Classificati in base al traffico di produzione reale di OrcaRouter e ai voti della community in Battle Mode, non a benchmark dichiarati dai fornitori.
Una classifica combinata per modello — voti LMArena, benchmark indipendenti, adozione dell'ecosistema ed evidenze di produzione OrcaRouter, con pesi pubblici fissi. I nuovi modelli entrano dal primo giorno sulla base di evidenze esterne.
| PosizionePosizione per punteggio composito in questo segmento. | ModelloClic per la pagina completa del modello: prezzi, specifiche, rotte provider. | Punteggio compositoPunteggio combinato 0–100: preferenza umana 40%, benchmark indipendenti 30%, evidenza di produzione OrcaRouter 20%, adozione 10%. | AffidabilitàTasso di successo a 7 giorni e latenza mediana (p50), misurati sul gateway OrcaRouter. | $/1M mistoMedia del prezzo input/output per 1M token; passa il cursore per il dettaglio esatto. | VelocitàThroughput di output in token al secondo sul traffico del gateway OrcaRouter (finestra di 7 giorni) — token generati totali divisi per il tempo di generazione totale. Le barre sono relative al modello più veloce. | SlancioBuzz della community e movimento del punteggio — solo contesto, mai un fattore di classifica. | EvidenzeI segnali grezzi dietro il punteggio — passa su un chip per il significato. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OpenAI: GPT-5.4 Pro | 81.1 | 99.46% · 10000ms | $165.00$60 → $270 per 1M tokens | 132 token al secondo | — | AA 66.0Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).Win 58.7%Percentuale di vittorie Blind Battle OrcaRouter — voti ciechi della nostra community. |
| #2 | DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | 78.6 | 99.90% · 2541ms | $0.38$0.15 → $0.6 per 1M tokens | 185 token al secondo | — | AA 39.5Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 13.5%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #3 | OpenAI: GPT-6 Astra | 75.8 | 99.30% · 10000ms | $30.00$10 → $50 per 1M tokens | 55 token al secondo | — | AA 52.7Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 1.4%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #4 | Anthropic: Claude Opus 5.5 | 73.4 | 100.00% · 10000ms | $12.00$4 → $20 per 1M tokens | 4489 token al secondo | — | AA 57.6Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 0.0%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #5 | Anthropic: Claude Opus 5 | 72.6 | 99.37% · 6164ms | $15.00$5 → $25 per 1M tokens | 85 token al secondo | — | AA 50.8Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 0.9%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #6 | Anthropic: Claude Fable 5.1 | 72.3 | 99.32% · 8022ms | $30.00$10 → $50 per 1M tokens | 61 token al secondo | — | AA 53.4Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 0.4%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #7 | Z.ai: GLM 5.3 | 72.1 | 99.86% · 3904ms | $2.61$1.26 → $3.96 per 1M tokens | 74 token al secondo | — | AA 44.8Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 2.4%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #8 | OpenAI: GPT-5.6 Luna | 72.1 | 99.88% · 1632ms | $0.70$0.2 → $1.2 per 1M tokens | 110 token al secondo | — | AA 37.3Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 6.6%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #9 | Z.ai: GLM 5.3 Flash | 71.5 | 99.55% · 6866ms | $0.16$0.075 → $0.25 per 1M tokens | 95 token al secondo | — | Arena 1472Elo della community LMArena — voti umani alla cieca nell'arena testo (CC-BY-4.0).AA 41.8Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 13.9%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
| #10 | OpenAI: GPT-5.6 Sol | 71.4 | 99.42% · 10000ms | $12.00$4 → $20 per 1M tokens | 1625 token al secondo | — | AA 47.0Indice di intelligenza Artificial Analysis — benchmark composito indipendente (0–100).OR 1.4%Quota token OpenRouter — adozione reale dell'ecosistema. |
LMArena leaderboard dataset (CC-BY-4.0) — lmarena.ai · Source: OpenRouter (openrouter.ai/rankings) · SWE-bench Verified — swebench.com · Artificial Analysis — artificialanalysis.ai
Percentuali di vittoria a coppie nel Battle Mode: quanto spesso ogni modello batte ciascun rivale nello scontro diretto.
Punteggi di intelligenza indipendenti tracciati rispetto al prezzo di input. La linea tratteggiata è la frontiera di Pareto prezzo/intelligenza.
