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Classifica IA

I migliori modelli a pesi aperti

Lo stesso punteggio complessivo della classifica generale, ma solo tra i modelli a pesi aperti — quelli che si possono scaricare ed eseguire sul proprio hardware. La selezione mostra quanto i modelli aperti restano indietro rispetto ai chiusi, e in quali compiti non restano indietro affatto.

100 modelli nella tabella
106 considerati nel calcolo
27 luglio 2026 uscita del modello più recente qui
7 agosto 2026 ultimo ricalcolo
# Modello Sviluppatore Punteggio complessivo Accesso$ / 1M Uscita$ / 1M Contestotoken codice31 % matematica19 % conoscenze25 % ragionamento25 %
1 MiMo V2.5 Pro Xiaomi 99,87 98–100 $0,44 $0,87 1.050K 99,7 99,8 100 100
2 Kimi K3 ≈ Moonshot AI (Kimi) 99,5 95–100 $2 $8 1.049K 100 — 98,5 99,9
3 GLM 5.1 ≈ Zhipu AI / Z.ai 98,05 96–99 $0,06 $0,22 205K 98,6 100 96,2 97,9
4 Kimi K2.6 ≈ Moonshot AI (Kimi) 97,42 96–99 $0,22 $1,14 262K 97,2 99 97,4 96,6
5 GLM 5.2 ≈ Zhipu AI / Z.ai 95,83 93–98 $0,42 $1,32 1.049K 95,1 98,2 93,5 97,2
6 MiMo V2 Pro ≈ Xiaomi 94,35 92–97 $0,44 $0,87 1.049K 94,9 92,6 95,2 94,1
7 Inkling ≈ Thinking Machines Lab 94,27 90–97 $1,87 $4,68 1.049K 93 99,9 93,3 92,7
8 DeepSeek V4 Pro ≈ DeepSeek 93,2 91–95 $0,44 $0,87 1.049K 93,7 91,3 92,6 94,7
9 MiniMax M3 ≈ MiniMax 92,88 91–95 $0,3 $1,2 1.049K 94,1 91,2 93,4 92,1
10 Qwen3.5 397B-A17B ≈ Alibaba (Qwen) 92,64 91–94 $0,6 $3,6 262K 92,6 92,8 93 92,2
11 Hy3 ≈ Tencent (Hunyuan) 92,39 88–97 $0,13 $0,53 262K 93 — 91,9 92,1
12 MiMo V2.5 ≈ Xiaomi 92,27 90–94 $0,14 $0,28 1.050K 93,4 90,6 92 92,3
13 Qwen3.6 Plus ≈ Alibaba (Qwen) 92,22 91–94 $0,5 $3 1.000K 92,6 93,3 91,2 92
14 GLM 5V Turbo ≈ Zhipu AI / Z.ai 91,9 89–95 $0,7 $3,1 203K 93 94,2 89,7 91
15 Gemma 4 31B ≈ Google DeepMind 91,75 88–95 $0,14 $0,4 262K 90,3 96,9 90,1 91,4
16 GLM 5 ≈ Zhipu AI / Z.ai 91,43 89–93 $0,48 $1,9 205K 91,5 90,2 91,1 92,7
17 Gemma 4 26B-A4B ≈ Google DeepMind 90,55 86–94 $0,05 $0,29 262K 87,9 97 89,4 90,1
18 MiMo V2 Omni ≈ Xiaomi 90,47 88–93 $0,14 $0,28 262K 92,5 88,7 88,8 90,9
19 DeepSeek V4 Flash ≈ DeepSeek 89,64 88–91 $0,14 $0,28 1.049K 90,5 87,7 88,6 91
20 Mistral Medium 3.5 ≈ Mistral AI 89,33 86–93 $1,5 $7,5 262K 91,4 89,1 86,8 89,4
21 GLM 4.6 ≈ Zhipu AI / Z.ai 88,74 87–91 $0,29 $1,14 205K 89,1 88,9 86,7 90,2
22 DeepSeek V3.2 ≈ DeepSeek 88,52 87–90 $0,28 $0,4 164K 88,9 89,7 86,9 88,7
23 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 ≈ Alibaba (Qwen) 88,49 87–90 $0,1 $0,1 262K 88,1 88,6 88,7 88,8
24 Kimi K2 Thinking Turbo ≈ Moonshot AI (Kimi) 88,32 87–90 $1,15 $8 262K 89,9 88 87,5 87,4
