Проверено 2 сентября 2026 года

Девять способов проверить LLM

Публичные арены показывают предпочтения людей. Открытые бенчмарки дают воспроизводимую процедуру. Eval-платформы запускают ваши примеры и метрики.

В карточках указаны публичные цены, требования к аккаунту и официальные экраны. Размещение в списке не оплачивается.

Один проверяемый пример

Grok 4.6: 52 балла за $1.35

В текущем сравнении Artificial Analysis Grok 4.6 (low) получил 52 балла против 48 у Kimi K3 (low), при цене $1.35 против $2.31 за 1 млн токенов: качество выше на 4 пункта, цена ниже примерно на 42%.

Открыть исходное сравнение
Сравнение Grok 4.6 low и Kimi K3 low на Artificial Analysis

Сводка

Способ, цена входа и ограничение

Строки сгруппированы по тому, какое доказательство даёт сервис.

СервисДля чегоЦена входаКабинетГлавное ограничение
LLM Arena RUБыстро сравнить ответы моделей на русском языкеБесплатно для публичной ареныНе нужен для просмотраЧужой публичный рейтинг не заменяет тест на ваших данных
Arena.aiУвидеть пользовательские предпочтения по глобальным моделямБесплатно для публичного использованияНе нужен для просмотраПредпочтение пользователей не равно вашей бизнес-метрике
Artificial AnalysisСравнить качество, цену и скорость на одной шкалеПубличные графики — бесплатноНе нужен для просмотраКомпозитный индекс не знает вашу предметную область
MERAОценить фундаментальную модель на русскоязычных задачахПубличный лидерборд — бесплатноТребуется для работыНужна подготовка сабмита
RuArenaGeneralСамостоятельно воспроизвести русскоязычный side-by-side тестOpen source, Apache-2.0Не нужен для просмотраНужны инженер и API-ключи
Hugging Face Open LLM LeaderboardархивИзучить воспроизводимые результаты открытых моделей в архивеАрхив доступен бесплатноНе нужен для просмотраОфициально завершён
BraintrustСравнивать модели и версии агента на своём датасетеStarter $0; Pro $249/месТребуется для работыНе готовый независимый рейтинг
LangSmithТестировать и наблюдать LLM-приложение в одном контуреDeveloper $0; Plus $39 за место/месТребуется для работыСложная usage-модель цены
PromptfooЛокально сравнить промпты, модели, RAG и red-team сценарииCommunity — бесплатно навсегдаНе нужен для просмотраНужно самостоятельно описать тесты и метрики

Публичные арены

Чтобы быстро посмотреть общий рынок и пользовательские предпочтения.

Публичный экран LLM Arena RU

Публичные арены

LLM Arena RU

Слепые парные сравнения, публичный лидерборд и график цена/качество для русскоязычных сценариев.

Бесплатно для публичной арены

Цена коммерческого аудита на llmarena.team публично не указана.

Плюсы

  • Русский язык и локальные модели
  • Можно проголосовать без длинной настройки
  • Есть цена/качество

Ограничения

  • Чужой публичный рейтинг не заменяет тест на ваших данных
  • Методология менее воспроизводима, чем полностью открытый harness

Арена и лидерборд доступны без входа; закрытый кабинет не проверялся.

Публичный экран Arena.ai

Публичные арены

Arena.ai

Крупная публичная battle-арена с отдельными лидербордами по категориям и моделям.

Бесплатно для публичного использования

Платёж за просмотр лидерборда не заявлен.

Плюсы

  • Широкий набор глобальных моделей
  • Живые парные оценки пользователей
  • Понятный публичный рейтинг

Ограничения

  • Предпочтение пользователей не равно вашей бизнес-метрике
  • Промпты могут передаваться провайдерам и использоваться для исследований

Лидерборд публичный; персональный кабинет не проверялся.

Публичный экран Artificial Analysis

Публичные арены

Artificial Analysis

Независимые измерения моделей и провайдеров: индексы качества, стоимость, latency и throughput.

Публичные графики — бесплатно

Data API имеет бесплатный публичный уровень; расширенные данные и кастомные тесты — по запросу.

Плюсы

  • Цена, качество и скорость рядом
  • Подробная методология
  • Отдельные измерения провайдеров

Ограничения

  • Композитный индекс не знает вашу предметную область
  • Полный API и кастомные сценарии не имеют публичной фиксированной цены

Основные графики публичные; рабочие продукты и API могут требовать аккаунт.

