Hopp til innholdet
fedi.software

fedi-index: rangering av AI-modeller på åpne data

Vår egen rangering av språkmodeller: menneskelige preferansestemmer og uavhengige benchmark-kjøringer på én skala, med usikkerhet og oppdeling av hver poengsum.

Live-data for 2026-10 (beregnes daglig) · Metodikk v1 · Metodikk · Historikk · JSON

Alle Åpne vekter Lukkede
# Nivå Modell fedi-index Persentil Folk foretrekker Løser oppgaver Verdi Kilder Oppdeling av poengsummen
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-ekvivalent på en fast skala: sammenlignbar mellom måneder innenfor én metodikkversjon. Nivå S–D: etter persentil i utsnittet, og ikke bedre enn konfidensintervallet tillater (grenser i metodikken). «Foreløpig» — bare én kildefamilie har målt modellen her. Metodikk

Verdi: kvalitet for prisen

Hvert punkt er en modell med betalt API: fedi-index mot blandet pris (3 input : 1 output, median av leverandører). Linjen er Pareto-fronten — modeller ingen slår på både kvalitet og pris.

fedi-index mot pris Pareto-front: ingen er både bedre og billigere ↑ fedi-index · → $ per 1M tokens (log)
1 000 1 200 1 400 1 600 USD 0,10 USD 1 USD 10 USD 100 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 · USD 0,055
  2. Solar Pro 4 1 370 · USD 0,105
  3. MiMo-V2-Flash 1 387 · USD 0,15
  4. MiMo-V2.6-Flash 1 433 · USD 0,175
  5. GLM 5.3 Flash 1 448 · USD 0,2375
  6. DeepSeek V4.1 Flash 1 448 · USD 0,42
  7. MiMo-V2.6-Pro 1 456 · USD 0,5438
  8. Gemini 3.8 Flash 1 472 · USD 1,50
  9. Claude Opus 5.5 1 504 · USD 8

På din maskinvare

Åpne modeller rangert på vanlige hjemmeoppsett: den generelle poengsummen, med trekk når genereringen er tregere enn behagelig 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 minne

  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

Plass og hastighet er våre estimater (vekter + KV-cache mot minne, hastighet fra båndbredde). Sjekk ditt eget oppsett: Kjører den lokalt?

Bygg inn på nettstedet ditt

Tabellen som widget for nettstedet ditt: den oppdaterer seg selv og beholder kildehenvisningene.

JSON fedi-index © fedi.software, CC BY 4.0; komponentene beholder lisensene til kildene sine.