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对话 · 文本 · 韩语排行榜
基于公开偏好评测数据展示 文本 / 韩语 榜单，每个榜单独立排序。
韩语模型怎么选？
韩语排行榜用于回答“韩语哪个 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 gemini-3.5-flash，厂商为 google，百分制分数 100.0，样本量 192。 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。
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-
-
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nova-2-liteAmazon
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-
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-
-
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amazon-nova-pro-v1.0Amazon
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-
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gpt-4-0125-previewOpenai
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llama-3.1-405b-instruct-bf16Meta
20.9
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128K
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191
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mistral-large-2407Mistral
20.5
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131K
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192
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command-r-08-2024Cohere
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128K
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193
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c4ai-aya-expanse-32bCohere
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-
-
194
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amazon-nova-lite-v1.0Amazon
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292
300K
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195
M
phi-4
phi-4Microsoft
18.8
319
128K
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196
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-
18.4
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-
-
197
Aamazon-nova-micro-v1.0
amazon-nova-micro-v1.0Amazon
18.0
267
128K
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198
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nemotron-4-340b-instructNvidia
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-
-
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17.2
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131K
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command-r-plusCohere
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Ggemma-2-9b-it
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205
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128K
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200K
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208
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-
13.4
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-
-
209
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deepseek-coder-v2Deepseek
13.0
399
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
210
COcommand-r
command-rCohere
12.6
1.2K
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-
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-
-
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8.19K
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215
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216
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10.0
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¥0 / ¥0输入/输出
217
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llama-3.1-8b-instructMeta
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qwen1.5-72b-chatAlibaba
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-
-
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-
-
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mistral-mediumMistral
7.9
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Mphi-3-mini-128k-instruct
phi-3-mini-128k-instructMicrosoft
0.0
260
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韩语排行榜看什么指标？
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。
韩语模型应该怎么选？
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。