Leaderboard de LLMs e Rankings de Modelos de IA

Uma página que reúne os principais benchmarks e rankings de IA — Chatbot Arena Elo (arena.ai), o Índice de Inteligência da Artificial Analysis e as arenas de fala, e o uso do OpenRouter — em chat, codificação, TTS, fala para texto, imagem, vídeo e agentes.

PosiçãoModeloFornecedorElo ?Votos ?Input ?OutputCache ?
1Anthropicclaude-opus-5.5-maxAnthropic1814 ±162,2294.0020.00.200
2OpenAIgpt-6-astra-maxOpenAI1788 ±115,05710.050.01.00
3Anthropicclaude-sonnet-5.5-xhighAnthropic1773 ±152,1502.0010.00.100
4OpenAIgpt-6.1-sol-maxOpenAI1757 ±151,9652.0010.00.100
5Anthropicclaude-fable-5.1-maxAnthropic1745 ±96,52110.050.00.250
6Anthropicclaude-sonnet-5.5-highAnthropic1716 ±113,7872.0010.00.100
7Anthropicclaude-opus-5-maxAnthropic1692 ±617,1625.0025.00.500
8OpenAIgpt-6-sol-maxOpenAI1687 ±123,2212.0010.00.200
9Googlegemini-4-argon-highGoogle1678 ±151,772———
10Alibabaqwen3.8-maxAlibaba1672 ±123,4502.006.000.250
11Alibabaqwen3.8-max-0902Alibaba1672 ±810,5492.006.000.250
12Anthropicclaude-opus-5-highAnthropic1658 ±621,9925.0025.00.500
13Metamuse-spark-1.3-maxMeta1656 ±87,6781.254.250.150
14Moonshotkimi-k3-maxMoonshot1655 ±617,0610.73013.50.550
15SpaceXAIgrok-4.7-xhighSpaceXAI1638 ±113,7342.006.000.500
16Xiaomimimo-v2.6-flashXiaomi1636 ±113,8510.1400.2800.0028
17Alibabaqwen3.8-flash-nextAlibaba1632 ±96,711———
18Tencenthy4-previewTencent1632 ±104,7980.8342.500.042
19Xiaomimimo-v2.6-proXiaomi1630 ±113,4150.4350.8700.0036
20Metamuse-spark-1.3 (xHigh)Meta1626 ±86,9011.254.250.150

Fonte: arena.ai · Atualizado Oct 7, 2026 · PandaNpc Atualizado 13 de out. de 2026, 06:00 UTCVer classificação completa →

Como ler esses números

Um ranking de LLMs mostra qual modelo as pessoas preferem; um benchmark de IA mostra do que um modelo é objetivamente capaz; dados de uso mostram o que os desenvolvedores realmente usam. Nenhum ranking sozinho responde “qual é o melhor modelo de IA”, então esta página reúne os três — o Chatbot Arena Elo do arena.ai, o Artificial Analysis Intelligence Index e as arenas de fala, e a participação de tokens do OpenRouter — e os atualiza diariamente.

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.