Modelrankings
Open modellen gerangschikt op intelligentie en snelheid, gehost op GPU's in de EU.
Bench: gemeten kwaliteit van onze modellen
De 50 beste modellen die wij hosten, alleen gemeten cijfers (Epoch AI, of LiveBench en LMArena omgerekend naar dezelfde schaal); schattingen staan niet in de ranglijst.
| # | Model | Bron | Bandbreedte | LiveBench | Bench |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemeten | 86.8-93.7 | niet beschikbaar | 90.0 | |
| 2 | Gemeten | 83.9-89.8 | niet beschikbaar | 86.7 | |
| 3 | Gemeten | 83.2-88.4 | 79.2 | 85.7 | |
| 4 | Gemeten | 81.0-86.6 | 76.1 | 83.7 | |
| 5 | Gemeten | 80.7-85.7 | 81.1 | 83.1 | |
| 6 | Gemeten | 80.0-85.0 | 77.4 | 82.4 | |
| 7 | Via LiveBench | 73.9-88.0 | 78.5 | 80.9 | |
| 8 | Gemeten | 77.3-82.0 | 71.6 | 79.5 | |
| 9 | Via LiveBench | 72.2-86.4 | 76.8 | 79.3 | |
| 10 | Gemeten | 76.6-81.2 | 73.2 | 78.8 | |
| 11 | Via LiveBench | 71.7-85.9 | 76.2 | 78.8 | |
| 12 | Gemeten | 75.9-81.1 | 75.3 | 78.4 | |
| 13 | Gemeten | 74.7-79.2 | 70.5 | 76.9 | |
| 14 | Gemeten | 73.9-79.0 | 68.4 | 76.4 | |
| 15 | Gemeten | 73.4-78.5 | 70.2 | 75.9 | |
| 16 | Gemeten | 73.0-77.4 | 71.6 | 75.2 | |
| 17 | Gemeten | 71.6-75.4 | 69.1 | 73.4 | |
| 18 | Qwen3.5 397B A17BQwen3.5-397b-a17b | Gemeten | 69.7-75.2 | niet beschikbaar | 72.4 |
| 19 | MiniMax M3MiniMaxAI | Gemeten | 69.5-75.0 | 67.3 | 72.2 |
| 20 | Via LMArena | 66.4-77.0 | niet beschikbaar | 71.7 | |
| 21 | Gemeten | 67.0-75.2 | 74.2 | 71.1 | |
| 22 | Qwen3.6 27BQwen | Gemeten | 68.3-73.6 | 64.0 | 70.9 |
| 23 | Gemeten | 68.6-72.5 | 68.9 | 70.6 | |
| 24 | Gemeten | 68.5-72.2 | 51.8 | 70.3 | |
| 25 | Gemeten | 67.1-71.7 | 61.6 | 69.4 | |
| 26 | Via LMArena | 63.1-73.7 | niet beschikbaar | 68.4 | |
| 27 | Via LiveBench | 61.0-75.2 | 65.0 | 68.1 | |
| 28 | Gemeten | 65.1-70.8 | 49.9 | 68.0 | |
| 29 | Via LMArena | 62.7-73.3 | niet beschikbaar | 68.0 | |
| 30 | Qwen3.5 122B A10BQwen | Via LMArena | 62.7-73.3 | niet beschikbaar | 68.0 |
| 31 | Via LiveBench | 60.7-74.9 | 64.7 | 67.8 | |
| 32 | gemma 4 31BGoogle | Gemeten | 64.7-71.0 | 61.6 | 67.8 |
| 33 | Qwen3.6 35B A3BQwen | Gemeten | 65.2-69.9 | niet beschikbaar | 67.6 |
| 34 | Qwen3.5 35B A3BQwen | Gemeten | 64.3-70.7 | niet beschikbaar | 67.5 |
| 35 | Via LMArena | 62.3-72.8 | niet beschikbaar | 67.5 | |
| 36 | Via LMArena | 61.5-72.0 | niet beschikbaar | 66.8 | |
| 37 | Qwen3.5 27BQwen | Via LMArena | 61.5-72.0 | niet beschikbaar | 66.8 |
| 38 | Loes LargeQwen | Via LMArena | 61.5-72.0 | niet beschikbaar | 66.8 |
| 39 | Gemeten | 64.0-69.0 | 58.1 | 66.6 | |
| 40 | gemma 4 26B A4BGoogle | Gemeten | 61.4-67.7 | niet beschikbaar | 64.6 |
| 41 | Gemeten | 60.5-67.5 | 48.1 | 64.1 | |
| 42 | Via LiveBench | 56.7-70.9 | 60.5 | 63.8 | |
| 43 | Gemeten | 59.6-67.5 | niet beschikbaar | 63.6 | |
| 44 | Gemeten | 61.2-65.6 | 69.4 | 63.5 | |
| 45 | MiniMax M2.5MiniMaxAI | Via LiveBench | 56.3-70.5 | 60.2 | 63.4 |
| 46 | GPT-OSS 120BGpt-oss-120b | Gemeten | 60.4-65.0 | 46.1 | 62.8 |
| 47 | Qwen3.5 9BQwen | Gemeten | 58.9-64.4 | niet beschikbaar | 61.7 |
| 48 | Gemeten | 58.4-63.1 | 72.7 | 60.8 | |
| 49 | Gemeten | 57.5-63.4 | 63.4 | 60.5 | |
| 50 | Phi 4 reasoning plusMicrosoft | Via LiveBench | 53.0-67.1 | 56.6 | 60.1 |
Bronnen: Epoch AI en LMArena (CC BY 4.0), LiveBench. Elke ochtend bijgewerkt. epoch.ai ↗
Intelligentie-ranglijst
Gerangschikt op een samengestelde index van openbaar gerapporteerde benchmarks. Hoger is beter.