Due risposte anonime, un voto. Le tue battaglie alimentano il 20% di evidenza di produzione del punteggio consolidato.
Due modelli anonimi rispondono allo stesso prompt. Leggi entrambi, vota il vincitore e poi scopri chi ha scritto cosa: il tuo voto alimenta la classifica qui sopra.
Ogni numero in questa pagina è misurato, mai autodichiarato. Questo è il metodo completo dietro la classifica combinata — le stesse regole per ogni modello, ogni giorno.
Ogni modello riceve un punteggio composito da quattro famiglie di evidenze indipendenti: preferenza umana alla cieca 40%, benchmark indipendenti 30%, evidenze di produzione OrcaRouter 20% e adozione dell’ecosistema 10%. I pesi sono fissi e pubblici — nessun aggiustamento editoriale, nessun posizionamento a pagamento, nessuna candidatura dei vendor.
La preferenza umana viene dall’Elo comunitario di LMArena — voti ciechi a coppie nelle arene testo e visione (CC-BY-4.0). I benchmark indipendenti combinano Artificial Analysis (Intelligence Index più coding, matematica, GPQA Diamond e τ²-Bench) con SWE-bench Verified, la percentuale di issue GitHub reali risolte. Le evidenze di produzione sono i tassi di vittoria in Blind Battle di OrcaRouter. L’adozione usa la quota di token pubblicata da OpenRouter. Tasso di successo, latenza e throughput sono mostrati accanto a ogni modello come contesto: non entrano mai nel ranking.
Le fonti misurano su scale diverse (Elo, indici 0–100, % risolte), quindi ogni segnale è standardizzato rispetto alla classifica corrente e proiettato su 0–100: 50 è la media della classifica e ogni 15 punti valgono una deviazione standard, con limiti agli estremi. Un modello ha bisogno di almeno due famiglie di evidenze indipendenti per classificarsi, e la tabella elenca i top 25 per punteggio composito.
Le classifiche testo, coding, visione, matematica, ragionamento e agenti ricalcolano la stessa miscela su segnali adatti al segmento — il coding sostituisce i benchmark di codice e SWE-bench Verified, la visione usa l’arena visione di LMArena — e le Blind Battle accoppiano solo modelli dello stesso segmento.
I feed esterni si aggiornano ogni giorno e la telemetria interna è live; i nuovi modelli entrano con evidenze esterne entro 48 ore dal rilascio. Non si usano mai numeri autodichiarati dai vendor, il buzz della community è mostrato solo come contesto e non alimenta mai una posizione, e ogni fonte esterna è accreditata sotto la classifica.
Ogni modello riceve un punteggio combinato da quattro famiglie di evidenze — preferenza umana alla cieca (LMArena), benchmark indipendenti (Artificial Analysis, SWE-bench), affidabilità di produzione OrcaRouter e adozione nell'ecosistema (OpenRouter) — con pesi pubblici fissi 40 / 30 / 20 / 10.
I nuovi modelli entrano in classifica sulla base di evidenze esterne entro 48 ore dal rilascio. La posizione si consolida man mano che si accumulano battaglie della community e traffico di produzione.
I feed esterni si aggiornano ogni giorno e la telemetria OrcaRouter è live; la data di aggiornamento è nell'intestazione.
Un modello richiede almeno due fonti di evidenza indipendenti per essere classificato e la board mostra i primi 25 per punteggio composito — i modelli con evidenze insufficienti restano esclusi finché un'altra fonte non li copre.
Sì — i pulsanti sopra la tabella consolidata passano tra le classifiche testo, coding, visione, matematica, ragionamento e agenti, e le battaglie accoppiano solo modelli comparabili.
Quando un modello raggiunge tre famiglie di evidenze, incluse le battaglie e il traffico di OrcaRouter, la sua posizione si basa sulla combinazione completa e non solo su evidenze esterne.
LMArena (CC-BY-4.0), Artificial Analysis, SWE-bench e OpenRouter, più la telemetria di produzione OrcaRouter — tutto attribuito sotto la tabella.
Difficile: pesi pubblici, niente numeri autodichiarati, e battaglie alla cieca più traffico reale ancorano ogni punteggio.
Sì — export JSON/CSV, badge di posizione incorporabile e feed RSS delle variazioni, gratuiti con attribuzione. Link nel footer.