对话 · 文本 · 排除平局排行榜

基于公开偏好评测数据展示文本 / 排除平局榜单，每个榜单独立排序。

选型指南

排除平局模型怎么选？

排除平局排行榜用于回答“排除平局哪个 AI 模型更强”这类选型问题。页面基于公开偏好评测数据展示模型排名，每个榜单独立排序，不把不同任务的原始分数直接混合。当前榜首是 claude-opus-4-6-thinking，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 25.6K。数据来源保留 Arena 原始榜单和 LMArena leaderboard dataset，更新时间以榜单发布时间 2026-05-27 为准。

claude-opus-4-6-thinkingclaude-opus-4-6claude-opus-4-7-thinkinggemini-3.1-pro-previewgemini-3.5-flash

claude-opus-4-6-thinking

Anthropic

100.0

25.6K

¥36 / ¥180输入/输出

claude-opus-4-6

Anthropic

99.7

27K

¥36 / ¥180输入/输出

claude-opus-4-7-thinking

Anthropic

99.4

15K

¥36 / ¥180输入/输出

gemini-3.1-pro-preview

Google

99.2

32.1K

1.05M

¥14.4 / ¥86.4输入/输出

gemini-3.5-flash

Google

98.9

6.7K

1.05M

¥10.8 / ¥64.8输入/输出

gemini-3-pro

Google

98.6

29.7K

1.05M

¥14.4 / ¥86.4输入/输出

claude-opus-4-7

Anthropic

98.3

15.7K

¥36 / ¥180输入/输出

muse-spark

Meta

98.1

8.9K

qwen3.5-max-preview

Alibaba

97.8

14.4K

qwen3.7-max-preview

Alibaba

97.5

2.9K

¥18 / ¥54输入/输出

gpt-5.4-high

Openai

97.2

21.2K

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glm-5.1

Zai

96.9

10.2K

200K

¥0 / ¥0输入/输出

ernie-5.1

Baidu

96.7

11K

119K

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gemini-3-flash

Google

96.4

21.8K

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¥3.6 / ¥21.6输入/输出

gpt-5.5-high

Openai

96.1

12.5K

1.05M

¥36 / ¥216输入/输出

gpt-5.5

Openai

95.8

12.7K

1.05M

¥36 / ¥216输入/输出

mimo-v2.5-pro

Xiaomi

95.5

11.9K

1.05M

¥7.2 / ¥21.6输入/输出

gemini-2.5-pro

Google

95.3

89K

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¥9 / ¥72输入/输出

kimi-k2.6

Moonshot

95.0

11.5K

262K

¥6.84 / ¥28.8输入/输出

gpt-5.4

Openai

94.7

22.5K

1.05M

¥18 / ¥108输入/输出

claude-sonnet-4-6

Anthropic

94.4

20.3K

¥21.6 / ¥108输入/输出

grok-4.20-beta-0309-reasoning

Xai

94.2

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¥14.4 / ¥43.2输入/输出

dola-seed-2.0-pro

Bytedance

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grok-4.20-multi-agent-beta-0309

Xai

93.6

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¥14.4 / ¥43.2输入/输出

amazon-nova-experimental-chat-26-02-10

Amazon

93.3

2.4K

claude-opus-4-5-20251101

Anthropic

93.0

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200K

¥36 / ¥180输入/输出

ernie-5.0-0110

Baidu

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¥7.92 / ¥14.4输入/输出

gemini-3-flash (thinking-minimal)

Google

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¥3.6 / ¥21.6输入/输出

claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k

Anthropic

92.2

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glm-5

Zai

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deepseek-v4-pro

Deepseek

91.6

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deepseek-v4-pro-thinking

Deepseek

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¥3.13 / ¥6.26输入/输出

grok-4.20-beta1

Xai

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kimi-k2.5-thinking

Moonshot

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gemma-4-31b

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ernie-5.0-preview-1203

Baidu

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qwen3.6-max-preview

Alibaba

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gpt-5.1-high

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qwen3-max-preview

Alibaba

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gpt-5.2-chat-latest-20260210