25 GLM 4.7 ≈ Zhipu AI / Z.ai 88,26 85–91 $0,15 $0,8 205K 90,5 86,6 84 91
26 Qwen3 VL 235B A22B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 87,84 84–91 $0,4 $1,6 262K 87,1 87,2 89,1 88
27 MiniMax M2.7 ≈ MiniMax 87,49 86–89 $0,3 $1,2 205K 89,5 85,9 87,4 86,3
28 Qwen3 Next 80B A3B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 86,81 84–89 $0,15 $1,2 262K 87,3 91,2 82,1 87,6
29 Qwen3.5 122B-A10B ≈ Alibaba (Qwen) 86,63 85–89 $0,4 $3,2 262K 86,2 87,9 86,7 86,1
30 GLM 4.5 ≈ Zhipu AI / Z.ai 86,47 84–89 $0,2 $0,8 131K 85,6 87,5 85,5 87,7
31 Qwen3 235B A22B Thinking-2507 ≈ Alibaba (Qwen) 85,81 82–90 $0,1 $0,1 262K 83,5 84,2 91 84,8
32 Qwen3.5 27B ≈ Alibaba (Qwen) 85,21 83–87 $0,3 $2,4 262K 83,7 89 85 84,4
33 DeepSeek V3.2 Exp ≈ DeepSeek 85,08 82–88 $0,22 $0,33 164K 85,6 86,8 80,3 88
34 MiMo V2 Flash ≈ Xiaomi 85,03 83–87 $0,14 $0,28 262K 87,3 80 85,3 85,8
35 Step 3.5 Flash ≈ StepFun 84,61 83–86 $0,1 $0,3 262K 86,3 82,7 84,6 83,9
36 Qwen3 VL 235B A22B Thinking ≈ Alibaba (Qwen) 84,01 80–88 $0,4 $4 262K 84,4 84,6 84 83,1
37 DeepSeek V3.1 ≈ DeepSeek 82,99 80–86 $0,2 $0,7 164K 81,5 86,2 80,7 84,7
38 DeepSeek R1 0528 ≈ DeepSeek 82,79 80–86 $0,25 $0,25 164K 84,2 81,9 79,6 84,9
39 Qwen3.5 35B A3B ≈ Alibaba (Qwen) 81,28 79–83 $0,25 $2 262K 80,3 82,3 81,5 81,5
40 DeepSeek V3.1 Terminus ≈ DeepSeek 80,98 76–86 $0,21 $0,79 164K 79,8 80,7 — 82,7
41 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ≈ Alibaba (Qwen) 80,45 78–83 $0,05 $0,19 262K 82,1 79,8 78,4 80,9
42 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B ≈ NVIDIA 78,9 75–83 $0,15 $0,65 262K 79,6 76,9 79,6 78,8
43 Nemotron 3 Super ≈ NVIDIA 78,9 75–83 $0,2 $0,8 1.000K 79,6 76,9 79,6 78,8
44 Kimi K2 0905 Preview ≈ Moonshot AI (Kimi) 77,35 74–81 $0,6 $2,5 262K 78,3 80,4 73,7 77,6
45 GLM 4.5 Air ≈ Zhipu AI / Z.ai 77,03 75–79 $0,11 $0,29 131K 77,5 80,5 74,2 76,6
46 Qwen3 Next 80B A3B Thinking ≈ Alibaba (Qwen) 76,15 73–79 $0,15 $1,2 262K 76,5 79,9 74,1 74,9
47 MiniMax M2.5 ≈ MiniMax 74,8 73–77 $0,3 $1,2 1.000K 73,6 76,5 75,1 74,7
48 Qwen3 Coder 480B A35B ≈ Alibaba (Qwen) 74,8 72–77 $1,5 $7,5 262K 81 72,8 68 75,3
49 Qwen 3 235b A22B ≈ Alibaba (Qwen) 74,31 72–77 $0,7 $2,8 131K 75,2 79,9 70,1 73,1
50 GPT OSS 120B ≈ OpenAI 74,18 72–76 $0,03 $0,14 131K 74,1 78,2 72 73,5
51 Nemotron 3 Nano 30B A3B ≈ NVIDIA 73,19 70–76 $0,05 $0,2 262K 74 74,5 73,9 70,5
52 GLM 4.7 Flash ≈ Zhipu AI / Z.ai 72,86 70–76 $0,04 $0,3 203K 74,6 70,8 72,7 72,3
53 DeepSeek Reasoner ≈ DeepSeek 72,65 70–76 $0,55 $2,19 164K 72,2 79,2 68 72,9
