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claude-opus-4-6-thinkingAnthropic
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对话 · 文本 · 西班牙语排行榜
基于公开偏好评测数据展示 文本 / 西班牙语 榜单，每个榜单独立排序。
西班牙语模型怎么选？
西班牙语排行榜用于回答“西班牙语哪个 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 claude-opus-4-6-thinking，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 1.1K。 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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-
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-
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-
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-
-
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-
-
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-
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-
-
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200K
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gemini-1.5-pro-001Google
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-
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-
-
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llama-3-70b-instructMeta
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20.2
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M
phi-4
phi-4Microsoft
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128K
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gemma-2-27b-itGoogle
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nemotron-4-340b-instructNvidia
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-
-
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mistral-large-2402Mistral
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-
-
211
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command-r-plusCohere
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128K
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amazon-nova-pro-v1.0Amazon
14.6
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llama-3-8b-instructMeta
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214
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llama-3.1-8b-instructMeta
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215
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qwen2-72b-instructAlibaba
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12.6
1.7K
200K
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Ddeepseek-coder-v2
deepseek-coder-v2Deepseek
12.1
245
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
219
COcommand-r
command-rCohere
11.7
698
128K
¥18 / ¥72输入/输出
220
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11.3
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64K
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
221
UNreka-flash-21b-20240226-online
-
10.9
217
-
-
222
MAmistral-medium
mistral-mediumMistral
10.5
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262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
223
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llama-2-70b-chatMeta
10.1
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-
-
224
Aqwen1.5-110b-chat
qwen1.5-110b-chatAlibaba
9.7
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-
-
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Ggemma-2-2b-it
gemma-2-2b-itGoogle
9.3
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128K
¥0 / ¥0输入/输出
226
UNreka-flash-21b-20240226
-
8.9
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-
-
227
UNyi-1.5-34b-chat
-
8.5
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-
-
228
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8.1
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16.4K
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229
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gemini-pro-dev-apiGoogle
7.7
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1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
230
Mphi-3-small-8k-instruct
phi-3-small-8k-instructMicrosoft
7.3
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8.19K
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
231
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¥5.04 / ¥5.04输入/输出
232
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6.5
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-
-
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phi-3-medium-4k-instructMicrosoft
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16.4K
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-
-
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-
4.9
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-
-
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-
-
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-
-
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phi-3-mini-4k-instructMicrosoft
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¥0.94 / ¥3.74输入/输出
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-
3.2
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-
-
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-
2.8
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-
-
242
UNzephyr-7b-beta
-
2.4
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-
-
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UNyi-34b-chat
-
2.0
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-
-
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UNdbrx-instruct-preview
-
1.6
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-
-
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Mphi-3-mini-128k-instruct
phi-3-mini-128k-instructMicrosoft
1.2
366
128K
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gemma-1.1-7b-itGoogle
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mistral-7b-instruct-v0.2Mistral
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llama-2-7b-chatMeta
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claude-opus-4-6-thinking 为什么排第一
claude-opus-4-6-thinking 当前排名第 1，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 1.1K。如果你的任务与本榜单口径一致，可以优先把它作为候选模型，再结合价格、上下文长度和可用性做最终选择。
不要只看第一名
先选择最接近真实任务的排行榜，再比较 Top 模型的分数和样本量。分数越高说明同一榜单内偏好表现越强；样本量越高通常结果更稳定。最后再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性筛选。
继续比较相近能力
西班牙语常见问题
西班牙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。
西班牙语模型应该怎么选？
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。