AI-modeller

Topplistor

De viktigaste jämförelserna, ordnade efter vad du vill göra. Varje lista visar hur modellerna placerar sig enligt den som driver listan, och när den lästes av. Grå namn finns inte i vår lista.

Allmänt & resonemang

Vilken modell är bäst överlag, på svåra frågor och logik?

ARC-AGI-3 ARC Prize Foundation

Hur bra en AI klarar att på egen hand lista ut och lösa helt nya, spelliknande pussel som människor löser lätt, i den senaste versionen ARC-AGI-3.

  1. 1
    Läge: Max. Bästa med Provider Adapter: 99,9 % (High)
    62,7 %
  2. 2
    Läge: Max. Bästa med Provider Adapter: 96,4 % (XHigh)
    52,7 %
  3. 3
    Läge: Low. Bästa med Provider Adapter: 97,5 % (Low)
    49,8 %
  4. 4 30,2 %
  5. 5
    Läge: XHigh. Bästa med Provider Adapter: 72,4 % (XHigh)
    24,3 %
Andel lösta uppgifter (%) · avläst i dag Alla 17 →

Ett samlat betyg på hur kunnig och kapabel en språkmodell är, räknat som ett viktat snitt av tio svåra tester som Artificial Analysis själva kör.

  1. 1
    Läge: max (med reservläge)
    58
  2. 2
    Läge: max (med reservläge)
    56
  3. 2
    Muse Wonder Full, läge max
    56
  4. 4 55
  5. 5
    Läge: max (med reservläge)
    53
Indexpoäng (v4.3.2) · avläst i dag Alla 36 →
Humanity's Last Exam Scale AI och Center for AI Safety

Hur stor andel av 2 500 extremt svåra expertfrågor, från matematik till humaniora, som en modell svarar rätt på.

  1. 1 54,80 % ± 1,94
  2. 2
    Claude Fable 5.1, läge xhigh
    46,50 % ± 2,00
  3. 3
    Google gemini-3.1-pro-preview (thinking high)
    Google
    46,44 % ± 1,96
  4. 4
    Claude Sonnet 5.5, läge xhigh
    46,12 % ± 1,95
  5. 5 44,52 % ± 1,96
Andel rätt (%) · avläst i dag Alla 15 →

Kod & mjukvara

Vilken modell skriver och rättar kod bäst?

SWE-Bench Pro V2 Scale AI (Scale Labs)

Hur ofta en AI-agent på egen hand lyckas rätta ett verkligt fel eller bygga en ny funktion i ett stort, verkligt programvaruprojekt, så att alla tester går igenom.

  1. 1
    Claude Code, tankenivå xhigh
    99.4% ± 0.4
  2. 2
    mini-swe-agent, tankenivå high
    99.22% ± 0.45
  3. 3
    Claude Code, tankenivå high
    99.1% ± 0.5
  4. 4
    mini-swe-agent, tankenivå max
    97.7% ± 0.9
  5. 5
    Codex, tankenivå high
    96.9% ± 1.1
Andel lösta uppgifter (%) · avläst i dag Alla 16 →
Terminal-Bench 4.0 Stanford / Laude Institute (Harbor)

Hur ofta en AI-agent klarar svåra, verklighetstrogna uppgifter helt på egen hand i datorns kommandorad, från programmering till systemadministration.

  1. 1
    Claude Code, tankenivå max
    64.8% ± 3.1
  2. 2
    Claude Code, tankenivå max
    61.8% ± 2.9
  3. 3
    Codex, tankenivå max
    58.2% ± 2.8
  4. 3
    Codex, tankenivå max
    58.2% ± 3.1
  5. 5
    Claude Code, tankenivå max
    57.9% ± 3.8
Andel lösta uppgifter (%) · avläst i dag Alla 26 →

Agenter & datoranvändning

Vilken modell klarar långa uppgifter på egen hand, i datorn och på webben?