54 DeepSeek Chat 0324 ≈ DeepSeek 72,54 71–74 $0,2 $0,6 164K 71,5 74,7 70,8 73,9
55 Kimi K2 0711 ≈ Moonshot AI (Kimi) 72,51 70–75 $0,6 $2,5 131K 73,5 73,1 69,7 73,7
56 Qwen3 32B ≈ Alibaba (Qwen) 71,71 66–77 $0,7 $2,8 131K 69,2 80,6 72,8 67,1
57 Trinity Large Preview ≈ Arcee AI 70,74 69–73 — — 131K 74,1 65,5 70,7 70,6
58 Trinity Large Thinking ≈ Arcee AI 70,66 69–73 $0,22 $0,85 262K 69,4 73 72,5 68,7
59 INTELLECT 3 ≈ Prime Intellect 70,49 66–75 $0,2 $1,1 128K 71,5 76,8 64,6 70,4
60 MiniMax M2 ≈ MiniMax 70,05 65–75 $0,3 $1,2 205K 72,6 69,2 65,1 72,4
61 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ≈ Meta AI 69,28 63–75 $0,05 $0,25 131K 68,9 79,6 64,7 66,6
62 GLM 4.5V ≈ Zhipu AI / Z.ai 68,82 63–74 $0,29 $0,86 128K 67,3 69,2 71,7 67,6
63 MiniMax M1 ≈ MiniMax 68,16 66–70 $0,13 $1,25 1.000K 69,4 71,8 63,8 68,2
64 Mistral Small 3.2 ≈ Mistral AI 66,32 64–69 $0,1 $0,3 128K 70,2 66,9 60 67,4
65 Qwen: QwQ 32B ≈ Alibaba (Qwen) 66,11 64–68 $0,18 $0,2 131K 64,1 71,2 65,6 65,3
66 Qwen3 30B A3B ≈ Alibaba (Qwen) 65,02 63–67 $0,09 $0,2 131K 64,9 70,1 63,6 62,8
67 Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ≈ Meta AI 63,51 57–70 $0,6 $1,8 128K 59,3 71,3 — 63
68 Gemma 3 27B ≈ Google DeepMind 62,8 61–65 $0,03 $0,11 131K 61,5 59,6 61,4 68,2
69 DeepSeek V3 ≈ DeepSeek 61,58 59–64 $0,27 $1,1 164K 62,1 59,5 61,9 62,2
70 Command A ≈ Cohere 61,58 60–63 $2,5 $10 256K 63,3 56,7 59,4 65,3
71 Granite 4.1 8B ≈ IBM 60,2 55–66 $0,05 $0,1 131K 59 60,8 63,1 58,4
72 Olmo 3 32B Think ≈ Allen Institute for AI 60,01 55–65 $0,15 $0,5 66K 60,9 60,7 58,3 60
73 GPT OSS 20B ≈ OpenAI 56,53 53–60 $0,01 $0,07 131K 58,4 61,2 53,3 53,9
74 Llama 4 Maverick 17b 128e Instruct ≈ Meta AI 55,7 54–58 $0,05 $0,1 1.049K 57,2 56,9 53,2 55,5
75 Gemma 3 12B IT ≈ Google DeepMind 55,53 50–61 $0,05 $0,1 131K 52,6 58,6 50,8 61,6
76 Qwen2.5 72B Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 52,93 51–55 $1,4 $5,6 131K 55 52,7 50,3 53,1
77 Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ≈ Meta AI 52,16 50–54 $0,05 $0,1 10.000K 53,6 53,6 49 52,4
78 Llama 3.1 405B Instruct ≈ Meta AI 50,95 49–53 $0,12 $0,3 128K 53,1 51,7 47,1 51,6
79 Gemma 3n E4b It ≈ Google DeepMind 50,64 48–53 $0,02 $0,04 33K 49,9 45 50,4 56,1
80 Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ≈ Meta AI 50,63 47–54 $0,6 $0,6 128K 50,5 49,9 49,7 52,2
81 Mistral Large 2407 ≈ Mistral AI 49,5 48–51 $3 $9 131K 51,6 47,6 47,8 50
82 Llama 3.3 70B Instruct ≈ Meta AI 48,94 47–51 $0,05 $0,23 131K 49,8 49,1 46,4 50,3
83 Mistral Large ≈ Mistral AI 48,25 46–50 $2 $6 131K 51,3 47,5 43,1 50,1
