对话 · 文本 · 法语排行榜

基于公开偏好评测数据展示 文本 / 法语 榜单,每个榜单独立排序。

选型指南

法语模型怎么选?

法语排行榜用于回答“法语哪个 AI 模型更强”这类选型问题。页面基于公开偏好评测数据展示模型排名,每个榜单独立排序,不把不同任务的原始分数直接混合。当前榜首是 gpt-5.5,厂商为 openai,百分制分数 100.0,样本量 581。 数据来源保留 Arena 原始榜单和 LMArena leaderboard dataset,更新时间以榜单发布时间 2026-05-27 为准。

gpt-5.5claude-opus-4-7claude-opus-4-6-thinkingernie-5.1muse-spark
当前目录对话 · 文本 · 法语
模型数量245
榜单发布时间2026/05/27
Arena 公开偏好评测原始榜单: 文本对话 / 法语榜单发布时间: 2026/05/27榜单数据集: LMArena latest parquet打开 Arena 来源打开榜单数据集
1
gpt-5.5
Openai
100.0
581
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
2
claude-opus-4-7
Anthropic
99.6
690
1M
¥36 / ¥180输入/输出
3
claude-opus-4-6-thinking
Anthropic
99.2
936
1M
¥36 / ¥180输入/输出
4
ernie-5.1
Baidu
98.8
528
119K
¥5.4 / ¥21.6输入/输出
5
muse-spark
Meta
98.4
391
-
-
6
claude-opus-4-6
Anthropic
98.0
1K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
7
gpt-5.4-high
Openai
97.5
905
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
8
gpt-5.5-high
Openai
97.1
587
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
9
claude-opus-4-7-thinking
Anthropic
96.7
625
1M
¥36 / ¥180输入/输出
10
gemini-3-pro
Google
96.3
891
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
11
gemini-3-flash
Google
95.9
754
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
12
gemini-3.1-pro-preview
Google
95.5
1.3K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
13
mimo-v2.5-pro
Xiaomi
95.1
537
1.05M
¥7.2 / ¥21.6输入/输出
14
grok-4.20-beta-0309-reasoning
Xai
94.7
809
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
15
claude-opus-4-5-20251101
Anthropic
94.3
1.7K
200K
¥36 / ¥180输入/输出
16
qwen3.5-max-preview
Alibaba
93.9
631
-
-
17
mistral-large-3
Mistral
93.4
976
262K
¥3.6 / ¥10.8输入/输出
18
glm-5.1
Zai
93.0
454
200K
¥0 / ¥0输入/输出
19
qwen3.6-plus
Alibaba
92.6
628
1M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
20
gemini-2.5-pro
Google
92.2
2.1K
1.05M
¥9 / ¥72输入/输出
21
dola-seed-2.0-pro
Bytedance
91.8
1K
-
-
22
kimi-k2.6
Moonshot
91.4
543
262K
¥6.84 / ¥28.8输入/输出
23
grok-4.20-multi-agent-beta-0309
Xai
91.0
850
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
24
glm-5
Zai
90.6
641
205K
¥7.2 / ¥23输入/输出
25
grok-3-preview-02-24
Xai
90.2
359
1M
¥9 / ¥18输入/输出
26
mimo-v2-pro
Xiaomi
89.8
785
1.05M
¥7.2 / ¥21.6输入/输出
27
gemma-4-26b-a4b
Google
89.3
214
262K
¥0.94 / ¥2.88输入/输出
28
ernie-5.0-0110
Baidu
88.9
906
128K
¥7.92 / ¥14.4输入/输出
29
ernie-5.0-preview-1203
Baidu
88.5
228
128K
¥7.92 / ¥14.4输入/输出
30
glm-4.6
Zai
88.1
639
205K
¥4.32 / ¥15.8输入/输出
31
mistral-medium-2508
Mistral
87.7
1.8K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
32
claude-sonnet-4-6
Anthropic
87.3
738
1M
¥21.6 / ¥108输入/输出
33
longcat-flash-chat
Meituan
86.9
164
128K
¥1.08 / ¥10.8输入/输出
34
qwen3-max-preview
Alibaba
86.5
396
262K
¥6.2 / ¥24.8输入/输出
35
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Alibaba
86.1
234
128K
¥2.16 / ¥8.64输入/输出
36
kimi-k2.5-thinking
Moonshot
85.7
1K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
37
claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k
