LLM-ledertavle og AI-modellrangeringer
Én side som samler de viktigste AI-benchmarkene og ledertavlene — Chatbot Arena Elo (arena.ai), Artificial Analysis Intelligence Index og tale-arenaene, samt OpenRouter-bruk — på tvers av chat, koding, TTS, tale-til-tekst, bilde, video og agenter.
| Rang | Modell | Leverandør | Speech Arena Elo ? |
|---|---|---|---|
| 1 | Eleven v4 Turbo | ElevenLabs | 1330 ±18 |
| 2 | Eleven v4 | ElevenLabs | 1326 ±17 |
| 3 | Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus | Alibaba | 1298 ±17 |
| 4 | Sonic 3.6 | Cartesia | 1286 ±15 |
| 5 | Gemini 3.8 Flash TTS | 1274 ±15 | |
| 6 | Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus | Alibaba | 1267 ±15 |
| 7 | Realtime TTS-2 | Inworld | 1260 ±16 |
| 8 | Gemini 3.8 Flash-Lite TTS | 1246 ±14 | |
| 9 | Simba 3.2 | SpeechifyAI | 1244 ±13 |
| 10 | Breeze TTS 2 | BreezeBlue | 1223 ±15 |
| 11 | Realtime TTS-2 Flash | Inworld | 1219 ±14 |
| 12 | Luna TTS | VUI Labs | 1218 ±12 |
| 13 | Gemini 3.1 Flash TTS | 1214 ±11 | |
| 14 | StepAudio 2.5 TTS (Aug 2026) | StepFun | 1213 ±15 |
| 15 | v3 Conversational | ElevenLabs | 1210 ±14 |
| 16 | Sonic 3.5 | Cartesia | 1193 ±12 |
| 17 | Soniox TTS Real-Time v2 | Soniox | 1180 ±11 |
| 18 | Eleven v3 | ElevenLabs | 1177 ±11 |
| 19 | Speech 2.8 HD | MiniMax | 1174 ±11 |
| 20 | Gradium TTS (Sep 2026) | Gradium | 1173 ±14 |
| 21 | Lightning V3.1 Pro (Jul 2026) | Smallest.ai | 1172 ±13 |
| 22 | Falcon 2 | Murf AI | 1155 ±13 |
| 23 | Gradium TTS (Aug 2026) | Gradium | 1153 ±13 |
| 24 | Speech 2.8 Turbo | MiniMax | 1153 ±11 |
| 25 | SpaceXAI TTS | SpaceXAI | 1145 ±14 |
| 26 | Fish Audio S2.1 Pro | Fish Audio | 1143 ±12 |
| 27 | Step TTS 2 (Mar 2026) | StepFun | 1139 ±12 |
| 28 | Async Flash v1.5 | async | 1138 ±12 |
| 29 | Azure HD 2.5 | Microsoft | 1134 ±12 |
| 30 | Speech 2.6 HD | MiniMax | 1129 ±11 |
| 31 | Async Pro v1.0 | async | 1125 ±12 |
| 32 | Simba 3.0 | SpeechifyAI | 1125 ±12 |
| 33 | Speech 2.6 Turbo | MiniMax | 1124 ±11 |
| 34 | Fish Audio S2 Pro | Fish Audio | 1116 ±12 |
| 35 | Speech-02-HD | MiniMax | 1113 ±11 |
| 36 | TTS-1 HD | OpenAI | 1106 ±11 |
| 37 | Chatterbox HD | Resemble AI | 1104 ±12 |
| 38 | Speech 2.6 | Hithink | 1100 ±13 |
| 39 | Turbo v2.5 | ElevenLabs | 1100 ±10 |
| 40 | Step Audio EditX (Mar 2026) | StepFun | 1098 ±12 |
| 41 | Multilingual v2 | ElevenLabs | 1096 ±10 |
| 42 | Speech-02-Turbo | MiniMax | 1091 ±11 |
| 43 | TTS-1 | OpenAI | 1090 ±11 |
| 44 | Voxtral TTS | Mistral | 1088 ±12 |
| 45 | Gemini 2.5 Flash Lite TTS | 1085 ±12 | |
| 46 | OpenAudio S1 | Fish Audio | 1083 ±11 |
| 47 | Studio | 1081 ±11 | |
| 48 | GPT-Realtime-2 | OpenAI | 1079 ±13 |
| 49 | Flash v2.5 | ElevenLabs | 1078 ±11 |
| 50 | Journey | 1075 ±13 | |
| 51 | T2A-01-HD | MiniMax | 1068 ±11 |
| 52 | Maya 2 Flash | Maya Research | 1067 ±13 |
| 53 | Polly Generative | Amazon | 1066 ±12 |
| 54 | Magpie-Multilingual 357M (Feb 2026) | NVIDIA | 1063 ±12 |
| 55 | Kokoro 82M v1.0 | Kokoro | 1063 ±11 |
| 56 | Chirp 3: HD | 1060 ±12 | |
| 57 | Gemini 2.5 Flash TTS (Dec 2025) | 1060 ±12 | |
| 58 | Sonic 3 | Cartesia | 1060 ±12 |
| 59 | Coda | Rime | 1059 ±12 |
| 60 | MiMo-V2.5-TTS | Xiaomi | 1056 ±13 |
| 61 | Flux TTS | Deepgram | 1053 ±14 |
| 62 | Octave 2 | Hume AI | 1052 ±12 |
| 63 | Async Flash v1.0 | async | 1050 ±11 |
| 64 | Maya1 | Maya Research | 1047 ±12 |
| 65 | Maya 2 Global | Maya Research | 1046 ±14 |
| 66 | OpenAudio S1 Mini | Fish Audio | 1045 ±20 |
