Chatbot Arena

真实人类盲评对战,Bradley-Terry Elo 排名,最接近用户感知

基本信息

类别
偏好与排行
官网 / 数据集
https://lmarena.ai/
论文
https://arxiv.org/abs/2403.04132

30 秒看懂

真实用户盲评两两对战,赢的是“人民的选择”。分数是 Elo 排名——相对名次有意义,绝对数字没有。

采用格局:产品体验叙事厂商引用;发布后冲 Arena 是行业惯例

用于写作选型时怎么看

测什么:真实人类盲评对战,Bradley-Terry Elo 排名,最接近用户感知

不测什么:不能证明中文长文业务任务的整体质量;需用自己的文体、长度和事实要求复核。

语言与文体:当前账本未完整披露语言和文体分布

指标与单位:见逐条记录,未披露项不能比较 / 以原始来源为准

可比性:当前没有完整、同快照的可比协议与可靠归一化边界,仅展示原始证据。

说明日期:2026-08-28;具体分数的协议、来源等级和核对日期以每条发布记录为准。

进入写作需求选型

评分协议

匿名两两对战→投票→BT 拟合+bootstrap 置信区间;风格控制上线减少长度偏倚

可比性提示:同一评测的分数是「实验配置」的产物:只要评测版本(variant)、执行框架(harness)、推理档位(reasoning effort)、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同,数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节,请只当作方向参考。

模型发布采用时间轴

共收录 11 场模型发布(收录 12 项分值) · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20

2026
2026-05-08 Google DeepMind / Gemini·国际

Gemini 3.1 Flash-Lite

价格$0.25/$1.5 每百万 tokens · 定价出自 2026-03-03 预览公告,GA 页未重列模态文本·图像

Google 将 Gemini 3.1 Flash-Lite 定位为 Gemini 3 系列中最快、最具成本效率的型号,2026-03-03 预览、2026-05-07/08 转正(GA)。已收录 3 项评测(均出自预览公告)覆盖对话竞技场、科学与多模态推理:亮点 Arena.ai 排行 1432 Elo、GPQA 86.9%。

极速档高性价比GA 转正

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Arena.ai leaderboard 1432 Elo
2025
2025-12-17 Google DeepMind / Gemini·国际

Gemini 3 Flash

上下文1M价格$0.5/$3 每百万 tokens模态文本·图像·视频

Gemini 3 Flash 以「为速度打造的前沿智能」为定位发布,上线即为 Gemini 应用与搜索 AI Mode 默认模型(发布时为 preview)。已收录 25 项评测横跨推理、代码、多模态与 Agent:亮点 AIME 2025(带代码执行)99.7%、SWE-bench Verified 78%。

速度优先多模态1M 长上下文编码与 Agent

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Chatbot Arena 官方未公布数值
2025-12-02 Mistral AI·国际

Mistral Large 3 / Ministral 3 14B / Ministral 3 8B / Ministral 3 3B

本发布含 4 个变体,各变体规格见模型详情。

Mistral 将 Large 3 定位为其迄今最强模型,也是 Mixtral 系列之后首个稀疏 MoE(41B 激活/675B 总参,Apache 2.0 开源,旗舰多模态多语言定位)。已收录评测为榜单类定位:LMArena 开源非推理类第 2、开源总榜第 6。

开源权重 Apache 2.0675B MoE多模态多语言

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Mistral Large 3 · Chatbot Arena 官方未公布数值
2025-11-18 Google DeepMind / Gemini·国际

Gemini 3 Pro / Gemini 3 Deep Think

本发布含 2 个变体,各变体规格见模型详情。

Gemini 3 发布以「智能新纪元」为题呈现,Gemini 3 Pro 为旗舰型号(发布时 preview)。已收录评测横跨推理、代码、多模态与 Agent:亮点 LMArena 1501 Elo、AIME 2025(带代码执行)100%。

旗舰多模态1M 长上下文Agent

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Gemini 3 Pro · Chatbot Arena 1501 Elo
2025-11-17 xAI / Grok·国际