Anthropic
85.2
766
200K
¥108 / ¥540输入/输出
38
gpt-5.4
Openai
84.8
900
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
39
qwen3.5-397b-a17b
Alibaba
84.4
900
262K
¥3.1 / ¥18.6输入/输出
40
deepseek-v3.1
Deepseek
84.0
248
128K
¥1.44 / ¥5.04输入/输出
41
gemini-3.5-flash
Google
83.6
308
1.05M
¥10.8 / ¥64.8输入/输出
42
gpt-5.1-high
Openai
83.2
862
400K
¥9 / ¥72输入/输出
43
grok-4.1-thinking
Xai
82.8
1.5K
200K
¥14.4 / ¥72输入/输出
44
claude-sonnet-4-5-20250929
Anthropic
82.4
1.6K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
45
gemini-3-flash (thinking-minimal)
Google
82.0
1.4K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
46
gpt-5.2-high
Openai
81.6
1.2K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
47
qwen3-235b-a22b-instruct-2507
Alibaba
81.1
1.9K
128K
¥2.09 / ¥8.23输入/输出
48
amazon-nova-experimental-chat-11-10
Amazon
80.7
567
-
-
49
deepseek-v4-pro
Deepseek
80.3
600
1M
¥3.13 / ¥6.26输入/输出
50
o3-2025-04-16
Openai
79.9
764
200K
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
51
chatgpt-4o-latest-20250326
Openai
79.5
1.3K
128K
¥18 / ¥72输入/输出
52
grok-4.1
Xai
79.1
1.5K
200K
¥14.4 / ¥72输入/输出
53
grok-4.20-beta1
Xai
78.7
695
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
54
gpt-5.2
Openai
78.3
1.2K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
55
claude-sonnet-4-5-20250929-thinking-32k
Anthropic
77.9
1.7K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
56
deepseek-v4-flash-thinking
Deepseek
77.5
536
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
57
gpt-5.2-chat-latest-20260210
Openai
77.0
850
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
58
deepseek-v3.2-exp
Deepseek
76.6
198
128K
¥0 / ¥0输入/输出
59
gemini-2.5-flash-preview-09-2025
Google
76.2
522
1M
¥2.16 / ¥18输入/输出
60
gemma-4-31b
Google
75.8
240
262K
¥3.24 / ¥7.2输入/输出
61
qwen3.5-122b-a10b
Alibaba
75.4
770
262K
¥2.88 / ¥23输入/输出
62
gpt-5.1
Openai
75.0
834
400K
¥9 / ¥72输入/输出
63
claude-opus-4-1-20250805-thinking-16k
Anthropic
74.6
766
200K
¥108 / ¥540输入/输出
64
grok-4-fast-reasoning
Xai
74.2
267
2M
¥1.44 / ¥3.6输入/输出
65
mimo-v2.5
Xiaomi
73.8
566
1.05M
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
66
gemini-2.5-flash
Google
73.4
2.3K
1.05M
¥2.16 / ¥18输入/输出
67
deepseek-v3.2
Deepseek
73.0
1.1K
128K
¥2.09 / ¥3.1输入/输出
68
claude-opus-4-1-20250805
Anthropic
72.5
1.3K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
69
glm-4.5
Zai
72.1
308
131K
¥4.32 / ¥15.8输入/输出
70
gpt-5.4-mini-high
Openai
71.7
810
400K
¥5.4 / ¥32.4输入/输出
71
mimo-v2-flash (thinking)
Xiaomi
71.3
303
262K
¥0.72 / ¥2.16输入/输出
72
kimi-k2-thinking-turbo
Moonshot
70.9
1.4K
262K
¥17.3 / ¥72输入/输出
73
glm-4.7
Zai
70.5
271
205K
¥0 / ¥0输入/输出
74
step-3.5-flash
Stepfun
70.1
948
256K
¥0.69 / ¥2.07输入/输出
75
amazon-nova-experimental-chat-10-20
Amazon
69.7
224
-
-
76
grok-4-0709
Xai
69.3
544
256K
¥21.6 / ¥108输入/输出
77
minimax-m2.7
Minimax
68.9
803
205K
¥0 / ¥0输入/输出
78
deepseek-v4-flash
Deepseek
68.4
621
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
79
gpt-5.5-instant
