这些分数是怎么来的？

全部来自公开测评或官方发布的机器可读数据，每一项都标注来源链接和日期。本站不编造分数，也不把缺项当成 0 分。

综合分如何计算？

先把各来源分数在该来源内部做最小-最大规范化，再按 Artificial Analysis 28%、LMArena 文本对战 28%、LiveBench 22%、编程综合 15%、推理综合 7% 加权。缺少某项时，只在已有项之间重新分配权重。至少要有两项主流测评（或三项分项）才会进入综合榜。同一系列多个变体只保留综合分最高的一条。

本站价格和评测是一回事吗？

不是。评测分数来自第三方公开榜单；人民币价格是本站模型目录的参考价（1 元 = 1,000 积分），按实际用量结算。二者分开展示，避免把计费和能力混为一谈。

多久更新一次？

采集任务每天自动运行。来源本身可能不是每天都发布新成绩，所以页面会同时给出本站采集时间和来源发布日期。

88Z.ai / 排行榜

开源大模型排行榜

在综合榜或主要测评中，按来源标注为开源（或非专有许可）的模型。许可信息以各来源原始字段为准。

本站最近采集时间：2026-11-13 06:41 (UTC+8, Asia/Shanghai)。各来源的发布日期见表中或文末引用。

在综合榜或主要测评中，按来源标注为开源（或非专有许可）的模型。许可信息以各来源原始字段为准。

177 个模型系列（同一系列只展示成绩最好的变体）

#	模型	综合分	AA	LMArena	LiveBench	编程	推理	本站参考价 / 百万 token
1	DeepSeek v4.1 Flash 20260910 (Max)DeepSeek	85.8	—	1,475	—	71.8	94.3	—
2	GLM 5.2 (Max)zai	85.1	—	1,475	—	70.2	93.2	入 ¥0.06 / 出 ¥58.48
3	GLM 5Z-AI	82.6	—	1,457	—	70.8	86.3	入 ¥8.6 / 出 ¥27.52
4	DeepSeek V4 Pro High 20260813DeepSeek	82.2	—	1,464	—	66.7	87.3	—
5	DeepSeek R1 0528DeepSeek	80.8	—	1,421	—	80.3	78.3	入 ¥4.3 / 出 ¥18.49
6	GLM 5.1zai	80.0	—	1,465	—	57.1	91.2	入 ¥12.04 / 出 ¥37.84
7	Kimi k2.6Moonshot	79.7	—	1,461	—	57.3	91.9	入 ¥5.59 / 出 ¥29.33
8	Mimo v2.5 Proxiaomi	79.0	—	1,467	—	53.3	91.9	入 ¥3.74 / 出 ¥7.48
9	Hy3Tencent	79.0	—	1,454	—	56.8	92.6	入 ¥1.14 / 出 ¥4.54
10	DeepSeek v4.1 Flash 1017DeepSeek	77.6	—	—	70.3	85.0	78.8	入 ¥2.58 / 出 ¥10.32
11	DeepSeek V4 Pro Preview (High)DeepSeek	77.0	—	1,455	—	51.2	89.7	—
12	DeepSeek v3.2DeepSeek	76.3	—	1,425	—	61.6	83.6	入 ¥2.24 / 出 ¥3.27
13	DeepSeek V4 ProDeepSeek	76.2	—	1,458	—	49.3	86.4	入 ¥7.74 / 出 ¥12.9
14	GLM 4.5Z.ai	76.1	—	1,411	—	66.7	81.3	入 ¥5.16 / 出 ¥18.92
15	Kimi k2.5 (Thinking)Moonshot	75.5	—	1,450	—	47.7	90.5	入 ¥4.3 / 出 ¥21.5
16	MiniMax m2.5MiniMax	74.7	—	1,391	—	69.8	78.4	入 ¥2.32 / 出 ¥9.29
17	Beam 1.0 501b A23breflection	74.1	—	1,435	—	47.7	90.7	入 ¥2.58 / 出 ¥8.6
18	DeepSeek R1DeepSeek	73.8	—	1,398	—	63.2	81.4	—
19	GLM 4.7zai	73.7	—	1,441	—	47.5	83.8	入 ¥5.16 / 出 ¥18.92
20	DeepSeek V4 Flash Preview (High)DeepSeek	73.6	—	1,439	—	47.0	86.0	—
21	Mimo v2.5xiaomi	73.3	—	1,434	—	47.9	85.4	入 ¥3.44 / 出 ¥17.2
22	GLM 4.6Z.ai	73.2	—	1,424	—	51.9	82.3	入 ¥4.3 / 出 ¥17.2
23	qwen3.5 397b A17bAlibaba	72.9	—	1,441	—	43.0	87.4	入 ¥5.16 / 出 ¥30.96