| 67 | Octave TTS | Hume AI | 1041 ±11 |
| 68 | Higgs Audio V3 TTS | Boson AI | 1038 ±13 |
| 69 | Bland Speech v3 | Bland AI | 1037 ±13 |
| 70 | Azure Neural | Microsoft | 1036 ±19 |
| 71 | Gemini 2.5 Pro (Dec 2025) | 1033 ±13 | |
| 72 | MAI-Voice-1 | Microsoft | 1033 ±12 |
| 73 | Polly Long-Form | Amazon | 1030 ±13 |
| 74 | T2A-01-Turbo | MiniMax | 1029 ±11 |
| 75 | Chatterbox | Resemble AI | 1027 ±11 |
| 76 | Lightning v3.1 | Smallest.ai | 1025 ±13 |
| 77 | MiMo-V2-TTS | Xiaomi | 1024 ±13 |
| 78 | Raon SpeechLM | Krafton | 1004 ±13 |
| 79 | Zonos-v0.1 | Zyphra | 1000 ±0 |
| 80 | Murf Speech Gen 2 | Murf AI | 986 ±12 |
| 81 | VibeVoice 1.5B | Microsoft | 957 ±14 |
| 82 | OpenVoice v2 | OpenVoice | 955 ±13 |
| 83 | Qwen3 TTS Flash | Alibaba | 943 ±14 |
| 84 | Neuphonic TTS | Neuphonic | 942 ±14 |
| 85 | Kugel 3 | KugelAudio | 935 ±13 |
| 86 | Qwen3 TTS | Alibaba | 932 ±13 |
| 87 | WaveNet | 918 ±12 | |
| 88 | XTTS v2 | Coqui | 916 ±15 |
| 89 | Mist V2 | Rime | 908 ±15 |
| 90 | Polly Neural | Amazon | 896 ±14 |
| 91 | Neural2 | 895 ±12 | |
| 92 | StyleTTS 2 | StyleTTS | 895 ±15 |
| 93 | Standard | 888 ±12 | |
| 94 | Noiz TTS | Noiz | 879 ±15 |
| 95 | MetaVoice v1 | MetaVoice | 848 ±18 |
| 96 | Polly Standard | Amazon | 832 ±16 |
Kilde: Artificial Analysis · Oppdatert Oct 13, 2026 · PandaNpc Oppdatert 13. okt. 2026, 06:00 UTCSe full ledertavle →
Hvordan lese tall
En LLM-ledertavle forteller deg hvilken modell folk foretrekker; en AI-benchmark forteller deg hva en modell objektivt kan gjøre; bruksdata forteller deg hva utviklere faktisk sender ut. Ingen enkelt rangering svarer på «hvilken er den beste AI-modellen», så denne siden samler alle tre — Chatbot Arena Elo fra arena.ai, Artificial Analysis Intelligensindeks og talearenaer, og OpenRouter token-andel — og oppdaterer dem daglig.
arena.ai (tidligere LMArena) viser brukerne to anonyme svar på samme spørsmål og ber dem velge ett, og utleder deretter en Elo-rating fra disse kampene. Den måler hvilket svar folk foretrekker – ikke objektiv evne. En sympatisk stil kan vinne, mens et grundig, men ordrikt svar kan tape.
Stemmer er kampene en modell har akkumulert. En nylig oppført modell har få stemmer og et bredt konfidensintervall, så rangeringen svinger lett — les alltid rangeringen sammen med ±-intervallet.
Agent-tavlen fungerer annerledes enn resten: den måler reelle agentøkter i stedet for blinde stemmepreferanser. Hovedmålet, Net Improvement, er en prosentvis gevinst – ikke en Elo-rating – så det kan ikke sammenlignes på tvers av tavler. arena.ai rapporterer også fem flere dimensjoner (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery og andre) på hele ledertavlen.
Brukertavlen kommer fra OpenRouter og teller reell API token-andel — utviklere som stemmer med lommeboken, noe som utfyller de subjektive preferansetavlene.
Taletavlene kommer fra Artificial Analysis: TTS bruker Speech Arena Elo fra blindlytting; ASR bruker AA-WER v2, der lavere er bedre; og nativ Speech-to-Speech bruker en likevektet sammensetning av Big Bench Audio, Full Duplex Bench og τ-Voice, der høyere er bedre. Sammenlign kun skårer innenfor samme tavle. Kilde: artificialanalysis.ai.
Intelligence Index-tavlen kommer fra Artificial Analysis: den destillerer mange offentlige benchmarks til en enkelt Intelligence Index på 0-100, som måler objektiv kapasitet fremfor subjektiv preferanse — et naturlig supplement til arena.ais blinde avstemning. Kilde: artificialanalysis.ai.