Openai
68.0
982
400K
¥9 / ¥72输入/输出
80
qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Alibaba
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308
262K
¥2.16 / ¥3.6输入/输出
81
longcat-flash-chat-2602-exp
Meituan
67.2
753
128K
¥1.08 / ¥10.8输入/输出
82
deepseek-r1-0528
Deepseek
66.8
207
164K
¥3.6 / ¥15.5输入/输出
83
deepseek-v3.2-thinking
Deepseek
66.4
910
128K
¥2.09 / ¥3.1输入/输出
84
gpt-4.5-preview-2025-02-27
Openai
66.0
121
8.19K
¥216 / ¥432输入/输出
85
gemini-3.1-flash-lite-preview
Google
65.6
1K
1.05M
¥1.8 / ¥10.8输入/输出
86
grok-4-1-fast-reasoning
Xai
65.2
1.2K
2M
¥1.44 / ¥3.6输入/输出
87
qwen3.5-35b-a3b
Alibaba
64.8
731
262K
¥1.8 / ¥14.4输入/输出
88
qwen3-next-80b-a3b-instruct
Alibaba
64.3
347
131K
¥1.04 / ¥4.13输入/输出
89
mimo-v2-flash (non-thinking)
Xiaomi
63.9
1.2K
262K
¥0.72 / ¥2.16输入/输出
90
hunyuan-hy3-preview
Tencent
63.5
178
256K
¥0 / ¥0输入/输出
91
grok-4.3
Xai
63.1
575
1M
¥9 / ¥18输入/输出
92
gpt-5-chat
Openai
62.7
393
400K
¥9 / ¥72输入/输出
93
deepseek-v3.2-exp-thinking
Deepseek
62.3
139
128K
¥0 / ¥0输入/输出
94
glm-4.5-air
Zai
61.9
470
131K
¥0 / ¥0输入/输出
95
nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b
Nvidia
61.5
244
262K
¥1.44 / ¥5.76输入/输出
96
gpt-5-high
Openai
61.1
444
400K
¥9 / ¥72输入/输出
97
deepseek-v4-pro-thinking
Deepseek
60.7
574
1M
¥3.13 / ¥6.26输入/输出
98
kimi-k2.5-instant
Moonshot
60.2
153
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
99
minimax-m2.1-preview
Minimax
59.8
398
205K
¥0 / ¥0输入/输出
100
qwen3.5-flash
Alibaba
59.4
908
1M
¥1.24 / ¥12.4输入/输出
101
claude-haiku-4-5-20251001
Anthropic
59.0
1.7K
200K
¥7.2 / ¥36输入/输出
102
qwen3.5-27b
Alibaba
58.6
691
262K
¥2.16 / ¥17.3输入/输出
103
nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-bf16
Nvidia
58.2
341
131K
¥0 / ¥0输入/输出
104
qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Alibaba
57.8
408
262K
¥6.2 / ¥24.8输入/输出
105
qwen2.5-max
Alibaba
57.4
328
32K
¥11.5 / ¥46输入/输出
106
gpt-5.3-chat-latest
Openai
57.0
875
128K
¥12.6 / ¥101输入/输出
107
gemini-2.0-flash-001
Google
56.6
506
1.05M
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
108
deepseek-v3-0324
Deepseek
56.1
540
75K
¥1.44 / ¥5.76输入/输出
109
gpt-5.4-nano-high
Openai
55.7
775
400K
¥1.44 / ¥9输入/输出
110
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17-thinking
Google
55.3
403
65.5K
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
111
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025-no-thinking
Google
54.9
769
1.05M
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
112
minimax-m1
Minimax
54.5
425
1M
¥0.95 / ¥9.03输入/输出
113
deepseek-v3.1-thinking
Deepseek
54.1
172
128K
¥1.44 / ¥5.04输入/输出
114
claude-opus-4-20250514-thinking-16k
Anthropic
53.7
470
200K
¥108 / ¥540输入/输出
115
gpt-4.1-2025-04-14
Openai
53.3
691
1.05M
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
116
hunyuan-turbos-20250416
Tencent
52.9
144
131K
¥0 / ¥0输入/输出
117
gpt-5-mini-high
Openai
52.5
368
400K
¥1.8 / ¥14.4输入/输出
118
trinity-large-thinking
-
52.0
768
262K
¥1.8 / ¥6.48输入/输出
119
kimi-k2-0905-preview
Moonshot
51.6