Openai

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grok-4.1-thinking

Xai

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Anthropic

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grok-4.1

Xai

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glm-4.7

Zai

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gemma-4-26b-a4b

Google

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mimo-v2-pro

Xiaomi

86.6

16.7K

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¥7.2 / ¥21.6输入/输出

ernie-5.0-preview-1022

Baidu

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3.3K

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¥7.92 / ¥14.4输入/输出

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking-32k

Anthropic

86.1

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mistral-large-3

Mistral

85.8

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chatgpt-4o-latest-20250326

Openai

85.5

58.8K

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glm-4.5

Zai

85.2

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deepseek-r1-0528

Deepseek

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deepseek-v4-flash

Deepseek

84.7

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grok-3-preview-02-24

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mistral-medium-2508

Mistral

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mimo-v2.5

Xiaomi

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longcat-flash-chat-2602-exp

Meituan

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deepseek-v3.2-exp

Deepseek

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deepseek-v3.2

Deepseek

83.0

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deepseek-v3.2-exp-thinking

Deepseek

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deepseek-v4-flash-thinking

Deepseek

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Meituan

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Openai

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kimi-k2.5-instant

Moonshot

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Alibaba

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qwen3-235b-a22b-instruct-2507

Alibaba

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deepseek-v3.1-terminus-thinking

Deepseek

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2.5K

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qwen3-next-80b-a3b-instruct

Alibaba

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deepseek-v3.2-thinking

Deepseek

79.4

27.8K

128K

¥2.09 / ¥3.1输入/输出

claude-opus-4-1-20250805-thinking-16k

Anthropic

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deepseek-v3.1

Deepseek

78.8

10.7K

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gemini-2.5-flash

Google

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amazon-nova-experimental-chat-11-10

Amazon

78.3

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claude-opus-4-1-20250805

Anthropic

78.0

55.8K

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¥108 / ¥540输入/输出

gpt-5.2-high

Openai

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deepseek-v3.1-thinking

Deepseek

77.4

8.4K

128K

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qwen3.5-122b-a10b

Alibaba

77.2

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gemini-3.1-flash-lite-preview

Google

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¥1.8 / ¥10.8输入/输出

deepseek-v3.1-terminus

Deepseek

76.6

2.7K

128K

¥1.8 / ¥5.04输入/输出

gpt-5.4-mini-high

Openai

76.3

19.8K

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qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Alibaba

76.0

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131K

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kimi-k2-thinking-turbo

Moonshot

75.8

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qwen3-max-2025-09-23

Alibaba

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6.4K

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gpt-5.2

Openai

75.2

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mimo-v2-flash (non-thinking)

Xiaomi

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grok-4-0709

Xai

74.7

30K

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grok-4-fast-chat

Xai

74.4

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o3-2025-04-16

Openai

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grok-4.3

Xai

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grok-4-1-fast-reasoning

Xai

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¥1.44 / ¥3.6输入/输出

hunyuan-hy3-preview

Tencent

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gemini-2.5-flash-preview-09-2025

Google

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qwen3.5-27b

Alibaba

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100

hunyuan-vision-1.5-thinking

Tencent

72.4

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gpt-5-high

Openai

72.1

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mimo-v2-omni

Xiaomi

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gpt-5-chat

Openai

71.6

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400K

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104

step-3.5-flash

Stepfun

71.3

24.4K

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105

minimax-m2.7

Minimax

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¥0 / ¥0输入/输出

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qwen3-vl-235b-a22b-thinking

Alibaba

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hunyuan-t1-20250711

Tencent

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¥0 / ¥0输入/输出

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grok-4-fast-reasoning

Xai

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amazon-nova-experimental-chat-26-01-10

Amazon

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qwen3.5-flash

Alibaba

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qwen3.5-35b-a3b

Alibaba

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amazon-nova-experimental-chat-10-20

Amazon

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113

mimo-v2-flash (thinking)

Xiaomi

68.8

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262K

¥0.72 / ¥2.16输入/输出

114

qwen3-235b-a22b-no-thinking

Alibaba

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131K

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claude-haiku-4-5-20251001

Anthropic

68.2

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116

minimax-m2.1-preview

Minimax

68.0

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¥0 / ¥0输入/输出

117

gpt-5.3-chat-latest

Openai

67.7

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128K

¥12.6 / ¥101输入/输出

118

qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Alibaba

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262K

¥2.16 / ¥3.6输入/输出

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glm-4.5-air

Zai

67.1

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131K

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gpt-4.1-2025-04-14

Openai

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¥14.4 / ¥57.6输入/输出

121

kimi-k2-0905-preview

Moonshot

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122

gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025-no-thinking

Google

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hunyuan-turbos-20250416

Tencent

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nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b