GDPval-AA v2.1 Artificial Analysis

Hur bra AI-agenter är på riktiga arbetsuppgifter från 44 yrken, som rapporter, kalkylark och presentationer, bedömt genom blinda jämförelser mellan modellernas leveranser.

  1. 1 1866 (1840–1892)
  2. 2
    Muse Wonder Full, max
    1857 (1832–1882)
  3. 3 1846 (1820–1872)
  4. 4 1838 (1814–1861)
  5. 5
    Muse Wonder (inte Full), max
    1770 (1747–1793)
Elo-poäng · avläst i dag Alla 27 →
OSWorld 2.0 XLANG Lab, University of Hong Kong

Hur ofta en AI-agent helt på egen hand klarar långa, verklighetstrogna arbetsuppgifter på en dator genom att klicka, skriva och använda vanliga program och webbplatser.

  1. 1
    Anthropic Claude Opus 5 Inaktuell
    tankenivå max; uppgiftsversion v2.1
    44.33% (delpoäng 77.67%)
  2. 2
    tankenivå max; uppgiftsversion v2.1
    39.25% (delpoäng 69.56%)
  3. 3
    Anthropic Claude Opus 5 Inaktuell
    tankenivå high; uppgiftsversion v2.1
    36.89% (delpoäng 68.92%)
  4. 4
    Anthropic Claude Opus 5 Inaktuell
    tankenivå xhigh; uppgiftsversion v2.1
    33.33% (delpoäng 73.11%)
  5. 5
    Anthropic Claude Opus 5 Inaktuell
    tankenivå medium; uppgiftsversion v2.1
    33.01% (delpoäng 64.85%)
Andel helt klarade uppgifter (%) · avläst i dag Alla 18 →

Bildgenerering & redigering

Vilken modell gör och redigerar bilder bäst?

Image Edit Arena Arena (tidigare LMArena)

Vilken modell folk tycker redigerar en befintlig bild bäst efter en skriven instruktion.

  1. 1
    Sunburst, preliminär placering (få röster)
    1514 ± 6
  2. 2
    Flare, preliminär placering (få röster)
    1481 ± 5
  3. 3 1461 ± 3
  4. 4
    preliminär placering (få röster)
    1439 ± 6
  5. 5
    preliminär placering (få röster)
    1426 ± 6
Elo-poäng · avläst i dag Alla 19 →

Video

Vilken modell gör bäst video?

Text-to-Video Arena Arena (tidigare LMArena)

Vilken videomodell folk föredrar när två anonyma modeller gör ett klipp från samma beskrivning.

  1. 1 1516 ± 15
  2. 2
    Google gemini-omni-flash
    Google
    1513 ± 9
  3. 3
    preliminär placering (få röster)
    1493 ± 17
  4. 4
    preliminär placering (få röster)
    1492 ± 18
  5. 5
    Dreamina Seedance 2.0 (720p)
    Bytedance
    1479 ± 8
Elo-poäng · avläst i dag Alla 16 →

Tal & ljud

Vilken modell är bäst på uppläsning och transkribering?

Hur få ord en modell för tal till text (transkribering) gör fel på när den skriver ut inspelat engelskt tal.

  1. 1
    OtterAI/speech-v3.1
    Otter.ai · De öppna testresultaten är inskickade av Otter.ai själva; de privata är kontrollerade av topplistan
    4,55 %
  2. 2
    zoom/scribe_v2_pro
    Zoom
    4,70 %
  3. 3
    Microsoft microsoft/azure-speech-07-2026
    Microsoft
    5,02 %
  4. 4
    modulate/multilingual
    Modulate
    5,06 %
  5. 5
    reson8/resonant-1
    Reson8
    5,21 %
Ordfelfrekvens (WER), snitt i procent · avläst i dag Alla 17 →

Juridik

Vilken modell är bäst på juridiska frågor?