Показать второй публичный экранДополнительный публичный экран Artificial Analysis

Открытые бенчмарки

Чтобы воспроизвести процедуру и запустить модель самостоятельно.

Публичный экран MERA

Открытые бенчмарки

MERA

Открытая линейка текстовых, промышленных, кодовых и мультимодальных тестов с публичным лидербордом.

Публичный лидерборд — бесплатно

Публичной платы за сабмит не найдено; вычисления и подготовка модели остаются на участнике.

Плюсы

  • Русский язык
  • Открытый код и фиксированные параметры
  • Несколько направлений: text, industrial, code, multi

Ограничения

  • Нужна подготовка сабмита
  • Академические задачи могут расходиться с вашим production-потоком

На сайте заявлен кабинет для сабмитов; внутрь без регистрации не заходили.

Публичный экран RuArenaGeneral

Открытые бенчмарки

RuArenaGeneral

Открытый Arena-Hard-подобный harness от VikhrModels: 500 промптов, генерация ответов, LLM-судья и доверительные интервалы.

Open source, Apache-2.0

Лицензия бесплатна; оплачиваются собственные вычисления и вызовы тестируемых моделей/судьи.

Плюсы

  • Код, данные и процедура доступны
  • Можно менять модель и повторять прогон
  • Специализация на русском

Ограничения

  • Нужны инженер и API-ключи
  • Опубликованный рейтинг датирован 2024 годом

Это репозиторий и локальный UI, а не облачный личный кабинет.

Публичный экран Hugging Face Open LLM Leaderboard

Открытые бенчмарки

Hugging Face Open LLM Leaderboard

Архив

Исторически важный открытый лидерборд. Команда официально объявила его завершение в марте 2025 года.

Архив доступен бесплатно

Новые официальные прогоны прекращены; Hugging Face рекомендует community leaderboards и Open Evals.

Плюсы

  • Большой исторический набор результатов
  • Открытые данные и методика
  • Удобен как справочник по open-weight моделям

Ограничения

  • Официально завершён
  • Старые задачи насыщены и хуже различают современные модели

Организация, данные и архив публичны; это не активный SaaS-кабинет.

Свои данные и метрики

Чтобы сравнить модели на собственных примерах, промптах и требованиях.

Публичный экран Braintrust

Свои данные и метрики

Braintrust

Облачная платформа для экспериментов, evals, LLM-as-a-judge, human review и production traces.

Starter $0; Pro $249/мес

Starter включает 1 GB processed data и 10k scores; сверх лимита — usage. Модельные вызовы тарифицируются отдельно.

Плюсы

  • Собственные наборы данных и метрики
  • Бесплатный старт без карты
  • Эксперименты и наблюдаемость вместе

Ограничения

  • Не готовый независимый рейтинг
  • Итоговая цена включает usage и расходы на модели

Показаны только публичные продуктовые экраны; реальный кабинет не открывался.

Показать второй публичный экранДополнительный публичный экран Braintrust
Публичный экран LangSmith

Свои данные и метрики

LangSmith

Offline/online evaluations, датасеты, human feedback, tracing и сравнение версий приложения.

Developer $0; Plus $39 за место/мес

Developer включает 5k base traces/мес; далее usage. 1 LCU = $1.50, 1 LSU = $1.00.

Плюсы

  • Evals связаны с реальными traces
  • Есть бесплатный план
  • Online и offline проверки

Ограничения

  • Сложная usage-модель цены
  • Максимальная ценность раскрывается внутри LangSmith-стека

Показаны публичные экраны продукта и тарифов; авторизованный workspace не проверялся.

Показать второй публичный экранДополнительный публичный экран LangSmith
Публичный экран Promptfoo

Свои данные и метрики

Promptfoo

Open-source CLI и web UI для матричных сравнений, assertions, LLM-as-a-judge и security testing.

Community — бесплатно навсегда

Community включает eval-функции и до 10k red-team probes/мес; Enterprise и On-Premise — индивидуально.

Плюсы

  • Локальный запуск и приватность
  • Собственные тесты и много провайдеров
  • Сильный red-teaming

Ограничения

  • Нужно самостоятельно описать тесты и метрики
  • API-вызовы моделей оплачиваются отдельно

Community запускается локально; на странице показаны официальные экраны результатов.

Показать второй публичный экранДополнительный публичный экран Promptfoo

Собственные данные

Запустите те же модели на своих документах

Конструктор фиксирует задачу, специализацию и приоритет, затем собирает бриф для полного прогона.

Собрать тест