Все рейтинги
Лучшие нейросети для работы с текстом в 2026
Рейтинг по MMLU — универсальные модели для письма и анализа
Обновлено: 19 апреля 2026 г. · 20 моделей в рейтинге
Для текстовых задач — писать статьи, анализировать документы, делать summary — главный показатель качества — MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Это тест на широту общих знаний и способность рассуждать в разных областях: наука, право, медицина, гуманитарные.
В 2026 году планка MMLU поднялась выше 90% — GPT-5.4, Claude Opus, Gemini 3.1 Pro идут плечом к плечу. Для большинства обычных текстовых задач (описание товара, пост, письмо) разница между 91 и 93 процентами — не заметна. Заметна она при специализированных запросах: медицинские, юридические, академические.
Порог «достаточного» качества для 90% задач — около 85% MMLU. Это все современные mini-модели (GPT-4o mini, Claude Haiku, Gemini Flash) при ценах в 10-20 раз ниже флагманов.
| # | Модель | MMLU | Контекст | Input $/1M | |
|---|---|---|---|---|---|
1 |  GPT-5.4 OpenAI | 92.3% | 400K | $2.50 | Обзор → |
2 |  Claude Opus 4.7 Anthropic | 91.5% | 1M | $5 | Обзор → |
3 | Claude Opus 4.6 Anthropic | 91.1% | 1M | $5 | Обзор → |
4 |  Gemini 3.1 Pro Google | 90.5% | 1M | $2 | Обзор → |
5 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | 89.3% | 1M | $3 | Обзор → |
6 |  DeepSeek V4 DeepSeek | 89.2% | 1M | $0.30 | Обзор → |
7 | GPT-4o OpenAI | 88.7% | 128K | $2.50 | Обзор → |
8 | Claude Sonnet 3.5 Anthropic | 88.7% | 200K | $3 | Обзор → |
9 |  Llama 3.1 405B Meta | 88.6% | 128K | $3.50 | Обзор → |
10 | Muse Spark Meta | 88.5% | 1M | $3 | Обзор → |
11 |  GLM-5.1 Zhipu AI | 88.1% | 200K | $1 | Обзор → |
12 |  Qwen 3 Alibaba Cloud | 87.8% | 262K | $0.20 | Обзор → |
13 | Gemini 2.5 Pro Google | 86.2% | 1.0M | $1.25 | Обзор → |
14 | Llama 3.3 70B Meta | 86% | 128K | $0.88 | Обзор → |
15 |  Llama 4 Nemotron NVIDIA + Meta | 85.7% | 131K | $0.45 | Обзор → |
16 | Llama 4 Maverick Meta | 85.5% | 1M | $0.27 | Обзор → |
17 | Qwen 2.5 72B Alibaba Cloud | 85.3% | 131K | $0.12 | Обзор → |
18 |  Gemma 4 Google DeepMind | 85.2% | 256K | Free | Обзор → |
19 |  Phi-4 Microsoft | 84.8% | 16K | $0.07 | Обзор → |
20 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | 83% | 200K | $1 | Обзор → |
Если задача — длинные документы (книги, большие отчёты), смотрите не только MMLU, но и размер контекста: Gemini 2.5/3.1 и новые Claude дают 1M токенов (примерно 750 тысяч слов за раз), большинство остальных моделей ограничены 128-200 тысячами токенов. Полный рейтинг по контексту — в нашей подборке моделей с большим контекстом.
Для русскоязычных задач часто удобнее отечественные модели — YandexGPT 5 Pro и GigaChat 2 имеют лучшее понимание устойчивых выражений и контекстов рынка РФ, хотя и отстают от флагманов на общих бенчмарках.
Часто задаваемые вопросы
Что такое MMLU и сколько это в %?+
MMLU — тест из 15 908 вопросов с множественным выбором по 57 темам. 100% — идеально, но даже эксперты-люди получают около 89%. Модели выше 90% — это уровень хорошего специалиста.
Для какого языка лучше подойдут западные vs российские модели?+
Флагманские GPT/Claude/Gemini отлично работают на русском — обучены на огромных корпусах. Яндекс и Сбер лучше в специфических доменах (юрфакт РФ, бизнес-лексика РФ).
Сколько токенов в одном русском слове?+
В среднем 2-3 токена. Русский язык «тяжелее» английского для большинства токенизаторов. Это значит, что 200K контекста — это около 70-100 тысяч русских слов.
Нужна ли флагманская модель для простых задач?+
Нет. Для переформулирования, перевода, summary, извлечения данных — mini-модели справляются отлично и экономят в 20 раз. Флагманов стоит звать только когда нужны сложные рассуждения.