| # | Model | Grootte | MMLU | GPQA | MATH | Code | Index |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | niet beschikbaar | 91.4 | 81.0 | 97.0 | 92.0 | 90.4 | |
| 2 | GPT-OSS 120BGpt-oss-120b | niet beschikbaar | niet beschikbaar | 80.1 | 97.9 | niet beschikbaar | 89.0 |
| 3 | niet beschikbaar | 90.8 | 71.5 | 97.3 | 90.0 | 87.4 | |
| 4 | niet beschikbaar | 85.5 | 82.0 | 93.5 | niet beschikbaar | 87.0 | |
| 5 | Qwen2.5 32BQwen | 32B | 83.3 | niet beschikbaar | 83.1 | 88.4 | 84.9 |
| 6 | niet beschikbaar | 84.6 | 79.1 | 91.0 | niet beschikbaar | 84.9 | |
| 7 | 21B | niet beschikbaar | 71.5 | 96.0 | niet beschikbaar | 83.8 | |
| 8 | 235B | 87.8 | 71.1 | 92.2 | niet beschikbaar | 83.7 | |
| 9 | niet beschikbaar | 90.0 | 67.0 | 92.0 | 85.0 | 83.5 | |
| 10 | DeepSeek V3 (685B MoE)DeepSeek | 685B | 89.5 | 62.7 | 91.6 | 84.0 | 81.9 |
| 11 | 110B | 81.0 | 75.0 | 89.0 | niet beschikbaar | 81.7 | |
| 12 | Qwen 2.5 14BQwen | 14B | 79.7 | niet beschikbaar | 80.0 | 83.5 | 81.1 |
| 13 | niet beschikbaar | 88.5 | 59.1 | 90.2 | 82.6 | 80.1 | |
| 14 | DeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek | 70B | niet beschikbaar | 65.2 | 94.5 | niet beschikbaar | 79.9 |
| 15 | Qwen3 32BQwen | 32B | 82.4 | 68.4 | 88.5 | niet beschikbaar | 79.8 |
| 16 | DeepSeek R1 Distill 32BDeepSeek | 32B | niet beschikbaar | 62.1 | 94.3 | niet beschikbaar | 78.2 |
| 17 | Qwen3 14BQwen | 14B | 80.7 | 65.8 | 87.7 | niet beschikbaar | 78.1 |
| 18 | Qwen3 30B A3BQwen | 30B | 79.5 | 65.8 | 86.6 | niet beschikbaar | 77.3 |
| 19 | DeepSeek R1 Distill 14BDeepSeek | 14B | niet beschikbaar | 59.1 | 93.9 | niet beschikbaar | 76.5 |
| 20 | Qwen 2.5 72BQwen | 72B | 86.1 | 49.0 | 83.1 | 86.6 | 76.2 |
| 21 | Phi 4 (14B)Microsoft | 14B | 84.8 | 56.1 | 80.4 | 82.6 | 76.0 |
| 22 | Llama 3.3 70BMeta | 70B | 86.0 | 50.5 | 77.0 | 88.4 | 75.5 |
| 23 | 405B | 87.3 | 50.7 | 73.8 | 89.0 | 75.2 | |
| 24 | Qwen 2.5 Coder 32BQwen | 32B | niet beschikbaar | niet beschikbaar | 57.2 | 92.7 | 75.0 |
| 25 | Qwen3 8BQwen | 8B | 76.9 | 62.0 | 85.0 | niet beschikbaar | 74.6 |
| 26 | Qwen 2.5 Coder 7BQwen | 7B | niet beschikbaar | niet beschikbaar | 57.2 | 88.4 | 72.8 |
| 27 | 7.6B | niet beschikbaar | 49.1 | 92.8 | niet beschikbaar | 71.0 | |
| 28 | Llama 3.1 70BMeta | 70B | 83.6 | 41.7 | 68.0 | 80.5 | 68.5 |
| 29 | Qwen2.5 7BQwen | 7B | 74.2 | 36.4 | 75.5 | 84.8 | 67.7 |
| 30 | Gemma 3 27BGoogle | 27B | niet beschikbaar | 42.4 | 89.0 | niet beschikbaar | 65.7 |
| 31 | Phi 4 Mini (3.8B)Microsoft | 3.8B | 67.3 | niet beschikbaar | 64.0 | niet beschikbaar | 65.7 |
| 32 | gemma 3 12bGoogle | 12B | niet beschikbaar | 34.9 | 83.8 | niet beschikbaar | 59.3 |