24	GLM 5.3 (Max)Zhipu	72.7	32	1,483	—	72.1	95.3	入 ¥0.72 / 出 ¥30.96
25	DeepSeek V3 0324DeepSeek	71.9	—	1,395	—	61.0	74.3	入 ¥2.49 / 出 ¥9.8
26	Kimi k2.5 InstantMoonshot	71.9	—	1,431	—	43.7	86.1	—
27	Gemma 4 26b A4bGoogle	71.3	—	1,437	—	37.5	90.4	入 ¥0.77 / 出 ¥2.58
28	Nvidia Nemotron 3.5 Super Vl 120b A12b Nvfp4NVIDIA	69.6	—	1,415	—	43.1	82.2	—
29	MiniMax m2.7MiniMax	69.6	—	1,415	—	42.7	83.1	入 ¥1.81 / 出 ¥7.22
30	Muse GlimmerMeta	69.3	—	1,425	—	37.0	86.1	—
31	Kimi k3.1 ProMoonshot	68.8	46	—	68.7	67.2	67.5	入 ¥17.2 / 出 ¥86
32	Kimi K2 Thinking TurboMoonshot	68.3	—	1,430	—	32.7	85.1	—
33	qwen3.5 122b A10bAlibaba	68.3	—	1,416	—	37.7	83.4	入 ¥2.24 / 出 ¥17.89
34	Hy3 PreviewTencent	67.6	—	1,409	—	37.5	84.1	入 ¥1.55 / 出 ¥5.16
35	qwen3.5 27bAlibaba	67.4	—	1,409	—	37.4	83.1	入 ¥2.24 / 出 ¥22.36
36	Qwen3 Coder 480b A35b InstructAlibaba	67.3	—	1,388	—	47.5	75.8	—
37	qwen3.8 27bAlibaba	65.9	—	1,433	54.1	68.6	65.7	入 ¥1.29 / 出 ¥16.13
38	Mimo v2.6 Pro小米集团	65.6	30	1,480	66.1	67.4	44.8	入 ¥3.74 / 出 ¥7.48
39	MiniMax m2.1 PreviewMiniMax	65.4	—	1,384	—	40.9	78.0	—
40	Mimo v2.6 Flash小米集团	64.8	27	1,448	—	74.1	59.7	入 ¥1.2 / 出 ¥2.41
41	MiniMax M2MiniMax	64.3	—	1,344	—	53.2	72.4	—
42	Mimo V2 Flash Non Thinking (Thinking)xiaomi	63.7	—	1,392	—	33.9	75.7	—
43	GLM 5.3 FlashZhipu	63.3	28	1,474	60.7	70.9	53.5	入 ¥0.34 / 出 ¥0.67
44	Mistral Large 3Mistral	62.6	—	1,415	—	21.1	79.7	—
45	Qwen3 32bAlibaba	62.5	—	1,347	—	43.1	79.3	入 ¥0.69 / 出 ¥2.41
46	Mimo V2 Flash (Thinking)xiaomi	61.5	—	1,386	—	28.8	75.2	—
47	qwen3.5 35b A3bAlibaba	61.3	—	1,394	—	23.7	79.1	入 ¥1.2 / 出 ¥8.6
48	Step 5 Preview阶跃星辰	59.8	29	1,448	54.9	66.9	59.4	入 ¥8.6 / 出 ¥23.22
49	Trinity Large ThinkingArcee AI	57.7	—	1,367	—	21.5	76.8	—
50	GPT Oss 120bOpenAI	57.2	—	1,352	—	25.1	76.5	入 ¥1.29 / 出 ¥5.16
51	MiniMax M3稀宇科技	56.3	19	1,436	—	53.9	66.7	入 ¥2.58 / 出 ¥10.32
52	Inklingthinky	55.3	—	1,443	44.3	42.5	64.6	入 ¥8.6 / 出 ¥34.83
53	MiniMax m3.1 Flash稀宇科技	54.6	29	—	63.7	67.9	57.2	入 ¥1.29 / 出 ¥5.16
54	Mistral Large 4Mistral	54.3	—	1,423	40.9	49.3	74.0	入 ¥6.02 / 出 ¥18.06
55	Qwq 32bAlibaba	53.9	—	1,336	—	20.5	73.8	—
56	Inkling SmallThinking Machines	50.9	13	1,405	—	43.9	87.5	入 ¥3.87 / 出 ¥10.32
57	Granite 4.1 8bIBM	48.4	—	1,304	—	15.8	66.7	—
