis 智力指数上的分数，按模型发布的月份画。

涨得最多 · Anthropic +57.2目前最高 · Anthropic 64.6最高与最低相差 18.1 分时间范围 2025年11月 – 2026年11月

64.6Anthropic60.0Google56.9OpenAI50.1Meta46.5Kimi