LegalBench Vals AI

Hur väl en modell klarar korta juridiska resonemangsuppgifter, mest på amerikansk rätt och på engelska.

  1. 1
    Anthropic Claude Fable 5 Inaktuell
    88.56% ± 0.33
  2. 2 88.51% ± 0.42
  3. 3 88.30% ± 0.37
  4. 4
    Wonder Full (Metas mest påkostade läge)
    87.42% ± 0.41
  5. 5
    Google Gemini 3.1 Pro Preview (02/26)
    Google
    87.40% ± 0.33
Andel rätta svar (%) · avläst i dag Alla 32 →

Medicin & hälsa

Vilken modell är bäst på medicinska frågor?

Finans & ekonomi

Vilken modell är bäst på finansiell analys?

Svenska & nordiska språk

Vilken modell är bäst på svenska?

EuroEval – svenska (generativa modeller) EuroEval (Alexandra Institute)

Hur bra språkmodeller är på svenska, mätt på åtta svenska test: allt från att förstå recensioner och läsa en text till fakta, sammanfattning och vardagslogik.

  1. 1
    utan exempel i frågan (zero-shot)
    1.20 ± 0.04
  2. 1
    utan exempel i frågan (zero-shot)
    1.22 ± 0.04
  3. 1
    Google gemini-3.7-flash Inaktuell
    utan exempel i frågan (zero-shot)
    1.27 ± 0.04
  4. 1
    med exempel i frågan (few-shot); öppna vikter
    1.28 ± 0.11
  5. 2
    Google gemini-3.6-flash Inaktuell
    utan exempel i frågan (zero-shot)
    1.32 ± 0.03
Rangpoäng (snitt av placeringar, lägre är bättre) · avläst i dag Alla 18 →

Vilka embeddingmodeller som bäst förstår och hittar text på svenska, danska och norska.

  1. 1
    codefuse-ai/F2LLM-v2-14B
    codefuse-ai
    71.10
  2. 2 70.43
  3. 3
    codefuse-ai/F2LLM-v2-8B
    codefuse-ai
    69.94
  4. 4
    codefuse-ai/F2LLM-v2-4B
    codefuse-ai
    68.46
  5. 5 68.59
Snittresultat över 28 uppgifter (0–100), ordnat efter Borda-placering · avläst i dag Alla 15 →

Sök & embeddings

Vilken modell är bäst för sökning och att hitta rätt dokument?

Den mest använda topplistan för embeddingmodeller, alltså modellerna bakom sökning och "hitta rätt dokument", testad på över 1 000 språk.

  1. 1
    microsoft/harrier-oss-v1-27b
    74.27
  2. 2
    Tencent tencent/KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
    Tencent
    72.32
  3. 3
    NVIDIA nvidia/llama-embed-nemotron-8b
    NVIDIA
    69.46
  4. 4
    Qwen/Qwen3-Embedding-8B
    70.58
  5. 5
    Google google/gemini-embedding-001
    Google · betaltjänst; föregångare till Gemini Embedding 2
    68.37
Snittresultat över 131 uppgifter (0–100), ordnat efter Borda-placering · avläst i dag Alla 16 →
Search Arena LMArena (arena.ai)

Vilken AI-modell med inbyggd webbsökning som vanliga användare föredrar när de jämför två svar sida vid sida.

  1. 1
    mycket högt tänkande
    1261 ± 6
  2. 2
    Alibaba (Qwen, Wan, Tongyi) Qwen3.8-Max Inaktuell
    få röster (1 870), stor osäkerhet
    1261 ± 13
  3. 3
    Anthropic Claude Opus 4.6 (Search)
    Anthropic
    1251 ± 5
  4. 4
    OpenAI GPT-5.5 (Search)
    OpenAI
    1247 ± 5
  5. 5
    högt tänkande
    1246 ± 7
Arena-poäng (Elo-liknande, från användarröster) · avläst i dag Alla 17 →