fedi-index: açık verilere dayalı yapay zekâ modeli sıralaması

Dil modellerinin kendi sıralamamız: insan tercih oyları ve bağımsız benchmark çalıştırmaları tek bir ölçekte, her puanın belirsizliği ve bileşenleriyle birlikte.

2026-10 canlı verileri (her gün yeniden hesaplanır) · Metodoloji v1 · Metodoloji · Geçmiş · JSON

Tümü Açık ağırlıklı Kapalı

Seviye

Model

fedi-index

Yüzdelik

İnsanlar tercih ediyor

Görevleri çözüyor

Fiyat/performans

Kaynaklar

1.466 ±6

1.466

1.465

+44

›

1.457 ±6

1.460

1.453

+60

›

1.456 ±5

1.474

—

+93◆

›

1.448 ±10

1.452

1.441

+92◆

›

1.448 ±6

1.459

1.432

+105◆

›

1.443 ±2

1.457

—

+80

›

1.442 ±5

1.453

1.427

+45

›

1.435 ±11

—

1.454

+40

›

1.435 ±5

1.443

1.423

+44

›

1.433 ±4

1.449

—

+98◆

›

1.432 ±5

1.445

1.415

+36

›

1.427 ±5

1.437

1.415

+33

›

1.425 ±7

1.432

1.416

+46

›

1.424 ±13

—

1.445

+89

›

1.418 ±6

1.426

1.407

+26

›

1.418 ±5

1.430

1.405

+36

›

1.413 ±8

1.424

1.392

+50

›

1.412 ±5

1.425

1.396

+27

›

1.412 ±6

1.428

1.390

+23

›

1.411 ±3

1.425

—

+33

›

1.411 ±3

1.424

—

+68

›

1.411 ±2

1.423

—

+75

›

1.407 ±7

1.419

1.392

+71

›

1.407 ±6

1.403

1.413

+38

›

1.404 ±2

1.416

—

+26

›

1.400 ±11

—

1.416

›

1.398 ±7

1.426

1.359

+58

›

1.398 ±6

1.416

1.373

+20

›

100

1.396 ±3

1.408

—

+18

›

102

1.395 ±8

1.406

1.383

+46

›

104

1.394 ±4

1.407

—

+27

›

105

1.394 ±10

1.402

1.375

+32

›

108

1.391 ±8

1.416

1.358

+54

›

110

1.391 ±2

1.402

—

+14

›

111

1.390 ±6

1.403

—

+31

›

113

1.388 ±3

1.400

—

+32

›

116

1.387 ±2

1.398

—

+55◆

›

117

1.386 ±8

1.409

1.356

-19

›

118

1.386 ±2

1.397

—

+14

›

121

1.381 ±2

1.392

—

+50

›

122

1.381 ±11

—

1.395

›

125

1.380 ±3

1.391

—

+18

›

129

1.378 ±14

—

1.391

-2

›

130

1.377 ±10

1.399

1.340

+19

›

131

1.376 ±7

1.383

1.365

+11

›

133

1.374 ±4

1.386

—

-17

›

138

1.371 ±9

1.357

1.392

›

144

1.360 ±15

—

1.375

›

147

1.356 ±9

1.375

1.320

+25

›

149

1.356 ±4

1.366

—

›

150

1.356 ±9

1.363

1.346

-22

›

151

1.356 ±2

1.365

—

-2

›

157

1.347 ±6

1.357

—

-12

›

158

1.346 ±3

1.356

—

-10

›

160

1.344 ±3

1.353

—

-22

›

161

1.344 ±8

1.345

1.341

-2

›

167

1.332 ±4

1.342

1.286

›

170

1.330 ±16

—

1.342

›

171

1.330 ±4

1.338

—

-32

›

176

1.325 ±2

1.333

—

-30

›

177

1.324 ±3

1.332

—

›

179

1.321 ±2

1.329

—

-36

›

183

1.317 ±3

1.325

—

-14

›

184

1.316 ±5

1.323

—

-60

›

185

1.315 ±6

1.323

—

-40

›

186

1.310 ±6

1.318

—

-14

›

187

1.309 ±9

1.309

1.310

-29

›

189

1.303 ±7

1.310

—

›

195

1.293 ±9

1.273

1.325

-26

›

202

1.282 ±5

1.288

—

-28

›

203

1.279 ±3

1.284

—

›

208

1.266 ±5

1.270

—

-95

›

226

1.199 ±5

1.198

—

-133

›

234

1.169 ±3

1.167

—

-236

›

AArena (insan oyları)EEpoch AI (benchmark'lar) ◆ Pareto sınırı: hem daha iyi hem daha ucuz olan yok

fedi-index sabit ölçekte bir Elo eşdeğeridir: aynı metodoloji sürümünde aylar arasında karşılaştırılabilir. S–D kademeleri: kesitteki yüzdeliğe göre ve güven aralığının izin verdiğinden iyi olmamak üzere (eşikler metodolojide). “Geçici” — modeli burada yalnızca bir kaynak ailesi ölçtü. Metodoloji

Fiyat/performans: fiyatına göre kalite

Her nokta ücretli API'si olan bir modeldir: fedi-index ile karma fiyat (3 girdi : 1 çıktı, sağlayıcıların medyanı). Çizgi Pareto sınırıdır — hem kalitede hem fiyatta kimsenin geçemediği modeller.

fedi-index ve fiyat Pareto sınırı: hem daha iyi hem daha ucuz olan yok ↑ fedi-index · → 1M token başına $ (log)

Pareto sınırı: 9 model

Qwen3.7 Flash 1.364 · $0,055
Solar Pro 4 1.370 · $0,105
MiMo-V2-Flash 1.387 · $0,15
MiMo-V2.6-Flash 1.433 · $0,175
GLM 5.3 Flash 1.448 · $0,2375
DeepSeek V4.1 Flash 1.448 · $0,42
MiMo-V2.6-Pro 1.456 · $0,5438
Gemini 3.8 Flash 1.472 · $1,50
Claude Opus 5.5 1.504 · $8

Kendi donanımınızda

Yaygın ev kurulumlarında sıralanan açık modeller: genel puan, üretim rahat hızdan yavaşsa veya kuantizasyon Q4'ün altındaysa düşürülür.

