Gå til indhold
fedi.software

fedi-index: rangering af AI-modeller på åbne data

Vores egen rangering af sprogmodeller: menneskelige præferencestemmer og uafhængige benchmarkkørsler på én skala, med usikkerheden og opdelingen af hver score.

Live-data for 2026-10 (genberegnes dagligt) · Metodik v1 · Metodik · Historik · JSON

Alle Åbne vægte Lukkede
# Tier Model fedi-index Percentil Folk foretrækker Løser opgaver Værdi Kilder Opdeling af scoren
14S1.466 ±6961.4661.465 +44 AE›
24A1.457 ±6921.4601.453 +60 AE›
25A1.456 ±5921.474— +93◆ A›
31A1.448 ±10901.4521.441 +92◆ AE›
33A1.448 ±6891.4591.432 +105◆ AE›
36A1.443 ±2881.457— +80 A›
37A1.442 ±5881.4531.427 +45 AE›
47A1.435 ±1184—1.454 +40 E›
48A1.435 ±5841.4431.423 +44 AE›
50A1.433 ±4831.449— +98◆ A›
51A1.432 ±5831.4451.415 +36 AE›
54A1.427 ±5821.4371.415 +33 AE›
57A1.425 ±7811.4321.416 +46 AE›
58A1.424 ±1380—1.445 +89 E›
65B1.418 ±6781.4261.407 +26 AE›
66B1.418 ±5781.4301.405 +36 AE›
73B1.413 ±8751.4241.392 +50 AE›
74B1.412 ±5751.4251.396 +27 AE›
75B1.412 ±6751.4281.390 +23 AE›
77B1.411 ±3741.425— +33 A›
78B1.411 ±3741.424— +68 A›
79B1.411 ±2731.423— +75 A›
81B1.407 ±7731.4191.392 +71 AE›
82B1.407 ±6721.4031.413 +38 AE›
88B1.404 ±2701.416— +26 A›
94B1.400 ±1168—1.416 +9 E›
97B1.398 ±7671.4261.359 +58 AE›
98B1.398 ±6671.4161.373 +20 AE›
100B1.396 ±3661.408— +18 A›
102B1.395 ±8651.4061.383 +46 AE›
104B1.394 ±4651.407— +27 A›
105B1.394 ±10641.4021.375 +32 AE›
108B1.391 ±8631.4161.358 +54 AE›
110B1.391 ±2631.402— +14 A›
111B1.390 ±6621.403— +31 A›
113B1.388 ±3621.400— +32 A›
116B1.387 ±2611.398— +55◆ A›
117B1.386 ±8601.4091.356 -19 AE›
118B1.386 ±2601.397— +14 A›
121B1.381 ±2591.392— +50 A›
122B1.381 ±1159—1.395 +2 E›
125B1.380 ±3581.391— +18 A›
129B1.378 ±1456—1.391 -2 E›
130B1.377 ±10561.3991.340 +19 AE›
131B1.376 ±7561.3831.365 +11 AE›
133B1.374 ±4551.386— -17 A›
138B1.371 ±9531.3571.392 +9 AE›
144B1.360 ±1551—1.375 +2 E›
147B1.356 ±9501.3751.320 +25 AE›
149C1.356 ±4491.366— +0 A›
150C1.356 ±9491.3631.346 -22 AE›
151C1.356 ±2491.365— -2 A›
157C1.347 ±6471.357— -12 A›
158C1.346 ±3461.356— -10 A›
160C1.344 ±3461.353— -22 A›
161C1.344 ±8451.3451.341 -2 AE›
167C1.332 ±4431.3421.286 +1 AE›
170C1.330 ±1642—1.342 +4 E›
171C1.330 ±4421.338— -32 A›
176C1.325 ±2401.333— -30 A›
177C1.324 ±3401.332— +6 A›
179C1.321 ±2391.329— -36 A›
183C1.317 ±3381.325— -14 A›
184C1.316 ±5371.323— -60 A›
185C1.315 ±6371.323— -40 A›
186C1.310 ±6371.318— -14 A›
187C1.309 ±9361.3091.310 -29 AE›
189C1.303 ±7361.310— — A›
195C1.293 ±9341.2731.325 -26 AE›
202C1.282 ±5311.288— -28 A›
203C1.279 ±3311.284— — A›
208C1.266 ±5291.270— -95 A›
226D1.199 ±5231.198— -133 A›
234D1.169 ±3201.167— -236 A›

…

AArena (menneskelige stemmer)EEpoch AI (benchmarks) ◆ Pareto-front: ingen er både bedre og billigere

fedi-index er en Elo-ækvivalent på en fast skala: sammenlignelig mellem måneder inden for én metodikversion. Niveau S–D: efter percentil i udsnittet og ikke bedre, end konfidensintervallet tillader (grænser i metodikken). »Foreløbig« — kun én kildefamilie har målt modellen her. Metodik

Værdi: kvalitet for pengene

Hvert punkt er en model med betalt API: fedi-index mod blandet pris (3 input : 1 output, median af udbydere). Linjen er Pareto-fronten — modeller, som ingen slår på både kvalitet og pris.