| 33 | 27B | 75.2 | niet beschikbaar | 42.3 | niet beschikbaar | 58.8 | |
| 34 | Phi 3.5 mini instructMicrosoft | 3.8B | 69.0 | niet beschikbaar | 48.5 | niet beschikbaar | 58.8 |
| 35 | Llama 3.1 8BMeta | 8B | 69.4 | 30.4 | 51.9 | 72.6 | 56.1 |
| 36 | Llama 3.2 3BMeta | 3B | 63.4 | niet beschikbaar | 48.0 | niet beschikbaar | 55.7 |
| 37 | 9.2B | 71.3 | niet beschikbaar | 36.6 | niet beschikbaar | 54.0 | |
| 38 | Gemma 3 4BGoogle | 4B | niet beschikbaar | 30.8 | 75.6 | niet beschikbaar | 53.2 |
| 39 | Mistral Nemo 12BEUMistral | 12B | 68.0 | niet beschikbaar | 38.0 | niet beschikbaar | 53.0 |
| 40 | Llama 3.2 1BMeta | 1B | 49.3 | niet beschikbaar | 30.6 | niet beschikbaar | 40.0 |
| 41 | 7.2B | 60.1 | niet beschikbaar | 11.2 | 30.5 | 33.9 |
Benchmarks zijn openbaar gerapporteerde cijfers van de modelmakers en open leaderboards (laatst bijgewerkt 2026-06). De methodiek verschilt per model, dus de index is een ordening, geen gecontroleerde benchmark.
Snelheidsranglijst
Gerangschikt op de werkelijke responstijd die wij op onze eigen EU-GPU's hebben gemeten. Lager is beter.
| # | Model | Grootte | Responstijd |
|---|---|---|---|
| 1 | 2.5B | 66 ms | |
| 2 | 2.5B | 67 ms | |
| 3 | 3.2B | 76 ms | |
| 4 | Phi 3 mini 128k instructMicrosoft | 3.8B | 81 ms |
| 5 | Apertus v1.1 1.5B InstructEUSwiss-ai | 1.5B | 81 ms |
| 6 | Flor 6.3B Instruct 4096EUBSC-LT | 6.2B | 81 ms |
| 7 | Phi 3.5 mini instructMicrosoft | 3.8B | 82 ms |
| 8 | granite vision 3.1 2b previewIbm-granite | 3B | 83 ms |
| 9 | 1.2B | 87 ms | |
| 10 | 8B | 89 ms | |
| 11 | 2.1B | 93 ms | |
| 12 | Phi 3.5 vision instructMicrosoft | 4.1B | 93 ms |
| 13 | Flor 6.3B InstructEUBSC-LT | 6.2B | 94 ms |
| 14 | 0.9B | 96 ms | |
| 15 | Qwen3.5 2BQwen | 2B | 96 ms |
| 16 | 15B | 98 ms | |
| 17 | phi 4Microsoft | 15B | 98 ms |
| 18 | 8.3B | 101 ms | |
| 19 | salamandra 7b instruct tools 16kEUBSC-LT | 7.8B | 102 ms |
| 20 | Phi 4 mini instructMicrosoft | 3.8B | 103 ms |
| 21 | salamandra 7b instruct 2606EUBSC-LT | 7.8B | 103 ms |
| 22 | X Reasoner 7BMicrosoft | 8.3B | 106 ms |
| 23 | EuroLLM 22B Instruct PreviewEUUtter-project | 23B | 109 ms |
| 24 | Llama Poro 2 8B SFTEULumiOpen | 8B | 109 ms |
| 25 | EuroVLM 1.7B PreviewEUUtter-project | 2.1B | 110 ms |
Responstijden zijn gemeten bij onze laatste verificatie per model en variëren met belasting en koude start.
Eén platform, vier lagen
Begin met één laag en voeg de andere toe als het werk erom vraagt. Ze delen één key, één saldo en één Activity-overzicht.
Europa's AI-infrastructuur.
Bouw met ons mee.
Begin vandaag met één key. Voeg dedicated GPU's toe als je workload erom vraagt.







