Ocena i porównanie dużych modeli językowych (LLM) staje się kluczowe dla użytkowników poszukujących najbardziej efektywnych rozwiązań. Platforma lmarena.ai, znana również jako Chatbot Arena, dostarcza aktualny ranking 289 LLM-ów, oparty na ponad 4.8 milionach głosów społeczności.
Poniżej skupimy się na top 10, wiodących w danej chwili modelach językowych wyłonionych na podstawie preferencji użytkowników. Poniższa tabela przedstawia uproszczone wyniki z Lutego 2026.
Poniżej skupimy się na top 10, wiodących w danej chwili modelach językowych wyłonionych na podstawie preferencji użytkowników. Poniższa tabela przedstawia uproszczone wyniki z Lutego 2026.
2 lutego 2026 nowy model od Anthropic: claude-opus-4-6-thinking prowadzi w rankingu ogólnym, osiągając wynik 1505. gpt-4.1-mini-long jest obecnie najlepiej ocenianym LLM-em na świecie według społeczności LMArena. W pisaniu tekstów wciąż Gemini 3 jest na pierwszym miejscu.
Ranking LLM Top 10 ogólny
| Miejsce | Model | Wynik | Organizacja |
|---|---|---|---|
| 1 | Claude-opus-4-6-thinking | 1505 | Anthropic |
| 2 | Claude-opus-4-6 | 1503 | Anthropic |
| 3 | Gemini-3-pro | 1486 | |
| 4 | Grok-4.1-thinking | 1475 | xAI |
| 5 | Gemini-3-flash | 1472 | |
| 6 | Claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k | 1471 | Anthropic |
| 7 | Claude-opus-4-5-20251101 | 1467 | Anthropic |
| 8 | Grok-4.1 | 1464 | xAI |
| 9 | Gemini-3-flash (thinking-minimal) | 1462 | |
| 10 | Gpt-5.1-high | 1458 | OpenAI |
Top 3 modele do pisania tekstów (Creative Writing)
| Miejsce | Model | Wynik |
|---|---|---|
| 1 | Gemini-3-pro | 1489 |
| 2 | Claude-opus-4-6-thinking | 1483 |
| 3 | Claude-opus-4-6 | 1468 |
Top 3 modeli do programowania (Coding)
| Miejsce | Model | Wynik |
|---|---|---|
| 1 | Claude-opus-4-6-thinking | 1568 |
| 2 | Claude-opus-4-6 | 1538 |
| 3 | Claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k | 1537 |
Chatbot Arena wykorzystuje system ocen oparty na modelu Bradley-Terry’ego, który jest szeroko stosowany w rankingach sportowych i grach konkurencyjnych. Model ten pozwala na oszacowanie prawdopodobieństwa, że dany model wygra w bezpośrednim starciu z innym modelem. Proces oceny przebiega następująco:
- Anonimowe pojedynki: Użytkownicy uczestniczą w losowych, anonimowych pojedynkach między dwoma modelami LLM, nie wiedząc, które modele są testowane.
- Interakcja i głosowanie: Po otrzymaniu odpowiedzi od obu modeli na zadane pytanie, użytkownik może kontynuować rozmowę lub oddać głos na lepszą odpowiedź. Dopiero po oddaniu głosu ujawniane są nazwy modeli.
- Zbieranie danych: Platforma gromadzi wszystkie interakcje i głosy, uwzględniając tylko te, które zostały oddane przed ujawnieniem nazw modeli, aby zapewnić obiektywność ocen.
- Aktualizacja rankingów: Na podstawie zebranych głosów i modelu Bradley-Terry’ego, rankingi są regularnie aktualizowane, odzwierciedlając bieżące preferencje społeczności.
Dzięki takiemu podejściu, lmarena.ai zapewnia dynamiczny i oparty na rzeczywistych interakcjach ranking LLM-ów, który jest cennym źródłem informacji dla badaczy, deweloperów i entuzjastów sztucznej inteligencji. https://arxiv.org/pdf/2403.04132
