模模力榜

编程 · 网页开发 · React 网页排行榜

基于公开偏好评测数据展示 网页开发 / React 网页 榜单，每个榜单独立排序。

选型指南

React 网页模型怎么选？

React 网页排行榜用于回答“React 网页哪个 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 claude-opus-4-7-thinking，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 4.6K。 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 2026-05-25 为准。

claude-opus-4-7-thinkingclaude-opus-4-7qwen3.7-max-20260517claude-opus-4-6-thinkingclaude-opus-4-6
当前目录编程 · 网页开发 · React 网页
模型数量65
榜单发布时间2026/05/25
Arena 公开偏好评测原始榜单: 网页开发 / React 网页榜单发布时间: 2026/05/25榜单数据集: LMArena latest parquet打开 Arena 来源打开榜单数据集
1
claude-opus-4-7-thinking
Anthropic
100.0
4.6K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
2
claude-opus-4-7
Anthropic
98.4
4.3K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
3
qwen3.7-max-20260517
Alibaba
96.9
1.3K
1M
¥18 / ¥54输入/输出
4
claude-opus-4-6-thinking
Anthropic
95.3
6.7K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
5
claude-opus-4-6
Anthropic
93.8
7.6K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
6
glm-5.1
Zai
92.2
3.1K
200K
¥0 / ¥0输入/输出
7
claude-sonnet-4-6
Anthropic
90.6
9.5K
1M
¥21.6 / ¥108输入/输出
8
kimi-k2.6
Moonshot
89.1
3.5K
262K
¥6.84 / ¥28.8输入/输出
9
gemini-3.5-flash
Google
87.5
1.9K
1.05M
¥10.8 / ¥64.8输入/输出
10
muse-spark
Meta
85.9
1.4K
-
-
11
gpt-5.5-xhigh (codex-harness)
Openai
84.4
3.6K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
12
qwen3.6-max-preview
Alibaba
82.8
2.2K
246K
¥9.5 / ¥56.9输入/输出
13
claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k
Anthropic
81.3
5.1K
200K
¥108 / ¥540输入/输出
14
gpt-5.5-high (codex-harness)
Openai
79.7
3.8K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
15
mimo-v2.5-pro
Xiaomi
78.1
4.1K
1.05M
¥7.2 / ¥21.6输入/输出
16
claude-opus-4-5-20251101
Anthropic
76.6
6.9K
200K
¥36 / ¥180输入/输出
17
deepseek-v4-pro-thinking
Deepseek
75.0
3.4K
1M
¥3.13 / ¥6.26输入/输出
18
qwen3.6-plus
Alibaba
73.4
5.3K
1M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
19
gpt-5.4-high (codex-harness)
Openai
71.9
1.3K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
20
glm-4.7
Zai
70.3
119
205K
¥0 / ¥0输入/输出
21
mimo-v2.5
Xiaomi
68.8
3.3K
1.05M
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
22
gemini-3.1-pro-preview
Google
67.2
9K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
23
gpt-5.5 (codex-harness)
Openai
65.6
3.6K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
24
gemini-3-flash
Google
64.1
4K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
25
gpt-5.4-medium (codex-harness)
Openai
62.5
1.3K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
26
mimo-v2-pro
Xiaomi
60.9
6K
1.05M
¥7.2 / ¥21.6输入/输出
27
glm-5
Zai
59.4
5.8K
205K
¥7.2 / ¥23输入/输出
28
kimi-k2.5-thinking
Moonshot
57.8
9.1K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
29
gemini-3-pro
Google
56.3
3.4K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
30
gpt-5.3-codex (codex-harness)
Openai
54.7
2.6K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
31
kimi-k2.5-instant
Moonshot
53.1
3K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
32
minimax-m2.7
Minimax
51.6
5.5K
205K
¥0 / ¥0输入/输出
33
gpt-5.4-mini-high
Openai
50.0
4.8K
400K
¥5.4 / ¥32.4输入/输出
34
grok-4.20-beta-0309-reasoning
Xai
48.4
6.3K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
35
claude-sonnet-4-5-20250929
Anthropic
46.9
5.4K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
36
qwen3.5-397b-a17b
Alibaba
45.3
8.4K
262K
¥3.1 / ¥18.6输入/输出
37
claude-sonnet-4-5-20250929-thinking-32k
Anthropic
43.8
4.4K
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
38
gemma-4-31b
Google
42.2
3K
262K
¥3.24 / ¥7.2输入/输出
39
gemini-3-flash (thinking-minimal)
Google
40.6
9.8K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
40
grok-4.3
Xai
39.1
3K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
41
minimax-m2.1-preview
Minimax
37.5
2.5K
205K
¥0 / ¥0输入/输出
42
minimax-m2.5
Minimax
35.9
6.8K
205K
¥0 / ¥0输入/输出
43
gpt-5.4
Openai
34.4
216
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
44
deepseek-v3.2-thinking
Deepseek
32.8
3.9K
128K
¥2.09 / ¥3.1输入/输出
45
hunyuan-hy3-preview
Tencent
31.3
1.2K
256K
¥0 / ¥0输入/输出
46
gpt-5.3-codex (codex-harness)
Openai
29.7
3.1K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
47
qwen3.5-122b-a10b
Alibaba
28.1
7.1K
262K
¥2.88 / ¥23输入/输出
48
gemma-4-26b-a4b
Google
26.6
1.3K
262K
¥0.94 / ¥2.88输入/输出
49
qwen3.5-27b
Alibaba
25.0
6.7K
262K
¥2.16 / ¥17.3输入/输出
50
deepseek-v3.2
Deepseek
23.4
5.2K
128K
¥2.09 / ¥3.1输入/输出
51
gpt-5.2-codex
Openai
21.9
4.6K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
52
claude-haiku-4-5-20251001
Anthropic
20.3
8.9K
200K
¥7.2 / ¥36输入/输出
53
kimi-k2-thinking-turbo
Moonshot
18.8
5.4K
262K
¥17.3 / ¥72输入/输出
54
mimo-v2-flash (non-thinking)
Xiaomi
17.2
2.6K
262K
¥0.72 / ¥2.16输入/输出
55
gpt-5.1
Openai
15.6
2.9K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
56
qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Alibaba
14.1
4.4K
262K
¥6.2 / ¥24.8输入/输出
57
gemini-3.1-flash-lite-preview
Google
12.5
8.2K
1.05M
¥1.8 / ¥10.8输入/输出
58
mimo-v2-flash (thinking)
Xiaomi
10.9
913
262K
¥0.72 / ¥2.16输入/输出
59
trinity-large-thinking
-
9.4
1.1K
262K
¥1.8 / ¥6.48输入/输出
60
qwen3.5-35b-a3b
Alibaba
7.8
1.6K
262K
¥1.8 / ¥14.4输入/输出
61
grok-4-1-fast-reasoning
Xai
6.3
1.5K
2M
¥1.44 / ¥3.6输入/输出
62
qwen3.5-flash
Alibaba
4.7
1.4K
1M
¥1.24 / ¥12.4输入/输出
63
granite-4.1-8b
Ibm
3.1
1.5K
131K
¥0.36 / ¥0.72输入/输出
64
devstral-2
Mistral
1.6
225
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
65
mercury-2
Inception Ai
0.0
845
128K
¥1.8 / ¥5.4输入/输出
榜首模型解读

claude-opus-4-7-thinking 为什么排第一

claude-opus-4-7-thinking 当前排名第 1，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 4.6K。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

React 网页常见问题

React 网页排行榜看什么指标？

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。

React 网页模型应该怎么选？

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。