Classificações de Modelos de IA
Classificações de IA de múltiplas fontes para chat, fala, TTS, ASR, código, imagem, vídeo e agentes — de arena.ai, OpenRouter e Artificial Analysis.
| Posição | Modelo | Fornecedor | Elo ? | Votos ? | Input ? | Output | Cache ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  claude-fable-5 | Anthropic | 1508 ±5 | 24,331 | 10.0 | 50.0 | 1.00 |
| 2 | claude-opus-4-6-high | Anthropic | 1504 ±4 | 72,359 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 3 | claude-opus-4-7-high | Anthropic | 1502 ±4 | 60,203 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 4 |  muse-spark-1.2 (xHigh) | Meta | 1498 ±10 | 3,257 | 1.25 | 4.25 | 0.150 |
| 5 | claude-opus-4-6 | Anthropic | 1497 ±3 | 76,362 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 6 | claude-opus-4-7 | Anthropic | 1494 ±4 | 61,304 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 7 | claude-opus-5-high | Anthropic | 1493 ±5 | 27,610 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 8 | muse-spark-1.1 | Meta | 1491 ±5 | 20,242 | 1.25 | 4.25 | 0.150 |
| 9 |  gemini-3.7-flash-high | 1490 ±8 | 5,718 | 0.750 | 3.75 | 0.075 | |
| 10 |  kimi-k3-max | Moonshot | 1489 ±6 | 15,054 | 3.00 | 15.0 | 0.300 |
| 11 | muse-spark | Meta | 1488 ±6 | 13,584 | — | — | — |
| 12 | claude-opus-5-max | Anthropic | 1487 ±6 | 13,403 | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 13 |  glm-5.3-max | Z.ai | 1487 ±10 | 3,751 | 1.40 | 4.40 | 0.260 |
| 14 | gemini-3.1-pro-preview | 1486 ±3 | 99,182 | 2.00 | 12.0 | 0.200 | |
| 15 | gemini-3-pro | 1485 ±4 | 41,491 | — | — | — |
Fonte: arena.ai · Atualizado Aug 21, 2026 · PandaNpc Atualizado 29 de ago. de 2026, 06:00 UTCVer classificação completa →
Como ler esses números
arena.ai (antigo LMArena) mostra aos usuários duas respostas anônimas para o mesmo prompt e pede que escolham uma, depois deriva uma classificação Elo dessas batalhas. Mede qual resposta as pessoas preferem — não a capacidade objetiva. Um estilo agradável pode vencer, enquanto uma resposta rigorosa mas prolixa pode perder.
Votos são as batalhas que um modelo acumulou. Um modelo recém-listado tem poucos votos e um amplo intervalo de confiança, então sua classificação oscila facilmente — sempre leia a classificação junto com o intervalo ±.
O painel de Agentes funciona de forma diferente dos demais: ele mede sessões reais de agentes em vez de preferência de votação cega. Sua métrica principal, Net Improvement, é um ganho percentual — não uma classificação Elo — portanto, não pode ser comparado entre painéis. arena.ai também relata mais cinco dimensões (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery e outras) na tabela de classificação completa.
O painel de uso vem do OpenRouter e conta a participação real de tokens da API — desenvolvedores votando com suas carteiras, o que complementa os painéis de preferência subjetiva.
As tabelas de fala vêm da Artificial Analysis: TTS usa o Elo do Speech Arena por escuta cega; ASR usa AA-WER v2, em que o menor é melhor; e Speech-to-Speech nativo usa uma composição com pesos iguais de Big Bench Audio, Full Duplex Bench e τ-Voice, em que o maior é melhor. Compare as pontuações apenas dentro da mesma tabela. Fonte: artificialanalysis.ai.
O quadro Intelligence Index vem da Artificial Analysis: ele destila muitos benchmarks públicos em um único Intelligence Index de 0 a 100, medindo capacidade objetiva em vez de preferência subjetiva — um complemento natural para o voto cego humano do arena.ai. Fonte: artificialanalysis.ai.