Rankingi LLM i modeli AI
Jedna strona, która agreguje główne benchmarki i rankingi AI — Chatbot Arena Elo (arena.ai), Artificial Analysis Intelligence Index i areny mowy oraz użycie OpenRouter — w zakresie czatu, kodowania, TTS, zamiany mowy na tekst, obrazu, wideo i agentów.
| Miejsce | Model | Dostawca | 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 |
Źródło: Artificial Analysis · Aktualizacja Oct 13, 2026 · PandaNpc Aktualizacja 13 paź 2026, 06:00 UTCZobacz pełny ranking →
Jak czytać te liczby
Ranking LLM-ów pokazuje, który model preferują użytkownicy; benchmark AI pokazuje, jakie są obiektywne możliwości modelu; dane o wykorzystaniu pokazują, co deweloperzy faktycznie wdrażają. Żaden pojedynczy ranking nie odpowiada na pytanie „który model AI jest najlepszy”, dlatego ta strona agreguje wszystkie trzy – Chatbot Arena Elo z arena.ai, Artificial Analysis Intelligence Index i areny mowy oraz udział tokenów OpenRouter – i odświeża je codziennie.
arena.ai (dawniej LMArena) pokazuje użytkownikom dwie anonimowe odpowiedzi na to samo pytanie i prosi o wybór jednej, a następnie wylicza ranking Elo na podstawie tych starć. Mierzy, którą odpowiedź ludzie wolą — a nie obiektywne możliwości. Lubiany styl może wygrać, podczas gdy rygorystyczna, ale rozwlekła odpowiedź może przegrać.
Głosy to walki, które model zgromadził. Nowo dodany model ma niewiele głosów i szeroki przedział ufności, więc jego ranga łatwo się waha — zawsze czytaj rangę wraz z przedziałem ±.
Panel Agentów działa inaczej niż pozostałe: mierzy rzeczywiste sesje agentów, a nie preferencje z ślepych głosowań. Jego główna metryka, Net Improvement, to procentowy przyrost — a nie rating Elo — więc nie można go porównywać między panelami. arena.ai raportuje także pięć dodatkowych wymiarów (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery i inne) na pełnej liście rankingowej.
Tablica użycia pochodzi z OpenRouter i zlicza rzeczywisty udział tokenów API — programiści głosują portfelami, co uzupełnia subiektywne tablice preferencji.
Panele mowy pochodzą z Artificial Analysis: TTS używa ślepego odsłuchu Speech Arena Elo; ASR używa AA-WER v2, gdzie niższy wynik jest lepszy; a natywny Speech-to-Speech używa równo ważonego złożenia Big Bench Audio, Full Duplex Bench i τ-Voice, gdzie wyższy wynik jest lepszy. Porównuj wyniki tylko w obrębie tego samego panelu. Źródło: artificialanalysis.ai.
Tablica Intelligence Index pochodzi od Artificial Analysis: destyluje ona wiele publicznych benchmarków w pojedynczy wskaźnik Intelligence Index od 0 do 100, mierzący obiektywną zdolność, a nie subiektywne preferencje — naturalne uzupełnienie dla ludzkiego ślepego głosowania arena.ai. Źródło: artificialanalysis.ai.