Обратная связь Контакты
Рейтинг ИИ

Лучшие модели с открытыми весами

Тот же сводный балл, что и в общем зачёте, но только среди моделей с открытыми весами — тех, что можно скачать и запустить на своём железе. Подборка показывает, насколько открытые модели отстают от закрытых и в каких задачах не отстают вовсе.

100 моделей в таблице
107 рассмотрено при расчёте
27 июля 2026 выпуск самой новой модели здесь
7 августа 2026 последний пересчёт
# Модель Разработчик Сводный балл Вход$ / 1M Выход$ / 1M Контексттокенов код25 % язык20 % знания20 % рассуждения20 % математика15 %
1 Kimi K3 Moonshot AI (Kimi) 99,62 95–100 $2 $8 1 049K 100 100 98,5 99,9 —
2 MiMo V2.5 Pro ≈ Xiaomi 98,85 97–99 $0,44 $0,87 1 050K 99,7 94,8 100 100 99,8
3 GLM 5.1 ≈ Zhipu AI / Z.ai 97,9 96–99 $0,06 $0,22 205K 98,6 97,3 96,2 97,9 100
4 Kimi K2.6 ≈ Moonshot AI (Kimi) 96,72 95–98 $0,22 $1,14 262K 97,2 93,9 97,4 96,6 99
5 GLM 5.2 ≈ Zhipu AI / Z.ai 96,06 94–98 $0,42 $1,32 1 049K 95,1 97 93,5 97,2 98,2
6 Inkling ≈ Thinking Machines Lab 93,82 90–97 $1,87 $4,68 1 049K 93 92 93,3 92,7 99,9
7 DeepSeek V4 Pro ≈ DeepSeek 93,5 92–95 $0,44 $0,87 1 049K 93,7 94,7 92,6 94,7 91,3
8 MiMo V2 Pro ≈ Xiaomi 93,5 91–96 $0,44 $0,87 1 049K 94,9 90,1 95,2 94,1 92,6
9 Hy3 ≈ Tencent (Hunyuan) 93,05 88–98 $0,13 $0,53 262K 93 95,2 91,9 92,1 —
10 Gemma 4 31B ≈ Google DeepMind 92,79 89–96 $0,14 $0,4 262K 90,3 96,9 90,1 91,4 96,9
11 MiniMax M3 ≈ MiniMax 92,54 90–95 $0,3 $1,2 1 049K 94,1 91,2 93,4 92,1 91,2
12 Qwen3.5 397B-A17B ≈ Alibaba (Qwen) 92,43 91–94 $0,6 $3,6 262K 92,6 91,6 93 92,2 92,8
13 Qwen3.6 Plus ≈ Alibaba (Qwen) 92,2 90–94 $0,5 $3 1 000K 92,6 92,1 91,2 92 93,3
14 GLM 5 ≈ Zhipu AI / Z.ai 91,58 90–94 $0,48 $1,9 205K 91,5 92,1 91,1 92,7 90,2
15 GLM 5V Turbo ≈ Zhipu AI / Z.ai 91,58 88–95 $0,7 $3,1 203K 93 90,3 89,7 91 94,2
16 Gemma 4 26B-A4B ≈ Google DeepMind 91,19 87–95 $0,05 $0,29 262K 87,9 93,8 89,4 90,1 97
17 MiMo V2.5 ≈ Xiaomi 90,68 89–92 $0,14 $0,28 1 050K 93,4 84,3 92 92,3 90,6
18 DeepSeek V4 Flash ≈ DeepSeek 89,89 88–92 $0,14 $0,28 1 049K 90,5 90,9 88,6 91 87,7
19 MiMo V2 Omni ≈ Xiaomi 89,72 87–92 $0,14 $0,28 262K 92,5 86,7 88,8 90,9 88,7
20 DeepSeek V3.2 ≈ DeepSeek 88,8 87–90 $0,28 $0,4 164K 88,9 89,9 86,9 88,7 89,7
21 GLM 4.6 ≈ Zhipu AI / Z.ai 88,79 87–91 $0,29 $1,14 205K 89,1 89 86,7 90,2 88,9
22 GLM 4.7 ≈ Zhipu AI / Z.ai 88,74 86–92 $0,15 $0,8 205K 90,5 90,7 84 91 86,6
23 Mistral Medium 3.5 ≈ Mistral AI 88,68 85–92 $1,5 $7,5 262K 91,4 86,1 86,8 89,4 89,1
24 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 ≈ Alibaba (Qwen) 88,29 87–90 $0,1 $0,1 262K 88,1 87,5 88,7 88,8 88,6