184
262K
¥4.32 / ¥18输入/输出
120
trinity-large-preview
-
51.2
746
262K
¥1.8 / ¥6.48输入/输出
121
nova-2-lite
Amazon
50.8
225
128K
¥2.38 / ¥19.8输入/输出
122
qwen3-235b-a22b-no-thinking
Alibaba
50.4
472
131K
¥2.07 / ¥8.26输入/输出
123
gpt-oss-120b
Openai
50.0
405
131K
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
124
mistral-medium-2505
Mistral
49.6
454
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
125
gemma-3-27b-it
Google
49.2
600
128K
¥2.15 / ¥2.15输入/输出
126
kimi-k2-0711-preview
Moonshot
48.8
364
131K
¥4.32 / ¥18输入/输出
127
qwen3-235b-a22b
Alibaba
48.4
326
131K
¥2.07 / ¥8.26输入/输出
128
deepseek-r1
Deepseek
48.0
188
164K
¥5.04 / ¥18输入/输出
129
minimax-m2.5
Minimax
47.5
1K
205K
¥0 / ¥0输入/输出
130
claude-opus-4-20250514
Anthropic
47.1
580
200K
¥108 / ¥540输入/输出
131
claude-sonnet-4-20250514
Anthropic
46.7
529
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
132
o4-mini-2025-04-16
Openai
46.3
564
200K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
133
claude-sonnet-4-20250514-thinking-32k
Anthropic
45.9
425
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
134
grok-3-mini-beta
Xai
45.5
273
1M
¥9 / ¥18输入/输出
135
qwen3-next-80b-a3b-thinking
Alibaba
45.1
195
131K
¥1.04 / ¥10.3输入/输出
136
gpt-4.1-mini-2025-04-14
Openai
44.7
532
1.05M
¥2.88 / ¥11.5输入/输出
137
qwen3-30b-a3b
Alibaba
44.3
322
128K
¥0.79 / ¥7.78输入/输出
138
command-a-03-2025
Cohere
43.9
692
256K
¥18 / ¥72输入/输出
139
grok-3-mini-high
Xai
43.4
162
128K
¥0 / ¥0输入/输出
140
gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05
Google
43.0
253
1.05M
¥0.54 / ¥2.16输入/输出
141
glm-4.7-flash
Zai
42.6
238
200K
¥0 / ¥0输入/输出
142
o1-2024-12-17
Openai
42.2
252
128K
¥108 / ¥432输入/输出
143
o1-preview
Openai
41.8
290
128K
¥108 / ¥432输入/输出
144
deepseek-v3
Deepseek
41.4
242
128K
¥0 / ¥0输入/输出
145
mistral-small-2506
Mistral
41.0
222
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
146
qwq-32b
Alibaba
40.6
286
131K
¥2.07 / ¥6.2输入/输出
147
o3-mini-high
Openai
40.2
203
200K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
148
athene-v2-chat
-
39.8
228
-
-
149
olmo-3.1-32b-instruct
Allenai
39.3
327
200K
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
150
qwen-max-0919
Alibaba
38.9
183
131K
¥2.48 / ¥9.91输入/输出
151
gemma-3n-e4b-it
Google
38.5
295
128K
¥0 / ¥0输入/输出
152
mistral-large-2411
Mistral
38.1
204
128K
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
153
o3-mini
Openai
37.7
656
200K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
154
grok-2-2024-08-13
Xai
37.3
604
1M
¥9 / ¥18输入/输出
155
glm-4-plus
Zai
36.9
286
128K
¥54 / ¥54输入/输出
156
gemini-advanced-0514
Google
36.5
754
-
-
157
yi-lightning
-
36.1
270
12K
¥1.44 / ¥1.44输入/输出
158
gpt-4o-2024-05-13
Openai
35.7
1.4K
128K
¥36 / ¥108输入/输出
159
claude-3-7-sonnet-20250219
Anthropic
35.2
505
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
160
claude-3-5-sonnet-20241022
Anthropic
34.8
814
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
161
gemini-1.5-pro-002
Google
34.4
459
-
-
162
gpt-4o-mini-2024-07-18