fedi-index mod pris Pareto-front: ingen er både bedre og billigere ↑ fedi-index · → $ pr. 1M tokens (log)
1.000 1.200 1.400 1.600 0,10 US$ 1 US$ 10 US$ 100 US$ Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash MiMo-V2.6-Pro DeepSeek V4.1 Flash MiMo-V2-Flash Solar Pro 4
Pareto-front: 9 modeller
  1. Qwen3.7 Flash 1.364 · 0,055 US$
  2. Solar Pro 4 1.370 · 0,105 US$
  3. MiMo-V2-Flash 1.387 · 0,15 US$
  4. MiMo-V2.6-Flash 1.433 · 0,175 US$
  5. GLM 5.3 Flash 1.448 · 0,2375 US$
  6. DeepSeek V4.1 Flash 1.448 · 0,42 US$
  7. MiMo-V2.6-Pro 1.456 · 0,5438 US$
  8. Gemini 3.8 Flash 1.472 · 1,50 US$
  9. Claude Opus 5.5 1.504 · 8 US$

På din hardware

Åbne modeller rangeret på almindelige hjemmeopsætninger: den generelle score med fradrag, når genereringen er langsommere end behageligt, eller kvantiseringen er under Q4.

GPU 12 GB

  1. 1 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈24 tok/s 62
  2. 2 Gemma 4 26B A4B ≈15 tok/s 54
  3. 3 Qwen3.5-35B-A3B ≈18 tok/s 52
  4. 4 Qwen3.6 35B A3B ≈17 tok/s 47
  5. 5 Qwen3 Next 80B A3B Thinking ≈24 tok/s 46
  6. 6 Qwen3.5-122B-A10B ≈10 tok/s 45
  7. 7 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈16 tok/s 45
  8. 8 gpt-oss-120b ≈19 tok/s 44
  9. 9 Qwen3.5-9B ≈36 tok/s 42
  10. 10 Qwen3.8 27B ≈4 tok/s 37

GPU 24 GB

  1. 1 Qwen3.8 27B ≈38 tok/s 81
  2. 2 Gemma 4 31B ≈37 tok/s 67
  3. 3 Gemma 4 26B A4B ≈129 tok/s 63
  4. 4 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈26 tok/s 62
  5. 5 Qwen3.5-27B ≈38 tok/s 60
  6. 6 Qwen3.6 27B ≈37 tok/s 59
  7. 7 Qwen3.5-35B-A3B ≈191 tok/s 56
  8. 8 Qwen3.6 35B A3B ≈189 tok/s 51
  9. 9 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈147 tok/s 50
  10. 10 Qwen3.5-122B-A10B ≈11 tok/s 47

Mac 64 GB

  1. 1 Qwen3.8 27B ≈13 tok/s 64
  2. 2 Gemma 4 26B A4B ≈40 tok/s 63
  3. 3 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈84 tok/s 62
  4. 4 Qwen3.5-122B-A10B ≈44 tok/s 56
  5. 5 Qwen3.5-35B-A3B ≈51 tok/s 56
  6. 6 Qwen3.6 35B A3B ≈49 tok/s 51
  7. 7 Gemma 4 31B ≈11 tok/s 50
  8. 8 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈45 tok/s 50
  9. 9 Qwen3.5-27B ≈13 tok/s 48
  10. 10 Qwen3.6 27B ≈13 tok/s 47

128 GB delt hukommelse

  1. 1 DeepSeek V4 Flash 0423 ≈26 tok/s 65
  2. 2 Inkling Small ≈23 tok/s 65
  3. 3 MiniMax M2.7 ≈20 tok/s 64
  4. 4 Gemma 4 26B A4B ≈29 tok/s 63
  5. 5 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈36 tok/s 62
  6. 6 Qwen3.8 27B ≈10 tok/s 58
  7. 7 Qwen3.5-35B-A3B ≈37 tok/s 56
  8. 8 Step 3.5 Flash ≈17 tok/s 55
  9. 9 Qwen3.5-122B-A10B ≈15 tok/s 54
  10. 10 DeepSeek V4 Flash 0731 ≈11 tok/s 53

CPU, 32 GB RAM

  1. 1 Gemma 4 26B A4B ≈6 tok/s 36
  2. 2 Qwen3.5-35B-A3B ≈7 tok/s 32
  3. 3 Qwen3.6 35B A3B ≈7 tok/s 30
  4. 4 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈6 tok/s 28
  5. 5 Qwen3.8 27B ≈2 tok/s 27
  6. 6 GLM 4.7 Flash ≈6 tok/s 24
  7. 7 Nemotron 3 Nano 30B A3B ≈7 tok/s 23
  8. 8 Gemma 4 31B ≈2 tok/s 22
  9. 9 Qwen3 30B A3B ≈6 tok/s 21
  10. 10 Qwen3.5-27B ≈2 tok/s 21

Plads og hastighed er vores skøn (vægte + KV-cache mod hukommelse, hastighed ud fra båndbredde). Tjek din egen opsætning: Kan den køre lokalt?

Indlejr på dit website

Tabellen som widget til dit website: den opdaterer sig selv og bevarer kildehenvisningerne.

JSON fedi-index © fedi.software, CC BY 4.0; komponenterne bevarer deres kilders licenser.