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 StyczniLutego 2026a 2026.
2 lutego 2026 gpt-4.1-mini-long od lmsys nadal prowadzi w rankingu ogólnym, osiągając wynik 1325. gpt-4.1-mini-long jest obecnie najlepiej ocenianym LLM-em na świecie według społeczności LMArena.7 stycznia 2026 Gemini 3 Pro od Google nadal prowadzi w rankingu ogólnym, osiągając wynik 1490. Gemini 3 Pro jest obecnie najlepiej ocenianym LLM-em na świecie według społeczności LMArena. Przez zmiany z ostatnich tygodni GPT-5-high wypadł z pierwszej trójki, a Grok 4.1 zajmuje 6 miejsce.
Ranking LLM Top 10 ogólny
| Miejsce | Model | Wynik | Organizacja |
|---|---|---|---|
| 1 | gemini-3-pro | 1490 | |
| 2 | gemini-3-flash | 1480 | |
| 3 | grok-4.1-thinking | 1477 | xAI |
| 4 | claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k | 1470 | Anthropic |
| 5 | claude-opus-4-5-20251101 | 1465 | Anthropic |
| 6 | grok-4.1 | 1466 | xAI |
| 7 | gemini-3-flash (thinking-minimal) | 1464 | |
| 8 | gpt-5.1-high | 1458 | OpenAI |
| 9 | gemini-2.5-pro | 1451 | |
| 10 | claude-sonnet-4-5-20250929-thinking-32k | 1450 | Anthropic |
Top 3 modele do pisania tekstów (Creative Writing)
| Miejsce | Model | Wynik |
|---|---|---|
| 1 | Gemini 3 Pro | 1489 |
| 2 | Gemini 3 Flash | 1466 |
| 3 | Claude Opus 4.5 | 1458 |
Top 5 modeli do programowania (Coding)
| Miejsce | Model | Wynik |
|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.5 (thinking) | 1542 |
| 2 | Claude Sonnet 4.5 (thinking) | 1525 |
| 3 | Gemini 3 Pro | 1519 |
| 4 | Claude Opus 4.5 | 1514 |
| 5 | Claude Opus 4.1 (thinking) | 1513 |
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
