Найкраще 2026 року
Найкращі LLM-моделі
Версії LLM, які мають значення у 2026 році, ранжовані реальними вердиктами натовпу, а не лише лабораторними бенчмарками. Кожна модель веде на повний огляд: перевірені ціни API за мільйон токенів, контекстне вікно, чесні сильні та слабкі сторони, чіткий редакційний вердикт.
8 інструментів · рейтинг за голосами натовпу · оновлено: липень 2026 р.
- ВідвідатиClaude Haiku 4.5Головний вибір
Найшвидша модель Anthropic: близько 90% навичок кодування Sonnet 4.5 за $1/$5 за 1M токенів, контекст 200K.
$5/1M out67%(2)Чому: 73.3% на SWE-bench Verified, близько 90% агентного кодування Sonnet 4.5 за третину ціни
- 2Відвідати
Флагман Anthropic класу Mythos від червня 2026: 80.3% на SWE-bench Pro, на 11 пунктів попереду кожної іншої флагманської моделі
$50/1M out63%(4)Чому: 80.3% на SWE-bench Pro проти 69.2% в Opus 4.8, 58.6% у GPT-5.5 і 54.2% у Gemini 3.1 Pro, приблизно на 11 пунктів…
- 3Відвідати
Opus від Anthropic, квітень 2026: 87.6% SWE-bench Verified, контекст 1M, зір високої роздільності, нині позаду Opus 4.8
$25/1M out57%(3)Чому: 87.6% SWE-bench Verified (проти 80.8% в Opus 4.6) і 64.3% SWE-bench Pro на старті, попереду GPT-5.4 (57.7%) і Gemini…
- 4Відвідати
Найагентніший Sonnet від Anthropic: майже якість Opus 4.8 у кодуванні й агентах за $3/$15 із контекстом 1M
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)Чому: Великий агентний приріст проти Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% проти 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% проти 78.5%,…
- 5Відвідати
Флагманська модель Google від листопада 2025: контекст 1M, перша понад 1500 Elo на LMArena, замінена Gemini 3.1 Pro.
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)Чому: Очолила LMArena на старті з рекордними 1501 Elo і набрала 91.9% на GPQA Diamond, найкращий результат на момент релізу
- 6Відвідати
Open weights MoE на 1.6T із контекстом 1M токенів і майже флагманським агентним кодуванням за $0.87 за 1M вихідних токенів
$0.87/1M out57%(3)Чому: Контекстне вікно 1M токенів (8x проти 128K у V3.2) із виходом до 384K токенів, стандартно в офіційному API
- 7Відвідати
Флагманська модель Anthropic рівня Opus для агентного кодування з довгим горизонтом; контекст 1M за $5/$25 за 1M токенів.
$25/1M out57%(3)Чому: SWE-Bench Pro 69.2% (проти 64.3% в Opus 4.7) і перевершує попередні моделі Opus на CursorBench на кожному рівні effort;…
- 8Відвідати
Агентний флагман OpenAI: контекст 1M, SOTA на ARC-AGI-2 і Terminal-Bench 2.0, $5/$30 за 1M токенів.
$30/1M out57%(3)Чому: Контекстне вікно 1M токенів (1,050,000) із максимумом 128K на виході й рівнем міркувань, регульованим від none до xhigh
Вирішальна дуель
Вагаєтеся між двома лідерами? Киньте їх у яму.
Відбір пройшли лише перші 8.
Дивитися повний рейтингБільше гайдів
Ще не визначилися? Відфільтруйте за власними потребами в підборі інструменту.