Nvidia

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Deepseek

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Deepseek

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gpt-5.4-nano-high

Openai

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Zai

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claude-opus-4-20250514-thinking-16k

Anthropic

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gpt-5-mini-high

Openai

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mistral-medium-2505

Mistral

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kimi-k2-0711-preview

Moonshot

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qwen2.5-max

Alibaba

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gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17-thinking

Google

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o1-2024-12-17

Openai

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19.2K

128K

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136

qwen3-next-80b-a3b-thinking

Alibaba

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137

qwen3-235b-a22b

Alibaba

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grok-3-mini-high

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Openai

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claude-opus-4-20250514

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Amazon

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142

grok-3-mini-beta

Xai

60.7

16.1K

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nova-2-lite

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ling-flash-2.0

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minimax-m2.5

Minimax

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gemma-3-27b-it

Google

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128K

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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Alibaba

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gemini-2.0-flash-001

Google

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UNintellect-3

58.8

3.8K

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150

o1-preview

Openai

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o4-mini-2025-04-16

Openai

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200K

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mercury-2

Inception Ai

57.9

2.2K

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glm-4.7-flash

Zai

57.7

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¥0 / ¥0输入/输出

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step-3

Stepfun

57.4

4.7K

65.5K

¥1.8 / ¥4.68输入/输出

155

claude-sonnet-4-20250514-thinking-32k

Anthropic

57.1

25.8K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

156

UNtrinity-large-thinking

56.8

18.1K

262K

¥1.8 / ¥6.48输入/输出

157

nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16

Nvidia

56.5

11K

131K

¥0 / ¥0输入/输出

158

minimax-m2

Minimax

56.3

197K

¥0 / ¥0输入/输出

159

minimax-m1

Minimax

56.0

24.8K

¥0.95 / ¥9.03输入/输出

160

gpt-4.1-mini-2025-04-14

Openai

55.7

27.9K

1.05M

¥2.88 / ¥11.5输入/输出

161

qwen3-32b

Alibaba

55.4

2.5K

131K

¥2.07 / ¥8.26输入/输出