Openai
34.0
649
128K
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
163
claude-3-5-sonnet-20240620
Anthropic
33.6
936
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
164
o1-mini
Openai
33.2
424
128K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
165
llama-4-scout-17b-16e-instruct
Meta
32.8
398
128K
¥1.44 / ¥5.62输入/输出
166
deepseek-v2.5
Deepseek
32.4
222
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
167
athene-70b-0725
-
32.0
199
-
-
168
grok-2-mini-2024-08-13
Xai
31.6
471
1M
¥9 / ¥18输入/输出
169
gpt-4-1106-preview
Openai
31.1
1.7K
8.19K
¥216 / ¥432输入/输出
170
llama-3.3-70b-instruct
Meta
30.7
537
128K
¥0 / ¥0输入/输出
171
gpt-4-0125-preview
Openai
30.3
1.5K
8.19K
¥216 / ¥432输入/输出
172
claude-3-7-sonnet-20250219-thinking-32k
Anthropic
29.9
474
-
-
173
qwen2.5-72b-instruct
Alibaba
29.5
340
131K
¥4.13 / ¥12.4输入/输出
174
llama-3.1-405b-instruct-bf16
Meta
29.1
364
128K
¥0 / ¥0输入/输出
175
gpt-4-turbo-2024-04-09
Openai
28.7
1.4K
128K
¥72 / ¥216输入/输出
176
claude-3-opus-20240229
Anthropic
28.3
2.8K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
177
mistral-small-3.1-24b-instruct-2503
Mistral
27.9
411
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
178
mistral-large-2407
Mistral
27.5
441
131K
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
179
gemini-1.5-pro-001
Google
27.0
1.1K
-
-
180
amazon-nova-pro-v1.0
Amazon
26.6
222
300K
¥5.76 / ¥23输入/输出
181
llama-3.1-405b-instruct-fp8
Meta
26.2
545
128K
¥0 / ¥0输入/输出
182
magistral-medium-2506
Mistral
25.8
163
128K
¥14.4 / ¥36输入/输出
183
claude-3-5-haiku-20241022
Anthropic
25.4
778
200K
¥5.76 / ¥28.8输入/输出
184
gpt-4o-2024-08-06
Openai
25.0
457
128K
¥18 / ¥72输入/输出
185
llama-3.1-70b-instruct
Meta
24.6
501
131K
¥2.88 / ¥2.88输入/输出
186
olmo-3.1-32b-think
Allenai
24.2
210
200K
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
187
gemini-1.5-flash-002
Google
23.8
295
2M
¥0.54 / ¥2.2输入/输出
188
llama-4-maverick-17b-128e-instruct
Meta
23.4
563
1M
¥1.8 / ¥6.26输入/输出
189
c4ai-aya-expanse-32b
Cohere
23.0
274
-
-
190
gemma-2-27b-it
Google
22.5
793
8.19K
¥0.58 / ¥0.58输入/输出
191
gemini-1.5-flash-001
Google
22.1
919
2M
¥0.54 / ¥2.2输入/输出
192
amazon-nova-micro-v1.0
Amazon
21.7
163
128K
¥0.25 / ¥1.01输入/输出
193
amazon-nova-lite-v1.0
Amazon
21.3
170
300K
¥0.43 / ¥1.73输入/输出
194
gemini-1.5-flash-8b-001
Google
20.9
331
2M
¥0.54 / ¥2.2输入/输出
195
llama-3-70b-instruct
Meta
20.5
2.5K
8.19K
¥3.67 / ¥5.33输入/输出
196
claude-3-sonnet-20240229
Anthropic
20.1
1.8K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
197
phi-4
Microsoft
19.7
205
128K
¥0.9 / ¥3.6输入/输出
198
gpt-4-0314
Openai
19.3
839
8.19K
¥216 / ¥432输入/输出
199
mistral-large-2402
Mistral
18.9
1K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
200
command-r-plus
Cohere
18.4
1.2K
128K
¥18 / ¥72输入/输出
201
mistral-small-24b-instruct-2501
Mistral
18.0
142
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
202
nemotron-4-340b-instruct
Nvidia
17.6
357
-
-
203
claude-3-haiku-20240307
Anthropic
17.2
1.8K
200K
¥1.8 / ¥9输入/输出
204