58	Mistral Medium 3.5Mistral	43.7	5	1,427	—	25.0	83.8	入 ¥12.9 / 出 ¥64.5
59	qwen2.5 Coder 32b InstructAlibaba	41.6	—	1,271	—	7.6	59.1	入 ¥5.68 / 出 ¥8.6
60	Granite 4.2 8bIBM	31.7	5	1,290	—	—	—	入 ¥0.52 / 出 ¥2.15
61	Granite 4.2 3bIBM	31.7	5	1,289	—	—	—	—
62	Gemma 4 31bGoogle	31.3	4	1,452	32.4	19.5	45.0	入 ¥1.72 / 出 ¥3.44
63	DeepSeek V4 FlashDeepSeek	—	—	1,436	—	—	83.3	入 ¥0.77 / 出 ¥1.55
64	Nvidia Nemotron 3 Ultra 550b A55b Nvfp4NVIDIA	—	—	1,426	—	—	86.2	—
65	DeepSeek v3.2 Exp (Thinking)DeepSeek	—	—	1,425	—	—	83.0	入 ¥2.32 / 出 ¥3.53
66	Qwen3 235b A22b Instruct 2507Alibaba	—	—	1,422	—	—	82.1	入 ¥1.2 / 出 ¥6.88
67	Kimi K2 Preview 0905Moonshot	—	—	1,418	—	—	82.0	—
68	Kimi K2 Preview 0711Moonshot	—	—	1,418	—	—	77.7	—
69	DeepSeek v3.1DeepSeek	—	—	1,417	—	—	81.6	入 ¥2.15 / 出 ¥8.17
70	DeepSeek v3.1 Terminus (Thinking)DeepSeek	—	—	1,416	—	—	—	入 ¥2.32 / 出 ¥8.6
71	Qwen3 Vl 235b A22b InstructAlibaba	—	—	1,413	—	—	81.0	入 ¥1.81 / 出 ¥16.34
72	Qwen3 235b A22b Non Thinking (Thinking)Alibaba	—	—	1,402	—	—	78.1	—
73	Longcat Flash Chatmeituan	—	—	1,400	—	—	81.7	—
74	Qwen3 235b A22b Thinking 2507Alibaba	—	—	1,400	—	—	79.1	入 ¥3.87 / 出 ¥30.1
75	Qwen3 Next 80b A3b InstructAlibaba	—	—	1,399	—	—	81.6	入 ¥0.77 / 出 ¥9.46
76	Qwen3 Vl 235b A22b ThinkingAlibaba	—	—	1,395	—	—	79.3	—
77	Step 3.5 FlashStepFun	—	—	1,393	—	—	80.4	入 ¥0.86 / 出 ¥2.58
78	Qwen3 30b A3b Instruct 2507Alibaba	—	—	1,382	—	—	76.1	入 ¥0.86 / 出 ¥2.58
79	Trinity Large PreviewOther	—	—	1,379	—	—	73.6	—
80	GLM 4.6vzai	—	—	1,378	—	—	—	入 ¥2.58 / 出 ¥7.74
81	Qwen3 235b A22bAlibaba	—	—	1,375	—	—	78.1	—
82	GLM 4.5 Airzai	—	—	1,373	—	—	77.4	入 ¥1.72 / 出 ¥9.46
83	Qwen3 Next 80b A3b ThinkingAlibaba	—	—	1,369	—	—	78.2	—
84	GLM 4.7 Flashzai	—	—	1,364	—	—	73.6	入 ¥0.52 / 出 ¥3.44
85	MiniMax M1MiniMax	—	—	1,364	—	—	74.8	—
86	Nvidia Nemotron 3 Super 120b A12bNVIDIA	—	—	1,360	—	—	75.0	—
87	Mistral Small 3.2 2506Mistral	—	—	1,356	—	—	69.8	—
88	Intellect 3Prime Intellect	—	—	1,356	—	—	75.4	—
89	Command A 03 2025Cohere	—	—	1,354	—	—	65.5	—
90	GLM 4.5vzai	—	—	1,352	—	—	73.3	入 ¥5.16 / 出 ¥15.48
91	Nvidia Nemotron 3.5 Lightning 30b A3b Nvfp4NVIDIA	—	—	1,351	—	—	75.7	—
92	Step 3StepFun	—	—	1,349	—	—	73.3	—
93	Llama 3.1 Nemotron Ultra 253b V1NVIDIA	—	—	1,348	—	—	76.5	—