162

claude-sonnet-4-20250514

Anthropic

55.2

29.5K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

163

mistral-small-2506

Mistral

54.9

12.4K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

164

UNtrinity-large-preview

54.6

21K

262K

¥1.8 / ¥6.48输入/输出

165

nvidia-llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5

Nvidia

54.3

2.3K

131K

¥2.88 / ¥2.88输入/输出

166

o3-mini-high

Openai

54.0

12.7K

200K

¥7.92 / ¥31.7输入/输出

167

gemma-3-12b-it

Google

53.8

2.5K

128K

¥1.96 / ¥1.96输入/输出

168

deepseek-v3

Deepseek

53.5

14.1K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

169

step-1o-turbo-202506

Stepfun

53.2

6.5K

170

glm-4.5v

Zai

52.9

3.5K

64K

¥4.32 / ¥13输入/输出

171

glm-4-plus-0111

Zai

52.6

3.8K

128K

¥72 / ¥72输入/输出

172

ring-flash-2.0

Ant Group

52.4

5.1K

131K

¥1.01 / ¥4.1输入/输出

173

command-a-03-2025

Cohere

52.1

38.9K

256K

¥18 / ¥72输入/输出

174

gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05

Google

51.8

16.3K

1.05M

¥0.54 / ¥2.16输入/输出

175

qwen-plus-0125

Alibaba

51.5

3.8K

¥0.83 / ¥2.07输入/输出

176

qwq-32b

Alibaba

51.3

17.3K

131K

¥2.07 / ¥6.2输入/输出

177

step-2-16k-exp-202412

Stepfun

51.0

16.4K

¥37.5 / ¥118输入/输出

178

gpt-5-nano-high

Openai

50.7

400K

¥0.36 / ¥2.88输入/输出

179

gemini-1.5-pro-002

Google

50.4

36K

180

hunyuan-turbos-20250226

Tencent

50.1

1.4K

131K

¥0 / ¥0输入/输出

181

o3-mini

Openai

49.9

40.1K

200K

¥7.92 / ¥31.7输入/输出

182

llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1

Nvidia

49.6

1.7K

128K

¥4.32 / ¥13输入/输出

183

o1-mini

Openai

49.3

34.4K

128K

¥7.92 / ¥31.7输入/输出

184

claude-3-7-sonnet-20250219-thinking-32k

Anthropic

49.0

28.7K

185

qwen3-30b-a3b

Alibaba

48.7

18.4K

128K

¥0.79 / ¥7.78输入/输出

186

llama-3.3-nemotron-49b-super-v1

Nvidia

48.5

1.4K

131K

¥0 / ¥0输入/输出

187

olmo-3.1-32b-instruct

Allenai

48.2

8.7K

200K

¥14.4 / ¥57.6输入/输出

188

hunyuan-turbo-0110

Tencent

47.9

1.4K

189

gemma-3n-e4b-it

Google

47.6

16K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

190

grok-2-2024-08-13

Xai

47.4

40.8K

¥9 / ¥18输入/输出

191

UNyi-lightning

47.1

17.5K

12K

¥1.44 / ¥1.44输入/输出

192

claude-3-7-sonnet-20250219

Anthropic

46.8

31.7K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

193

gpt-4o-2024-05-13

Openai

46.5

74.3K

128K

¥36 / ¥108输入/输出

194

olmo-3-32b-think

Allenai

46.2

4.3K

128K

¥2.16 / ¥3.24输入/输出

195

qwen2.5-plus-1127

Alibaba

46.0

6.4K

196

claude-3-5-sonnet-20241022

Anthropic

45.7

62K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

197

granite-4.1-8b

Ibm

45.4

2.7K

131K

¥0.36 / ¥0.72输入/输出

198

deepseek-v2.5-1210

Deepseek

45.1

4.2K

¥1.01 / ¥2.02输入/输出

199

molmo-2-8b

Allenai

44.8

583

200

UNathene-v2-chat

44.6

15.4K

201

gpt-oss-20b

Openai

44.3

7.8K

131K

¥0.32 / ¥1.3输入/输出

202

llama-4-maverick-17b-128e-instruct

Meta

44.0

28.5K

¥1.8 / ¥6.26输入/输出

203

glm-4-plus

Zai

43.7

16.4K

128K

¥54 / ¥54输入/输出

204

gemma-3-4b-it

Google

43.5

2.8K

128K

¥1.44 / ¥1.44输入/输出

205

hunyuan-large-2025-02-10

Tencent

43.2

2.5K

206

gpt-4o-mini-2024-07-18

Openai

42.9

43.4K

128K

¥1.08 / ¥4.32输入/输出

207

gemini-1.5-flash-002

Google

42.6

22.5K