25 Qwen3 VL 235B A22B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 87,49 84–91 $0,4 $1,6 262K 87,1 86,1 89,1 88 87,2
26 Kimi K2 Thinking Turbo ≈ Moonshot AI (Kimi) 87,4 86–89 $1,15 $8 262K 89,9 83,7 87,5 87,4 88
27 GLM 4.5 ≈ Zhipu AI / Z.ai 86,85 84–89 $0,2 $0,8 131K 85,6 88,4 85,5 87,7 87,5
28 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 86,56 84–89 $0,15 $1,2 262K 87,3 85,6 82,1 87,6 91,2
29 MiniMax M2.7 ≈ MiniMax 86,33 85–88 $0,3 $1,2 205K 89,5 81,7 87,4 86,3 85,9
30 Qwen3.5 122B-A10B ≈ Alibaba (Qwen) 86,29 84–88 $0,4 $3,2 262K 86,2 85 86,7 86,1 87,9
31 Qwen3 235B A22B Thinking-2507 ≈ Alibaba (Qwen) 85,68 82–90 $0,1 $0,1 262K 83,5 85,2 91 84,8 84,2
32 DeepSeek V3.2 Exp ≈ DeepSeek 85,29 82–89 $0,22 $0,33 164K 85,6 86,2 80,3 88 86,8
33 Qwen3.5 27B ≈ Alibaba (Qwen) 84,91 83–87 $0,3 $2,4 262K 83,7 83,7 85 84,4 89
34 MiMo V2 Flash ≈ Xiaomi 84,62 83–86 $0,14 $0,28 262K 87,3 83 85,3 85,8 80
35 Step 3.5 Flash ≈ StepFun 84,31 83–86 $0,1 $0,3 262K 86,3 83,1 84,6 83,9 82,7
36 DeepSeek R1 0528 ≈ DeepSeek 84,27 81–87 $0,25 $0,25 164K 84,2 90,2 79,6 84,9 81,9
37 DeepSeek V3.1 ≈ DeepSeek 83,52 80–87 $0,2 $0,7 164K 81,5 85,6 80,7 84,7 86,2
38 DeepSeek V3.1 Terminus ≈ DeepSeek 83,34 78–89 $0,21 $0,79 164K 79,8 90,5 — 82,7 80,7
39 Qwen3 VL 235B A22B Thinking ≈ Alibaba (Qwen) 82,83 79–87 $0,4 $4 262K 84,4 78,1 84 83,1 84,6
40 Qwen3.5 35B A3B ≈ Alibaba (Qwen) 81,3 79–83 $0,25 $2 262K 80,3 81,4 81,5 81,5 82,3
41 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈ Alibaba (Qwen) 80,1 78–83 $0,05 $0,19 262K 82,1 78,7 78,4 80,9 79,8
42 Kimi K2 0905 Preview ≈ Moonshot AI (Kimi) 77,96 74–82 $0,6 $2,5 262K 78,3 80,4 73,7 77,6 80,4
43 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B ≈ NVIDIA 77,87 74–82 $0,15 $0,65 262K 79,6 73,8 79,6 78,8 76,9
44 Nemotron 3 Super ≈ NVIDIA 77,87 74–82 $0,2 $0,8 1 000K 79,6 73,8 79,6 78,8 76,9
45 GLM 4.5 Air ≈ Zhipu AI / Z.ai 77,56 75–80 $0,11 $0,29 131K 77,5 79,7 74,2 76,6 80,5
46 Qwen3 Next 80B A3B Thinking ≈ Alibaba (Qwen) 75,71 72–79 $0,15 $1,2 262K 76,5 74 74,1 74,9 79,9
47 Qwen3 Coder 480B A35B ≈ Alibaba (Qwen) 75,52 73–78 $1,5 $7,5 262K 81 78,4 68 75,3 72,8
48 MiniMax M2.5 ≈ MiniMax 75,21 73–77 $0,3 $1,2 1 000K 73,6 76,9 75,1 74,7 76,5
49 GLM 4.6V ≈ Zhipu AI / Z.ai 75,18 70–80 $0,14 $0,42 131K 76,6 74,5 — 74,1 —
50 Qwen 3 235b A22B ≈ Alibaba (Qwen) 74,25 72–77 $0,7 $2,8 131K 75,2 74 70,1 73,1 79,9
51 GPT OSS 120B ≈ OpenAI 74,16 72–76 $0,03 $0,14 131K 74,1 74,1 72 73,5 78,2
52 DeepSeek Chat 0324 ≈ DeepSeek 74,08 72–76 $0,2 $0,6 164K 71,5 80,3 70,8 73,9 74,7
53 DeepSeek Reasoner ≈ DeepSeek 73,5 71–76 $0,55 $2,19 164K 72,2 76,9 68 72,9 79,2