94	Llama 3.3 Nemotron Super 49b v1.5NVIDIA	—	—	1,343	—	—	77.9	—
95	Ling Flash 2.0ant-group	—	—	1,343	—	—	70.8	—
96	Granite 4.2 30bIBM	—	—	1,340	—	—	—	—
97	Llama 3.1 405b Instruct Bf16Meta	—	—	1,335	—	—	66.4	—
98	Llama 3.1 405b Instruct Fp8Meta	—	—	1,334	—	—	66.9	—
99	Olmo 3.1 32b InstructAllen Institute for AI	—	—	1,329	—	—	63.6	—
100	Qwen3 30b A3bAlibaba	—	—	1,326	—	—	71.9	入 ¥1.03 / 出 ¥4.3
101	Ring Flash 2.0InclusionAI	—	—	1,322	—	—	69.8	—
102	Molmo 2 8ballenai	—	—	1,321	—	—	—	—
103	GPT Oss 20bOpenAI	—	—	1,318	—	—	69.4	入 ¥0.26 / 出 ¥1.12
104	Nvidia Nemotron 3 Nano 30b A3b Bf16NVIDIA	—	—	1,314	—	—	71.2	—
105	Athene 70b 0725Other	—	—	1,307	—	—	58.1	—
106	Olmo 3 32b Thinkallenai	—	—	1,306	—	—	65.6	—
107	Mistral Small 3.1 24b Instruct 2503Mistral	—	—	1,303	—	—	60.3	—
108	Llama 3.1 70b InstructMeta	—	—	1,293	—	—	59.1	入 ¥6.19 / 出 ¥6.19
109	Jamba 1.5 LargeOther	—	—	1,290	—	—	55.3	—
110	Granite 4.0 H SmallIBM	—	—	1,287	—	—	61.1	—
111	Olmo 3.1 32b ThinkAllen Institute for AI	—	—	1,286	—	—	64.3	—
112	Gemma 2 9b It SimpoGoogle	—	—	1,280	—	—	49.5	—
113	Nemotron 4 340b InstructNVIDIA	—	—	1,277	—	—	56.5	—
114	Llama 3 70b InstructMeta	—	—	1,277	—	—	57.4	—
115	Command R+ 08 2024Cohere	—	—	1,276	—	—	53.3	入 ¥21.5 / 出 ¥86
116	Mistral Small 24b Instruct 2501Mistral	—	—	1,274	—	—	57.9	入 ¥0.43 / 出 ¥0.69
117	Aya Expanse 32bCohere	—	—	1,267	—	—	53.5	—
118	Command R+Cohere	—	—	1,262	—	—	50.5	—
119	Phi 4Microsoft	—	—	1,256	—	—	58.4	入 ¥0.6 / 出 ¥1.2
120	Olmo 2 32b Instruct 0325allenai	—	—	1,252	—	—	52.5	—
121	Command R 08 2024Cohere	—	—	1,251	—	—	49.5	入 ¥1.29 / 出 ¥5.16
122	Jamba 1.5 (Mini)Other	—	—	1,240	—	—	46.2	—
123	Mixtral 8x22b Instruct v0.1Mistral	—	—	1,230	—	—	52.7	—
124	Command RCohere	—	—	1,227	—	—	44.8	—
125	Llama 3 8b InstructMeta	—	—	1,224	—	—	47.2	—
126	Aya Expanse 8bCohere	—	—	1,223	—	—	48.5	—
127	Zephyr Orpo 141b A35b v0.1Other	—	—	1,213	—	—	47.8	—
128	Yi 1.5 34b ChatOther	—	—	1,213	—	—	50.3	—
129	Llama 3.1 8b InstructMeta	—	—	1,211	—	—	46.5	入 ¥0.17 / 出 ¥0.34
130	Granite 3.1 8b InstructIBM	—	—	1,209	—	—	46.8	—
131	Phi 3 Medium 4k InstructMicrosoft	—	—	1,198	—	—	50.8	—
132	Mixtral 8x7b Instruct v0.1Mistral	—	—	1,197	—	—	46.9	—
133	Wizardlm 70bMicrosoft	—	—	1,185	—	—	41.7	—