¥0.54 / ¥2.2输入/输出

208

llama-3.1-405b-instruct-bf16

Meta

42.3

27.1K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

209

mercury

Inception Ai

42.1

1.4K

128K

¥1.8 / ¥5.4输入/输出

210

llama-3.1-nemotron-70b-instruct

Nvidia

41.8

4.7K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

211

llama-4-scout-17b-16e-instruct

Meta

41.5

21.8K

128K

¥1.44 / ¥5.62输入/输出

212

gpt-4.1-nano-2025-04-14

Openai

41.2

1.05M

¥14.4 / ¥57.6输入/输出

213

gpt-4o-2024-08-06

Openai

40.9

28.5K

128K

¥18 / ¥72输入/输出

214

llama-3.1-405b-instruct-fp8

Meta

40.7

38.1K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

215

grok-2-mini-2024-08-13

Xai

40.4

33.2K

¥9 / ¥18输入/输出

216

claude-3-5-sonnet-20240620

Anthropic

40.1

55.1K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

217

qwen-max-0919

Alibaba

39.8

10.3K

131K

¥2.48 / ¥9.91输入/输出

218

mistral-small-3.1-24b-instruct-2503

Mistral

39.6

23.7K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

219

gemini-advanced-0514

Google

39.3

34.1K

220

llama-3.3-70b-instruct

Meta

39.0

36.9K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

221

hunyuan-standard-2025-02-10

Tencent

38.7

2.6K

222

gemini-1.5-pro-001

Google

38.4

52.5K

223

deepseek-v2.5

Deepseek

38.2

15.3K

¥1.01 / ¥2.02输入/输出

224

gpt-4-turbo-2024-04-09

Openai

37.9

65.1K

128K

¥72 / ¥216输入/输出

225

qwen2.5-72b-instruct

Alibaba

37.6

24.4K

131K

¥4.13 / ¥12.4输入/输出

226

UNathene-70b-0725

37.3

12.3K

227

hunyuan-large-vision

Tencent

37.0

228

olmo-3.1-32b-think

Allenai

36.8

6.1K

200K

¥14.4 / ¥57.6输入/输出

229

mistral-large-2407

Mistral

36.5

28.3K

131K

¥14.4 / ¥43.2输入/输出

230

mistral-large-2411

Mistral

36.2

18K

128K

¥14.4 / ¥43.2输入/输出

231

magistral-medium-2506

Mistral

35.9

8.8K

128K

¥14.4 / ¥36输入/输出

232

llama-3.1-70b-instruct

Meta

35.7

34.8K

131K

¥2.88 / ¥2.88输入/输出

233

claude-3-opus-20240229

Anthropic

35.4

133.3K

200K

¥108 / ¥540输入/输出

234

gpt-4-1106-preview

Openai

35.1

69K

8.19K

¥216 / ¥432输入/输出

235

gpt-4-0125-preview

Openai

34.8

63.5K

8.19K

¥216 / ¥432输入/输出

236

claude-3-5-haiku-20241022

Anthropic

34.5

49.3K

200K

¥5.76 / ¥28.8输入/输出

237

llama-3.1-tulu-3-70b

Allenai

34.3

1.7K

238

amazon-nova-pro-v1.0

Amazon

34.0

15.6K

300K

¥5.76 / ¥23输入/输出

239

UNreka-core-20240904

33.7

4.5K

240

ibm-granite-h-small

Ibm

33.4

4.2K

241

gemini-1.5-flash-001

Google

33.1

40.5K

¥0.54 / ¥2.2输入/输出

242

UNjamba-1.5-large

32.9

5.5K

256K

¥0 / ¥0输入/输出

243

mistral-small-24b-instruct-2501

Mistral

32.6

9.6K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

244

gemma-2-27b-it

Google

32.3

48K

8.19K

¥0.58 / ¥0.58输入/输出

245

qwen2.5-coder-32b-instruct

Alibaba

32.0

3.4K

131K

¥2.07 / ¥6.2输入/输出

246

command-r-plus-08-2024

Cohere

31.8

6.2K

128K

¥18 / ¥72输入/输出

247

glm-4-0520

Zai

31.5

6.2K

128K

¥108 / ¥108输入/输出

248

UNgemma-2-9b-it-simpo

31.2

6.3K

8.19K

¥1.44 / ¥1.44输入/输出

249

llama-3.1-nemotron-51b-instruct

Nvidia

30.9

2.4K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

250

nemotron-4-340b-instruct

Nvidia

30.6

12.7K

251

amazon-nova-lite-v1.0

Amazon

30.4

12.3K

300K

¥0.43 / ¥1.73输入/输出

252

gemini-1.5-flash-8b-001