Grok 4.1

模态文本

xAI 将 Grok 4.1 定位为一次可用性导向的风格升级:复用驱动 Grok 4 的大规模强化学习基础设施来优化风格、人格、有用性与对齐,使其更敏锐捕捉细微意图、更具对话魅力且人格连贯,同时完全保留前代的锋利智能与可靠性。已收录评测覆盖竞技场 Elo、情商、创意写作与事实性等领域,Text Arena Thinking 配置 1483 Elo(总榜第一)、EQ-Bench3 1586 Elo(归一化)。

风格与人格优化双配置(Thinking/即时响应)非可验证奖励 RL

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Text Arena, Thinking config 1483 Elo (#1 overall)Text Arena, non-thinking config 1465 Elo (#2 overall)
2025-09-24 Alibaba / Qwen·国内

Qwen3-Max-Instruct / Qwen3-Max-Thinking

本发布含 2 个变体,各变体规格见模型详情。

Qwen3-Max 发布以「大就是好(Just Scale it)」为题,Instruct 为超 1T 总参 MoE 旗舰(36T 预训练 tokens、全局 batch 负载均衡损失,ChunkFlow 支持 1M 长上下文训练)。已收录 9 项评测:亮点 SWE-bench Verified 69.6、LMArena 文本榜 1430。

超大规模 MoEAPI 旗舰1M 长上下文

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Qwen3-Max-Instruct · LMArena text leaderboard 1430
2025-04-05 Meta / Llama·国际

Llama 4 Maverick / Llama 4 Scout / Llama 4 Behemoth

本发布含 3 个变体,各变体规格见模型详情。

发布文称 Maverick 为 Llama 4 herd 中的主力多模态模型(17B 激活、128 专家、400B 总参,MoE 架构)。评测覆盖多模态理解、知识、代码与克丘亚语翻译,亮点为 DocVQA 94.4 与 ChartQA 90.0(LMArena Elo 1417 归属于实验性聊天版本)。

开源权重MoE多模态

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Llama 4 Maverick · Chatbot Arena 1417 Elo
2025-03-25 Google DeepMind / Gemini·国际

Gemini 2.5 Pro

上下文1M模态文本·图像·音频·视频

谷歌将 Gemini 2.5 Pro 实验版定位为其最智能的 AI 模型与 2.5 系列首个思维(thinking)模型,原生多模态并配备 1M token 上下文窗口(200 万即将推出)。已收录评测覆盖推理、代码、长上下文与多模态理解等领域,HLE 无工具 18.8%、SWE-bench Verified 63.8%。

思维模型原生多模态1M 上下文实验版首发

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Chatbot Arena 官方未公布数值
2025-02-19 xAI / Grok·国际

Grok 3 / Grok 3 mini

本发布含 2 个变体,各变体规格见模型详情。

Grok 3 被 xAI 定位为开启『推理代理时代』的 Beta 模型,主打 (Think) 深度推理配置并曾以代号 chocolate 登顶 LMArena。评测覆盖推理、编码、多模态理解与长上下文 RAG:AIME'25 93.3%、GPQA 84.6%、LCB 79.4%、Chatbot Arena 1402 Elo、LOFT(128k)83.3%。

推理增强Beta

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Grok 3 · Chatbot Arena 1402 Elo
2025-01-20 Moonshot AI / Kimi·国内

Kimi k1.5

参数未公开上下文128K tokens模态文本·图像

月之暗面面向深度推理的长思维链强化学习大模型,在数学奥林匹克、复杂编程与视觉长程推理任务上展现出突破性表现。

强化学习深度推理长思维链思考数学竞赛突破图文多模态推理

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Chatbot Arena 图表尚无可读数值
2023
2023-12-06 Google DeepMind / Gemini·国际

Gemini 1.0 Ultra

参数未公开上下文32K tokens模态文本·图像·音频·视频

Google DeepMind 原生多模态大模型开篇之作,其中 Gemini 1.0 Ultra 成为全球首个在 MMLU 基准上超越人类专家的前沿大模型。

原生跨模态超越人类专家多模态推理Ultra旗舰

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Chatbot Arena 图表尚无可读数值

数据缺口(本页暂未收录)

以上字段暂缺时,本页不虚构数字;后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。

复现入口

引用

本页数据更新于 2026-09-20,依据厂商发布材料真实抓取;发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。