134	Granite 3.0 8b InstructIBM	—	—	1,183	—	—	48.1	—
135	Openchat 3.5Other	—	—	1,183	—	—	36.8	—
136	Openchat 3.5 0106Other	—	—	1,183	—	—	41.9	—
137	Snowflake Arctic InstructOther	—	—	1,180	—	—	42.6	—
138	Granite 3.1 2b InstructIBM	—	—	1,179	—	—	48.0	—
139	Openhermes 2.5 Mistral 7bOther	—	—	1,176	—	—	41.0	—
140	Phi 3 Small 8k InstructMicrosoft	—	—	1,171	—	—	47.3	—
141	Starling Lm 7b BetaOther	—	—	1,171	—	—	41.7	—
142	Llama 2 70b ChatMeta	—	—	1,171	—	—	38.5	—
143	Starling Lm 7b AlphaOther	—	—	1,168	—	—	36.9	—
144	Nous Hermes 2 Mixtral 8x7b DpoOther	—	—	1,164	—	—	31.6	—
145	Granite 3.0 2b InstructIBM	—	—	1,157	—	—	43.6	—
146	Llama 2 70b Steerlm ChatNVIDIA	—	—	1,155	—	—	34.9	—
147	Qwq 32b PreviewAlibaba	—	—	1,154	—	—	49.6	—
148	Solar 10.7b Instruct v1.0upstage	—	—	1,153	—	—	34.1	—
149	Dolphin 2.2.1 Mistral 7bOther	—	—	1,152	—	—	36.7	—
150	Mpt 30b ChatOther	—	—	1,151	—	—	32.1	—
151	Wizardlm 13bMicrosoft	—	—	1,150	—	—	27.2	—
152	Mistral 7b Instruct v0.2Mistral	—	—	1,149	—	—	36.9	—
153	Phi 3 Mini 4k Instruct June 2024Microsoft	—	—	1,143	—	—	47.3	—
154	Vicuna 13bOther	—	—	1,142	—	—	30.1	—
155	Llama 2 13b ChatMeta	—	—	1,141	—	—	34.3	—
156	Code Llama 34b InstructMeta	—	—	1,137	—	—	34.3	—
157	Zephyr 7b BetaOther	—	—	1,131	—	—	29.9	—
158	Phi 3 Mini 128k InstructMicrosoft	—	—	1,130	—	—	39.0	—
159	Phi 3 Mini 4k InstructMicrosoft	—	—	1,128	—	—	40.5	—
160	Zephyr 7b AlphaOther	—	—	1,127	—	—	—	—
161	Stripedhyena Nous 7bOther	—	—	1,122	—	—	30.4	—
162	Code Llama 70b InstructMeta	—	—	1,119	—	—	—	—
163	Vicuna 7bOther	—	—	1,115	—	—	24.6	—
164	Smollm2 1.7b InstructOther	—	—	1,115	—	—	41.0	—
165	Mistral 7b InstructMistral	—	—	1,111	—	—	30.0	—
166	Llama 2 7b ChatMeta	—	—	1,108	—	—	30.5	—
167	Olmo 7b Instructallenai	—	—	1,074	—	—	25.4	—
168	Mpt 7b ChatOther	—	—	1,064	—	—	15.1	—
169	Chatglm3 6bZhipu	—	—	1,057	—	—	23.7	—
170	Rwkv 4 Raven 14bOther	—	—	1,042	—	—	14.7	—
171	Chatglm2 6bZhipu	—	—	1,025	—	—	12.8	—
172	Openassistant Pythia 12bOther	—	—	1,024	—	—	11.2	—
173	Fastchat T5 3bOther	—	—	993	—	—	4.7	—
174	Dolly 2.0 12bOther	—	—	983	—	—	9.9	—
175	Stablelm Tuned Alpha 7bOther	—	—	953	—	—	0	—
176	qwen3.8 Flash NextAlibaba	—	29	—	—	72.2	—	—
177	Nemotron 3 UltraNVIDIA	—	12	—	—	—	—	入 ¥5.16 / 出 ¥20.64

