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.

RangModellLeverandørElo ?Stemmer ?
1Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1516 ±151,784
2Googlegemini-omni-flashGoogle1513 ±926,576
3Black Forest Labsflux-3-videoBlack Forest Labs1493 ±171,302
4SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-agentSpaceXAI1492 ±181,218
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1479 ±856,318
6Alibabawan3.0Alibaba1476 ±132,598
7Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1474 ±98,001
8MiniMaxminimax-h3MiniMax1460 ±911,417
9Metamuse-videoMeta1456 ±152,188
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1427 ±1322,264
11OpenAIsora-2-proOpenAI1368 ±754,167
12Googleveo-3.1-audioGoogle1364 ±1413,741
13Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1362 ±1025,076
14Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1362 ±1039,484
15Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1358 ±1025,870
16Googleveo-3-fast-audioGoogle1348 ±1125,258
17OpenAIsora-2OpenAI1343 ±671,947
18SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1342 ±6165,462
19Googleveo-3-audioGoogle1340 ±1319,002
20Alibabawan2.7-t2vAlibaba1337 ±727,626
21Alibabawan2.6-t2vAlibaba1327 ±754,050
22Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1256 ±776,171
23Googleveo-3Google1254 ±1115,005
24Googleveo-3-fastGoogle1248 ±1215,283
25Alibabawan2.5-t2v-previewAlibaba1245 ±936,378
26?pixverse-v5.6—1240 ±1132,434
27Runwayrunway-gen-4.5Runway1225 ±848,127
28KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1220 ±172,111
29KlingAIkling-2.6-proKlingAI1216 ±773,362
30?p-video—1207 ±167,079
31Luma AIray-3Luma AI1206 ±221,136
32MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1206 ±689,138
33KlingAIkling-o1-proKlingAI1205 ±271,194
34MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1198 ±139,399
35Bytedanceseedance-v1-proBytedance1191 ±1112,164
36MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1181 ±129,379
37Kandinskykandinsky-5.0-t2v-proKandinsky1175 ±212,019
38Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1169 ±164,292
39Googleveo-2Google1164 ±166,531
40KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1163 ±1014,104
41?ltx-2-19b—1154 ±875,596
42Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1132 ±1510,458
43Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1113 ±1016,253
44Kandinskykandinsky-5.0-t2v-liteKandinsky1113 ±181,474
45OpenAIsoraOpenAI1069 ±164,082
46Luma AIray2Luma AI1065 ±175,250
47Pikapika-v2.2Pika1009 ±155,763
48Genmo AImochi-v1Genmo AI1007 ±175,893

Kilde: arena.ai · Oppdatert Sep 21, 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.