84 Qwen2.5 Coder 32b Instruct ≈ Alibaba (Qwen) 48,1 44–53 $0,06 $0,2 128K 51,4 45 45,5 48,9
85 Llama 3.1 70B ≈ Meta AI 45,94 44–48 $0,12 $0,3 131K 47,9 45,3 43,2 46,7
86 Gemma 3 4B IT ≈ Google DeepMind 44,68 39–50 $0,04 $0,08 131K 41,5 42,2 46 49,1
87 Mistral: Mistral Small 3 ≈ Mistral AI 43,69 41–47 $0,05 $0,08 33K 44,9 42,5 41,9 44,9
88 Phi 4 ≈ Microsoft 42,27 40–45 $0,06 $0,14 128K 41,7 43,8 42,1 41,9
89 Google: Gemma 2 27B Google DeepMind 36,69 35–38 $0,65 $0,65 8K 37,3 35,7 36,1 37,3
90 Aya Expanse 32B ≈ Cohere 35,39 33–38 — — 128K 34,2 32,8 38,1 36,2
91 Llama 3 70B Instruct ≈ Meta AI 35,36 34–37 $0,12 $0,3 8K 36,3 37,1 31,8 36,5
92 Ministral 8B (latest) ≈ Mistral AI 34,53 30–39 $0,1 $0,1 128K 35,3 30 35,8 35,7
93 Command R+ ≈ Cohere 33,38 30–37 $2,5 $10 128K 32,1 29,9 36,5 34,5
94 Llama 3.1 8B ≈ Meta AI 31,5 30–33 $0,02 $0,03 131K 33,8 27,8 30,8 32,1
95 Aya Expanse 8B ≈ Cohere 28,06 25–31 — — 8K 26,3 25,1 32,4 28
96 Command R ≈ Cohere 27,79 25–31 $0,15 $0,6 128K 28,3 21,9 29,6 29,8
97 Meta: Llama 3 8B Instruct ≈ Meta AI 23,55 22–25 $0,03 $0,04 8K 24,4 21,1 24,9 23
98 Phi-3-medium instruct (4k) ≈ Microsoft 22,48 20–25 $0,17 $0,68 4K 19,7 26,4 23,9 21,6
99 Mixtral 8x7B ≈ Mistral AI 19,41 17–21 $0,15 $0,15 33K 18,9 20,1 20 19
100 Gemma 2 2b It ≈ Google DeepMind 18,17 16–20 — — 128K 15,8 17 21,6 18,5

La tabella scorre lateralmente: non tutte le colonne entrano.

Le colonne a destra sono gli addendi del punteggio, riportati a una scala comune 0–100 secondo la dispersione reale tra i modelli misurati. Sommati con i pesi indicati, danno il numero della colonna principale: da essi si vede in che cosa esattamente un modello ha superato un altro. Un trattino significa «non misurato», non zero.

Il prezzo è il più basso tra i fornitori del modello, tariffa base, senza tariffe batch o agevolate. Ingresso e uscita sono mostrati separatamente di proposito: nella maggior parte dei modelli l'uscita costa diverse volte più dell'ingresso, e il conto finale dipende da quale dei due prevale nel compito.

Il segno ≈ indica i modelli il cui intervallo di confidenza si sovrappone a quello della riga sopra. Qui ce ne sono 98 modelli — il loro ordine reciproco non è determinato dai dati disponibili.

L'intervallo di confidenza di metà dei modelli supera 4,8 punti — cioè circa 6 righe adiacenti della tabella. All'interno di un gruppo così l'ordine non è dato dai dati ma da chi ha votato questa volta; i dati reggono la differenza tra l'inizio e la fine dell'elenco, non la vicinanza tra le posizioni.