数据来源

LMArena 文本对战（风格控制） — 官方 Arena 排行数据集 text_style_control / latest。分数为 Arena Score（Bradley-Terry）。
LMArena 网页开发对战 — 官方 webdev / latest，衡量前端与网页生成对战表现。
LMArena 视觉对战（风格控制） — 官方 vision_style_control / latest。
LMArena 文生图对战 — 官方 text_to_image / latest。
LMArena 文生视频对战 — 官方 text_to_video / latest。
LMArena 智能体对战 — 官方 agent / latest 聚合分。
Artificial Analysis Intelligence Index — 来自官方公开榜单页的 Intelligence Index、每任务成本、每任务耗时与首 token 延迟。
LiveBench 2.0 — 官方 CSV 成绩。综合分按官网公式计算：Long Agentic ×2、Design ×1.5、Coding ×1.5，其余套件 ×1，再对已有套件做加权平均。
Aider Polyglot — 官方 polyglot_leaderboard.yml，指标为第二轮通过率（pass_rate_2，225 道跨语言习题）。同一模型多次提交取最高分。
SWE-bench Verified（mini-SWE-agent） — 官方 leaderboards.json 中 Verified 榜、mini-SWE-agent 协议下的 resolved 百分比，便于在相近脚手架下比较模型。不同智能体的成绩不可直接混比，本站综合编程分只采用该协议。
SuperCLUE 中文通用榜 — 官方通用榜 Excel（按月份发布）中的总分及分项。

常见问题

这些分数是怎么来的？: 全部来自公开测评或官方发布的机器可读数据，每一项都标注来源链接和日期。本站不编造分数，也不把缺项当成 0 分。
综合分如何计算？: 先把各来源分数在该来源内部做最小-最大规范化，再按 Artificial Analysis 28%、LMArena 文本对战 28%、LiveBench 22%、编程综合 15%、推理综合 7% 加权。缺少某项时，只在已有项之间重新分配权重。至少要有两项主流测评（或三项分项）才会进入综合榜。同一系列多个变体只保留综合分最高的一条。
本站价格和评测是一回事吗？: 不是。评测分数来自第三方公开榜单；人民币价格是本站模型目录的参考价（1 元 = 1,000 积分），按实际用量结算。二者分开展示，避免把计费和能力混为一谈。
多久更新一次？: 采集任务每天自动运行。来源本身可能不是每天都发布新成绩，所以页面会同时给出本站采集时间和来源发布日期。