Google

30.1

22.7K

¥0.54 / ¥2.2输入/输出

253

llama-3-70b-instruct

Meta

29.8

103.8K

8.19K

¥3.67 / ¥5.33输入/输出

254

c4ai-aya-expanse-32b

Cohere

29.5

17.1K

255

claude-3-sonnet-20240229

Anthropic

29.2

73.6K

200K

¥21.6 / ¥108输入/输出

256

olmo-2-0325-32b-instruct

Allenai

29.0

2.3K

257

UNreka-flash-20240904

28.7

4.6K

65.5K

¥0.72 / ¥1.44输入/输出

258

phi-4

Microsoft

28.4

15.8K

128K

¥0.9 / ¥3.6输入/输出

259

command-r-plus

Cohere

28.1

51.3K

128K

¥18 / ¥72输入/输出

260

gemma-2-9b-it

Google

27.9

34.7K

8.19K

¥1.44 / ¥1.44输入/输出

261

qwen2-72b-instruct

Alibaba

27.6

23.8K

131K

¥4.13 / ¥12.4输入/输出

262

gpt-4-0314

Openai

27.3

37.2K

8.19K

¥216 / ¥432输入/输出

263

amazon-nova-micro-v1.0

Amazon

27.0

12.4K

128K

¥0.25 / ¥1.01输入/输出

264

hunyuan-standard-256k

Tencent

26.7

1.8K

265

claude-3-haiku-20240307

Anthropic

26.5

77.6K

200K

¥1.8 / ¥9输入/输出

266

deepseek-coder-v2

Deepseek

26.2

9.9K

¥1.01 / ¥2.02输入/输出

267

ministral-8b-2410

Mistral

25.9

128K

¥0.72 / ¥0.72输入/输出

268

llama-3.1-tulu-3-8b

Allenai

25.6

1.8K

269

gpt-4-0613

Openai

25.3

60.7K

8.19K

¥216 / ¥432输入/输出

270

UNjamba-1.5-mini

25.1

5.6K

256K

¥0 / ¥0输入/输出

271

command-r-08-2024

Cohere

24.8

6.4K

128K

¥18 / ¥72输入/输出

272

llama-3.1-8b-instruct

Meta

24.5

31.7K

131K

¥0.79 / ¥0.79输入/输出

273

c4ai-aya-expanse-8b

Cohere

24.2

6.3K

274

mistral-large-2402

Mistral

24.0

41.8K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

275

qwen1.5-110b-chat

Alibaba

23.7

16.5K

276

UNyi-1.5-34b-chat

23.4

15.3K

277

UNreka-flash-21b-20240226-online

23.1

10.1K

278

qwen1.5-72b-chat

Alibaba

22.8

25.9K

279

UNreka-flash-21b-20240226

22.6

16.1K

280

mistral-medium

Mistral

22.3

23.6K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

281

llama-3-8b-instruct

Meta

22.0

67.7K

8.19K

¥0.29 / ¥0.29输入/输出

282

command-r

Cohere

21.7

35.7K

128K

¥18 / ¥72输入/输出

283

mixtral-8x22b-instruct-v0.1

Mistral

21.4

33.7K

64K

¥14.4 / ¥43.2输入/输出

284

qwq-32b-preview

Alibaba

21.2

2.2K

131K

¥2.07 / ¥6.2输入/输出

285

UNinternlm2_5-20b-chat

20.9

6.4K

286

gemini-pro-dev-api

Google

20.6

13K

1.05M

¥14.4 / ¥86.4输入/输出

287

gemma-2-2b-it

Google

20.3

30.7K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

288

UNzephyr-orpo-141b-A35b-v0.1

20.1

3.2K

200K

¥108 / ¥432输入/输出

289

granite-3.1-8b-instruct

Ibm

19.8

2.1K

290

qwen1.5-32b-chat

Alibaba

19.5

14.2K

291

UNstarling-lm-7b-beta

19.2

10.7K

200K

¥5.4 / ¥18.7输入/输出

292

phi-3-medium-4k-instruct

Microsoft

18.9

15.9K

4.1K

¥1.22 / ¥4.9输入/输出

293

mixtral-8x7b-instruct-v0.1

Mistral

18.7

49K

32K

¥5.04 / ¥5.04输入/输出

294

gemini-pro

Google

18.4

4.5K

1.05M

¥14.4 / ¥86.4输入/输出

295

UNyi-34b-chat

18.1

10.4K

296

qwen1.5-14b-chat

Alibaba

17.8

11.5K

297

gpt-3.5-turbo-0125

Openai

17.5

44.4K

16.4K

¥3.6 / ¥10.8输入/输出

298

wizardlm-70b

Microsoft

17.3

5.7K

299

UNtulu-2-dpo-70b

17.0

4.4K

300

UNdbrx-instruct-preview

16.7

21.4K

301

llama-2-70b-chat

Meta

16.4

25.5K

302

UNnous-hermes-2-mixtral-8x7b-dpo

16.2

2.6K

¥36 / ¥180输入/输出

303

granite-3.1-2b-instruct

Ibm

15.9

2.2K

304

UNstarling-lm-7b-alpha

15.6

6.7K

200K

¥5.4 / ¥18.7输入/输出

305