54 Kimi K2 0711 ≈ Moonshot AI (Kimi) 73,34 71–76 $0,6 $2,5 131K 73,5 76,7 69,7 73,7 73,1
55 GLM 4.7 Flash ≈ Zhipu AI / Z.ai 73,07 70–76 $0,04 $0,3 203K 74,6 73,9 72,7 72,3 70,8
56 Nemotron 3 Nano 30B A3B ≈ NVIDIA 71,82 69–75 $0,05 $0,2 262K 74 66,4 73,9 70,5 74,5
57 Trinity Large Thinking ≈ Arcee AI 71,39 69–74 $0,22 $0,85 262K 69,4 74,3 72,5 68,7 73
58 Qwen3 32B ≈ Alibaba (Qwen) 71,16 66–77 $0,7 $2,8 131K 69,2 68,9 72,8 67,1 80,6
59 INTELLECT 3 ≈ Prime Intellect 71,14 66–76 $0,2 $1,1 128K 71,5 73,7 64,6 70,4 76,8
60 Trinity Large Preview ≈ Arcee AI 70,97 69–73 — — 131K 74,1 71,9 70,7 70,6 65,5
61 MiniMax M2 ≈ MiniMax 70,48 66–75 $0,3 $1,2 205K 72,6 72,2 65,1 72,4 69,2
62 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ≈ Meta AI 69,28 63–75 $0,05 $0,25 131K 68,9 — 64,7 66,6 79,6
63 MiniMax M1 ≈ MiniMax 68,85 67–71 $0,13 $1,25 1 000K 69,4 71,6 63,8 68,2 71,8
64 GLM 4.5V ≈ Zhipu AI / Z.ai 68,29 63–74 $0,29 $0,86 128K 67,3 66,1 71,7 67,6 69,2
65 Mistral Small 3.2 ≈ Mistral AI 67,44 65–70 $0,1 $0,3 128K 70,2 71,9 60 67,4 66,9
66 Qwen: QwQ 32B ≈ Alibaba (Qwen) 66,03 64–68 $0,18 $0,2 131K 64,1 65,7 65,6 65,3 71,2
67 Gemma 3 27B ≈ Google DeepMind 65,46 64–67 $0,03 $0,11 131K 61,5 76,1 61,4 68,2 59,6
68 Qwen3 30B A3B ≈ Alibaba (Qwen) 64,98 63–67 $0,09 $0,2 131K 64,9 64,8 63,6 62,8 70,1
69 Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ≈ Meta AI 63,58 57–70 $0,6 $1,8 128K 59,3 63,8 — 63 71,3
70 DeepSeek V3 ≈ DeepSeek 63,51 61–66 $0,27 $1,1 164K 62,1 71,2 61,9 62,2 59,5
71 Command A ≈ Cohere 63,27 62–65 $2,5 $10 256K 63,3 70 59,4 65,3 56,7
72 Olmo 3 32B Think ≈ Allen Institute for AI 59,75 55–65 $0,15 $0,5 66K 60,9 58,7 58,3 60 60,7
73 Granite 4.1 8B ≈ IBM 59,74 54–65 $0,05 $0,1 131K 59 57,9 63,1 58,4 60,8
74 Gemma 3 12B IT ≈ Google DeepMind 59,13 53–65 $0,05 $0,1 131K 52,6 73,6 50,8 61,6 58,6
75 Llama 4 Maverick 17b 128e Instruct ≈ Meta AI 57,43 55–59 $0,05 $0,1 1 049K 57,2 64,3 53,2 55,5 56,9
76 GPT OSS 20B ≈ OpenAI 57,41 54–61 $0,01 $0,07 131K 58,4 60,9 53,3 53,9 61,2
77 Qwen2.5 72B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 54,35 53–56 $1,4 $5,6 131K 55 60 50,3 53,1 52,7
78 Gemma 3n E4b It ≈ Google DeepMind 53,79 51–56 $0,02 $0,04 33K 49,9 66,4 50,4 56,1 45
79 Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ≈ Meta AI 53,77 51–56 $0,05 $0,1 10 000K 53,6 60,2 49 52,4 53,6
80 Llama 3.1 405B Instruct ≈ Meta AI 52,48 51–54 $0,12 $0,3 128K 53,1 58,6 47,1 51,6 51,7
81 Mistral Large 2407 ≈ Mistral AI 51,34 50–53 $3 $9 131K 51,6 58,7 47,8 50 47,6
82 Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ≈ Meta AI 51,13 47–55 $0,6 $0,6 128K 50,5 53,1 49,7 52,2 49,9
