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.
| Posição | Modelo | Fornecedor | Participação % ? | Tokens ? | Input ? | Output | Cache ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | deepseek-v4.1-flash-20260910 | DeepSeek | 23.9% | 6.0T | 0.045 | 0.891 | 0.0054 |
| 2 | step-5-preview-20261008 | Stepfun | 12.9% | 3.2T | 1.00 | 2.70 | 0.050 |
| 3 | glm-5.3-flash-20260826 | Zhipu | 8.1% | 2.0T | 0.026 | 0.900 | 0.011 |
| 4 | mimo-v2.6-flash-20260921 | Xiaomi | 6.3% | 1.6T | 0.140 | 0.280 | 0.0028 |
| 5 | nemotron-3-ultra-550b-a55b-20260604 | Nvidia | 4.5% | 1.1T | 0.600 | 2.40 | 0.120 |
| 6 | hy4-preview-20260827 | Tencent | 4.4% | 1.1T | 0.834 | 2.50 | 0.042 |
| 7 | gpt-6-luna-20260922 | OpenAI | 3.4% | 856.2B | 0.100 | 0.500 | 0.010 |
| 8 | claude-opus-5.5-20260921 | Anthropic | 3.1% | 788.5B | 4.00 | 20.0 | 0.200 |
| 9 | glm-5.3-20260816 | Zhipu | 2.6% | 652.1B | 0.079 | 4.80 | 0.059 |
| 10 | deepseek-v4-flash-20260731 | DeepSeek | 2.4% | 601.1B | 0.014 | 0.576 | 0.011 |
| 11 | deepseek-v4-flash-20260423 | DeepSeek | 2% | 499.8B | 0.014 | 0.576 | 0.011 |
| 12 | hy3-20260706 | Tencent | 1.9% | 485.8B | 0.132 | 0.528 | 0.033 |
| 13 | muse-spark-1.3-contributor-20260902 | Meta | 1.9% | 480.3B | 0.100 | 0.200 | 0.0020 |
| 14 | jev-1.13-20260917 | Typesafe | 1.9% | 469.4B | — | — | — |
| 15 | kimi-k3-20260715 | Moonshot | 1.8% | 452.3B | 0.730 | 13.5 | 0.550 |
| 16 | claude-sonnet-5.5-20260928 | Anthropic | 1.5% | 374.3B | 2.00 | 10.0 | 0.100 |
| 17 | gpt-6.1-sol-20260929 | OpenAI | 1.2% | 301.7B | 2.00 | 10.0 | 0.100 |
| 18 | gemini-3.8-flash-20260902 | 1.2% | 297.0B | 0.750 | 3.75 | 0.075 | |
| 19 | mimo-v2.6-pro-20260921 | Xiaomi | 1.1% | 268.8B | 0.435 | 0.870 | 0.0036 |
| 20 | claude-haiku-5.5-20261007 | Anthropic | 1% | 253.0B | 0.100 | 0.500 | 0.010 |
| 21 | gpt-5.6-luna-20260709 | OpenAI | 1% | 250.6B | 0.200 | 1.20 | 0.020 |
| 22 | nemotron-3.5-lightning-20260807 | Nvidia | 0.9% | 223.4B | 0.070 | 0.200 | 0.040 |
| 23 | minimax-m3-20260531 | MiniMax | 0.8% | 202.5B | 0.300 | 1.20 | 0.060 |
| 24 | gemini-3-flash-preview-20251217 | 0.8% | 190.7B | 0.500 | 3.00 | 0.050 | |
| 25 | glm-5.2-20260616 | Zhipu | 0.6% | 152.5B | 0.060 | 7.00 | 0.059 |
| 26 | laguna-s-2.1-20260720 | Poolside | 0.6% | 145.1B | 0.090 | 0.180 | 0.0090 |
| 27 | solar-mini4-20260922 | Upstage | 0.6% | 143.3B | 0.050 | 0.200 | 0.0050 |
| 28 | claude-opus-5-20260723 | Anthropic | 0.5% | 131.1B | 5.00 | 25.0 | 0.500 |
| 29 | gpt-5.6-sol-20260709 | OpenAI | 0.5% | 130.5B | 2.00 | 10.0 | 0.200 |
| 30 | deepseek-v4-pro-20260813 | DeepSeek | 0.5% | 119.9B | 0.660 | 1.98 | 0.022 |
| 31 | solar-pro4-20260810 | Upstage | 0.5% | 114.5B | 0.090 | 0.360 | 0.018 |
| 32 | dots-3-note-preview-20260813 | Dots-studio | 0.5% | 113.6B | — | — | — |
| 33 | ling-3.1-flash-20261002 | Inclusionai | 0.4% | 107.0B | — | — | — |
| 34 | claude-sonnet-5-20260630 | Anthropic | 0.4% | 104.7B | 2.00 | 10.0 | 0.200 |
| 35 | deepseek-v4-pro-20260423 | DeepSeek | 0.4% | 102.2B | 0.660 | 1.98 | 0.022 |
| 36 | muse-spark-1.3-20260902 | Meta | 0.4% | 91.6B | 1.25 | 4.25 | 0.150 |
| 37 | gemini-2.5-flash-lite | 0.4% | 90.6B | 0.100 | 0.400 | 0.010 | |
| 38 | nemotron-3-super-120b-a12b-20230311 | Nvidia | 0.4% | 88.3B | 0.080 | 0.450 | — |
| 39 | qwen3.8-flash-20260826 | Alibaba | 0.3% | 82.6B | 0.150 | 0.470 | 0.016 |
| 40 | gpt-6-astra-20260903 | OpenAI | 0.3% | 74.2B | 10.0 | 50.0 | 1.00 |
| 41 | gemma-4-31b-it-20260402 | 0.3% | 73.0B | 0.090 | 0.340 | 0.050 | |
| 42 | gpt-oss-120b | OpenAI | 0.3% | 71.2B | 0.150 | 0.600 | 0.075 |
| 43 | mimo-v2.5-20260422 | Xiaomi | 0.3% | 70.6B | 0.140 | 0.280 | 0.0028 |
| 44 | pplx-decider-v1.1-27b-20261006 | Perplexity | 0.3% | 66.9B | — | — | — |
| 45 | gemini-3.1-flash-lite-20260507 | 0.3% | 66.2B | 0.250 | 1.50 | 0.025 | |
| 46 | qwen3.8-max-20260902 | Alibaba | 0.2% | 63.1B | 2.00 | 6.00 | 0.250 |
| 47 | gemma-4-26b-a4b-it-20260403 | 0.2% | 61.1B | 0.076 | 0.255 | 0.043 | |
| 48 | gpt-6-sol-20260922 | OpenAI | 0.2% | 60.3B | 2.00 | 10.0 | 0.200 |
| 49 | gemini-2.5-flash | 0.2% | 59.5B | 0.300 | 2.50 | 0.030 | |
| 50 | mistral-large-4-0-20261006 | Mistral | 0.2% | 58.4B | 0.680 | 2.09 | 0.070 |
Fonte: OpenRouter · Atualizado 2026-10-12 · 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.