UNvicuna-33b

15.3

15.3K

306

UNopenchat-3.5-0106

15.0

8.1K

307

deepseek-llm-67b-chat

Deepseek

14.8

3.4K

¥1.01 / ¥2.02输入/输出

308

phi-3-small-8k-instruct

Microsoft

14.5

11.2K

8.19K

¥1.08 / ¥4.32输入/输出

309

llama-3.2-3b-instruct

Meta

14.2

5.4K

131K

¥0.22 / ¥0.35输入/输出

310

llama2-70b-steerlm-chat

Nvidia

13.9

2.5K

311

UNopenchat-3.5

13.6

5.3K

312

UNsnowflake-arctic-instruct

13.4

21.5K

313

UNopenhermes-2.5-mistral-7b

13.1

3.3K

¥36 / ¥180输入/输出

314

gpt-3.5-turbo-1106

Openai

12.8

11.5K

16.4K

¥7.2 / ¥14.4输入/输出

315

gemma-1.1-7b-it

Google

12.5

15.5K

316

mistral-7b-instruct-v0.2

Mistral

12.3

12.7K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

317

granite-3.0-8b-instruct

Ibm

12.0

4.7K

318

llama-2-13b-chat

Meta

11.7

12.7K

319

UNsolar-10.7b-instruct-v1.0

11.4

2.8K

128K

¥0 / ¥0输入/输出

320

qwen1.5-7b-chat

Alibaba

11.1

3.1K

321

UNdolphin-2.2.1-mistral-7b

10.9

1.1K

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

322

wizardlm-13b

Microsoft

10.6

4.8K

323

UNmpt-30b-chat

10.3

1.8K

324

UNzephyr-7b-beta

10.0

7.5K

325

codellama-34b-instruct

Meta

9.7

5.1K

326

UNzephyr-7b-alpha

9.5

1.2K

327

phi-3-mini-4k-instruct-june-2024

Microsoft

9.2

8.2K

4.1K

¥0.94 / ¥3.74输入/输出

328

granite-3.0-2b-instruct

Ibm

8.9

4.8K

329

codellama-70b-instruct

Meta

8.6

809

330

phi-3-mini-4k-instruct

Microsoft

8.4

12.9K

4.1K

¥0.94 / ¥3.74输入/输出

331

UNguanaco-33b

8.1

200K

¥14.4 / ¥57.6输入/输出

332

UNvicuna-13b

7.8

13.2K

333

UNfalcon-180b-chat

7.5

944

334

qwen-14b-chat

Alibaba

7.2

3.3K

32.8K

¥1.04 / ¥3.1输入/输出

335

gemma-7b-it

Google

7.0

336

llama-2-7b-chat

Meta

6.7

9.2K

128K

¥4.03 / ¥48输入/输出

337

phi-3-mini-128k-instruct

Microsoft

6.4

13.8K

128K

¥0.94 / ¥3.74输入/输出

338

UNvicuna-7b

6.1

4.8K

339

UNstripedhyena-nous-7b

5.8

3.4K

340

palm-2

Google

5.6

6.2K

341

olmo-7b-instruct

Allenai

5.3

4.3K

342

llama-3.2-1b-instruct

Meta

5.0

5.6K

16.4K

¥0.07 / ¥0.08输入/输出

343

mistral-7b-instruct

Mistral

4.7

262K

¥2.88 / ¥14.4输入/输出

344

UNsmollm2-1.7b-instruct

4.5

1.6K

345

gemma-1.1-2b-it

Google

4.2

7.5K

346

UNkoala-13b

3.9

4.7K

347

gemma-2b-it

Google

3.6

3.3K

348

qwen1.5-4b-chat

Alibaba

3.3

5.2K

349

UNchatglm3-6b

3.1

3.3K

200K

¥5.4 / ¥18.7输入/输出

350

UNgpt4all-13b-snoozy

2.8

1.2K

¥36 / ¥216输入/输出

351

UNmpt-7b-chat

2.5

2.7K

352

UNRWKV-4-Raven-14B

2.2

3.3K

353

UNalpaca-13b

1.9

354

UNchatglm2-6b

1.7

1.9K

200K

¥5.4 / ¥18.7输入/输出

355

UNoasst-pythia-12b

1.4

4.3K

356

UNchatglm-6b

1.1

3.3K

200K

¥5.4 / ¥18.7输入/输出

357

UNfastchat-t5-3b

0.8

2.8K

358

UNstablelm-tuned-alpha-7b

0.6

2.2K

359

UNdolly-v2-12b

0.3

2.4K

360

llama-13b

Meta

0.0

1.6K

常见问题

排除平局常见问题

排除平局排行榜看什么指标？

主要看排名、百分制分数、样本量和来源。分数用于快速比较同一榜单内模型表现，样本量用于判断结果稳定性。

为什么不同榜单不能直接混合成总分？

不同榜单的任务、样本和评测口径不同，模力榜默认只在同一榜单内排序，避免把写作、代码、图像等能力强行合并。

排除平局模型应该怎么选？

优先看与你任务最接近的榜单，再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性。排名靠前不代表适合所有预算和部署方式。

榜单多久更新？

页面展示的是最新成功采集的公开榜单数据。当前优先使用 LMArena leaderboard dataset，并在页面来源中保留原始链接。

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排除平局模型怎么选？

claude-opus-4-6-thinking 为什么排第一

不要只看第一名

继续比较相近能力

排除平局常见问题