GPU 12 GB

1 Qwen3 Next 80B A3B Instruct Q5_K_M · kısmen RAM'de ≈24 token/sn 62
2 Gemma 4 26B A4B UD-Q8_K_XL · kısmen RAM'de ≈15 token/sn 54
3 Qwen3.5-35B-A3B Q8_0 · kısmen RAM'de ≈18 token/sn 52
4 Qwen3.6 35B A3B UD-Q8_K_XL · kısmen RAM'de ≈17 token/sn 47
5 Qwen3 Next 80B A3B Thinking Q5_K_M · kısmen RAM'de ≈24 token/sn 46
6 Qwen3.5-122B-A10B UD-IQ4_NL · kısmen RAM'de ≈10 token/sn 45
7 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Q8_0 · kısmen RAM'de ≈16 token/sn 45
8 gpt-oss-120b MXFP4 · kısmen RAM'de ≈19 token/sn 44
9 Qwen3.5-9B Q6_K ≈36 token/sn 42
10 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL · kısmen RAM'de ≈4 token/sn 37

GPU 24 GB

1 Qwen3.8 27B UD-Q5_K_S ≈38 token/sn 81
2 Gemma 4 31B Q4_1 ≈37 token/sn 67
3 Gemma 4 26B A4B UD-Q5_K_S ≈129 token/sn 63
4 Qwen3 Next 80B A3B Instruct UD-Q6_K_XL · kısmen RAM'de ≈26 token/sn 62
5 Qwen3.5-27B Q5_K_S ≈38 token/sn 60
6 Qwen3.6 27B Q5_K_S ≈37 token/sn 59
7 Qwen3.5-35B-A3B Q4_K_S ≈191 token/sn 56
8 Qwen3.6 35B A3B UD-Q4_K_S ≈189 token/sn 51
9 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Q5_K_S ≈147 token/sn 50
10 Qwen3.5-122B-A10B Q4_K_S · kısmen RAM'de ≈11 token/sn 47

Mac 64 GB

1 Qwen3.8 27B Q8_0 ≈13 token/sn 64
2 Gemma 4 26B A4B UD-Q8_K_XL ≈40 token/sn 63
3 Qwen3 Next 80B A3B Instruct Q4_K_S ≈84 token/sn 62
4 Qwen3.5-122B-A10B UD-IQ3_XXS ≈44 token/sn 56
5 Qwen3.5-35B-A3B Q8_0 ≈51 token/sn 56
6 Qwen3.6 35B A3B UD-Q8_K_XL ≈49 token/sn 51
7 Gemma 4 31B Q8_0 ≈11 token/sn 50
8 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Q8_0 ≈45 token/sn 50
9 Qwen3.5-27B Q8_0 ≈13 token/sn 48
10 Qwen3.6 27B Q8_0 ≈13 token/sn 47

128 GB birleşik bellek

1 DeepSeek V4 Flash 0423 UD-IQ3_XXS ≈26 token/sn 65
2 Inkling Small UD-IQ3_S ≈23 token/sn 65
3 MiniMax M2.7 UD-IQ4_NL ≈20 token/sn 64
4 Gemma 4 26B A4B UD-Q8_K_XL ≈29 token/sn 63
5 Qwen3 Next 80B A3B Instruct Q8_0 ≈36 token/sn 62
6 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_M ≈10 token/sn 58
7 Qwen3.5-35B-A3B Q8_0 ≈37 token/sn 56
8 Step 3.5 Flash IQ4_XS ≈17 token/sn 55
9 Qwen3.5-122B-A10B Q6_K ≈15 token/sn 54
10 DeepSeek V4 Flash 0731 UD-IQ3_XXS ≈11 token/sn 53

CPU, 32 GB RAM

1 Gemma 4 26B A4B UD-Q4_K_XL ≈6 token/sn 36
2 Qwen3.5-35B-A3B Q4_K_M ≈7 token/sn 32
3 Qwen3.6 35B A3B UD-Q4_K_XL ≈7 token/sn 30
4 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Q4_K_M ≈6 token/sn 28
5 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL ≈2 token/sn 27
6 GLM 4.7 Flash Q4_K_M ≈6 token/sn 24
7 Nemotron 3 Nano 30B A3B Q4_K_M ≈7 token/sn 23
8 Gemma 4 31B Q4_K_M ≈2 token/sn 22
9 Qwen3 30B A3B Q4_K_M ≈6 token/sn 21
10 Qwen3.5-27B Q4_K_M ≈2 token/sn 21

Sığma ve hız bizim tahminlerimizdir (ağırlıklar + KV önbelleği belleğe karşı, hız bant genişliğinden). Kendi kurulumunuzu kontrol edin: Yerelde çalışır mı?

Sitenize ekleyin

Siteniz için widget olarak tablo: kendini günceller ve kaynakların atıfını korur.

Kod

<script src="https://fedi.software/embed.js" data-fig="fedi-index" data-lang="tr" async></script>