83 Llama 3.3 70B Instruct ≈ Meta AI 50,68 49–52 $0,05 $0,23 131K 49,8 57,7 46,4 50,3 49,1
84 Mistral Large ≈ Mistral AI 50,14 48–52 $2 $6 131K 51,3 57,7 43,1 50,1 47,5
85 Qwen2.5 Coder 32b Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 49,15 45–53 $0,06 $0,2 128K 51,4 53,4 45,5 48,9 45
86 Gemma 3 4B IT ≈ Google DeepMind 48,9 43–55 $0,04 $0,08 131K 41,5 65,8 46 49,1 42,2
87 Llama 3.1 70B ≈ Meta AI 47,63 46–49 $0,12 $0,3 131K 47,9 54,4 43,2 46,7 45,3
88 Mistral: Mistral Small 3 ≈ Mistral AI 45,18 42–48 $0,05 $0,08 33K 44,9 51,1 41,9 44,9 42,5
89 Phi 4 ≈ Microsoft 43,77 41–46 $0,06 $0,14 128K 41,7 49,8 42,1 41,9 43,8
90 Google: Gemma 2 27B ≈ Google DeepMind 40,24 39–42 $0,65 $0,65 8K 37,3 54,4 36,1 37,3 35,7
91 Aya Expanse 32B ≈ Cohere 38,94 37–41 — — 128K 34,2 53,2 38,1 36,2 32,8
92 Command R+ ≈ Cohere 37,35 34–41 $2,5 $10 128K 32,1 53,2 36,5 34,5 29,9
93 Ministral 8B (latest) ≈ Mistral AI 37,07 33–41 $0,1 $0,1 128K 35,3 47,2 35,8 35,7 30
94 Llama 3 70B Instruct ≈ Meta AI 36,38 35–38 $0,12 $0,3 8K 36,3 40,5 31,8 36,5 37,1
95 Llama 3.1 8B ≈ Meta AI 33,28 32–35 $0,02 $0,03 131K 33,8 40,4 30,8 32,1 27,8
96 Aya Expanse 8B ≈ Cohere 31,97 29–35 — — 8K 26,3 47,6 32,4 28 25,1
97 Command R ≈ Cohere 30,89 28–34 $0,15 $0,6 128K 28,3 43,3 29,6 29,8 21,9
98 Phi-3-medium instruct (4k) ≈ Microsoft 25,57 23–28 $0,17 $0,68 4K 19,7 37,9 23,9 21,6 26,4
99 Meta: Llama 3 8B Instruct ≈ Meta AI 25,09 23–27 $0,03 $0,04 8K 24,4 31,3 24,9 23 21,1
100 Gemma 2 2b It Google DeepMind 21,11 19–23 — — 128K 15,8 32,9 21,6 18,5 17

Таблицу можно прокрутить вбок: колонки помещаются не все.

Колонки справа — слагаемые балла, приведённые к общей шкале 0–100 по фактическому разбросу среди измеренных моделей. Сложенные с указанными весами, они и дают число в основной колонке: по ним видно, на чём именно одна модель обошла другую. Прочерк означает «не измерено», а не ноль.

Цена — минимальная среди поставщиков модели, базовый тариф, без батчевых и льготных ставок. Вход и выход показаны раздельно намеренно: у большинства моделей выход дороже входа в несколько раз, и от того, чего в задаче больше, зависит итоговый счёт.

Знаком ≈ отмечены модели, у которых доверительный интервал пересекается с интервалом строки выше. Таких здесь 98 моделей — их порядок между собой по имеющимся данным не определён.

Доверительный интервал у половины моделей шире 4,8 пункта — это около 6 соседних строк таблицы. Внутри такой группы порядок задан не данными, а тем, кто в этот раз проголосовал; разницу между началом и концом списка данные выдерживают, соседство мест — нет.