gemma-2-9b-it
Google
16.8
591
8.19K
¥1.44 / ¥1.44输入/输出
205
deepseek-coder-v2
Deepseek
16.4
207
1M
¥1.01 / ¥2.02输入/输出
206
mistral-medium
Mistral
16.0
721
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
207
llama-3.1-8b-instruct
Meta
15.6
478
131K
¥0.79 / ¥0.79输入/输出
208
reka-flash-21b-20240226
-
15.2
430
-
-
209
qwen2-72b-instruct
Alibaba
14.8
596
131K
¥4.13 / ¥12.4输入/输出
210
gpt-4-0613
Openai
14.3
1.5K
8.19K
¥216 / ¥432输入/输出
211
mixtral-8x7b-instruct-v0.1
Mistral
13.9
1.3K
32K
¥5.04 / ¥5.04输入/输出
212
mixtral-8x22b-instruct-v0.1
Mistral
13.5
767
64K
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
213
reka-flash-21b-20240226-online
-
13.1
230
-
-
214
command-r
Cohere
12.7
843
128K
¥18 / ¥72输入/输出
215
qwen1.5-72b-chat
Alibaba
12.3
858
-
-
216
llama-3-8b-instruct
Meta
11.9
1.6K
8.19K
¥0.29 / ¥0.29输入/输出
217
gemma-2-2b-it
Google
11.5
469
128K
¥0 / ¥0输入/输出
218
yi-1.5-34b-chat
-
11.1
399
-
-
219
qwen1.5-110b-chat
Alibaba
10.7
375
-
-
220
gemini-pro-dev-api
Google
10.2
462
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
221
phi-3-small-8k-instruct
Microsoft
9.8
271
8.19K
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
222
snowflake-arctic-instruct
-
9.4
527
-
-
223
gpt-3.5-turbo-0125
Openai
9.0
1.3K
16.4K
¥3.6 / ¥10.8输入/输出
224
starling-lm-7b-beta
-
8.6
248
200K
¥5.4 / ¥18.7输入/输出
225
qwen1.5-14b-chat
Alibaba
8.2
279
-
-
226
phi-3-medium-4k-instruct
Microsoft
7.8
350
4.1K
¥1.22 / ¥4.9输入/输出
227
qwen1.5-32b-chat
Alibaba
7.4
313
-
-
228
dbrx-instruct-preview
-
7.0
538
-
-
229
openchat-3.5-0106
-
6.6
211
-
-
230
llama-2-70b-chat
Meta
6.1
679
-
-
231
vicuna-33b
-
5.7
295
-
-
232
starling-lm-7b-alpha
-
5.3
210
200K
¥5.4 / ¥18.7输入/输出
233
yi-34b-chat
-
4.9
234
-
-
234
phi-3-mini-4k-instruct
Microsoft
4.5
307
4.1K
¥0.94 / ¥3.74输入/输出
235
gpt-3.5-turbo-1106
Openai
4.1
310
16.4K
¥7.2 / ¥14.4输入/输出
236
gemma-1.1-7b-it
Google
3.7
401
-
-
237
llama-2-13b-chat
Meta
3.3
262
-
-
238
phi-3-mini-128k-instruct
Microsoft
2.9
372
128K
¥0.94 / ¥3.74输入/输出
239
mistral-7b-instruct-v0.2
Mistral
2.5
473
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
240
stripedhyena-nous-7b
-
2.0
169
-
-
241
zephyr-7b-beta
-
1.6
153
-
-
242
gemma-7b-it
Google
1.2
199
-
-
243
vicuna-13b
-
0.8
198
-
-
244
llama-2-7b-chat
Meta
0.4
257
128K
¥4.03 / ¥48输入/输出
245
mistral-7b-instruct
Mistral
0.0
175
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
榜首模型解读

gpt-5.5 为什么排第一

gpt-5.5 当前排名第 1,厂商为 openai,百分制分数 100.0,样本量 581。如果你的任务与本榜单口径一致,可以优先把它作为候选模型,再结合价格、上下文长度和可用性做最终选择。

如何选择模型

不要只看第一名

先选择最接近真实任务的排行榜,再比较 Top 模型的分数和样本量。分数越高说明同一榜单内偏好表现越强;样本量越高通常结果更稳定。最后再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性筛选。

常见问题

法语常见问题

法语排行榜看什么指标?

主要看排名、百分制分数、样本量和来源。分数用于快速比较同一榜单内模型表现,样本量用于判断结果稳定性。

为什么不同榜单不能直接混合成总分?

不同榜单的任务、样本和评测口径不同,模力榜默认只在同一榜单内排序,避免把写作、代码、图像等能力强行合并。

法语模型应该怎么选?

优先看与你任务最接近的榜单,再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性。排名靠前不代表适合所有预算和部署方式。

榜单多久更新?

页面展示的是最新成功采集的公开榜单数据。当前优先使用 LMArena leaderboard dataset,并在页面来源中保留原始链接。