Най-добрите AI модели през 2026 г.: класации, цени и как да изберете

Последна актуализация: 5 ноември 2026 г. Пазарът на AI модели се променя на всеки няколко седмици, затова това ръководство е създадено така, че да се актуализира. То разглежда отделно трите класации, посочва каталожните цени и предлага таблица за избор, която можете да използвате отново при пускането на следващ модел.

В момента на въпроса „Кой е най-мощният AI модел?“ има три различни отговора и те не са взаимозаменяеми.

Gemini 4 Carbon оглавява Artificial Analysis Intelligence Index с 60 точки, но Google го е предоставила само на част от специалистите по киберсигурност и партньорите в програмата си Fairwind. Claude Opus 5.5 изостава с една точка и води в класацията Arena Agents, а всеки разработчик може да го използва още днес. GPT-6.1 Sol изостава от Carbon с пет точки, а от Opus — с четири, но според измерванията на Artificial Analysis струва $1.27 на задача — около осем пъти по-малко от $10.04 за Opus.

Така изглежда пазарът днес: интелигентността, достъпността и разходът на задача вече имат отделни класации. В тази публикация ги разглеждаме поотделно, а след това предлагаме таблица за избор на важните модели.

Три класации, трима различни победители

Индексът Artificial Analysis Intelligence Index е съставна оценка, базирана на тестове за разсъждение, програмиране, знания и агентни способности. В текущата класация Carbon е с 60 точки, Opus 5.5 — с 59, GPT-6 Astra — с 57, а група модели, сред които Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol, е с 55. В публикацията си за пускането на Carbon Google посочи резултат от 59 според по-ранна версия v5.0; в текущата класация са показани 60. Тази разлика от една точка се дължи на промяна във версията, а не на нов модел.

Класацията Arena Agents измерва нещо друго: колко често хората предпочитат резултата на даден модел при агентни задачи. Opus 5.5 е на първо място с 20.14%, Carbon — на второ с 16.72%, Sonnet 5.5 — на трето с 15.42%, а Astra — на четвърто с 14.70%.

Разходът на задача е третата ос. Artificial Analysis подлага всеки модел на една и съща оценка и записва колко струва изпълнението, включително токените за разсъждение и изход. По този показател Terra струва $0.96, Sol — $1.27, Astra — $6.24, Carbon — $7.76, Sonnet — $10.02, а Opus — $10.04 на задача.

Един модел може да спечели една класация и да загуби друга. Carbon води по интелигентност и е втори в Arena, но повечето екипи не могат да го използват. Opus е първи в Arena и втори по интелигентност. Сред моделите с резултат 55 или повече Sol е най-евтин.

Най-високият клас накратко

Цените са за един милион токена. Цената на Carbon е $2/$10 през периода на пускане, а стандартните цени са $4/$20. Цената на Argon е $2/$10 до 30 ноември 2026 г., след което става $4/$20. Carbon не е в каталога на AIHubMix; останалите шест модела в тази таблица са достъпни чрез AIHubMix. Оценките AA са за настройката, с която всеки модел постига най-висок резултат: max за Opus, Astra, Sonnet, Sol и Terra; high за Carbon и Argon.

Изпъкват две неща. Разликата в цените в най-високия клас е огромна: цената на токените за Terra е една десета от тази за Astra, а разходът му на задача е около 15% от този на Astra. Освен това подредбата се различава между класациите: Sonnet е трети в Arena и четвърти в индекса за интелигентност; Astra е трети в индекса и четвърти в Arena.

Практическият извод е да изберете показателя, който отговаря на вашето ограничение. Ако се нуждаете от максималните възможности и имате достъп, изберете Carbon. Ако ви трябва модел, който можете да внедрите още днес — Opus. Ако ви трябва голям обем — Sol или Terra.

За какво всъщност е предназначен всеки водещ модел

Claude Opus 5.5: стандартният избор за продукционна среда

Claude Opus 5.5 е моделът, който трябва да надминете за задачи, изискващи преценка в рамките на много стъпки. При максимална степен на усилие той постига 59 точки в индекса за интелигентност, води в Arena Agents с 20.14%, а според Anthropic резултатът му е 66.4% на Terminal-Bench 4.0 при xhigh, 1846 Elo на GDPval-AA v2.1 и 67.7% на Humanity's Last Exam с инструменти.

Икономическите показатели също се подобриха. Каталожната цена на Opus 5.5 е $4/$20 за един милион токена, а според Anthropic типичните натоварвания струват около 40% по-малко, отколкото с Opus 5. Той поддържа контекстов прозорец от 1M токена и 128K изходни токена. Artificial Analysis измерва $10.04 на задача и 26.2 минути на задача.

Последният показател е важен. Opus не е модел за класифициране в голям мащаб или генериране на чернови. Той е предназначен за продължителни сесии по програмиране, изследвания, при които трябва да се съпоставят няколко документа, и агенти, които трябва да решават какво да правят след това. Ако резултатът е достатъчно ценен и грешният отговор би ви струвал повече от десет долара, Opus е по-сигурният избор по подразбиране.

Gemini 4 Carbon: лидерът, който вероятно не можете да използвате

Gemini 4 Carbon е лидерът по интелигентност. В публикацията си за пускането му Google посочва 59 точки в AA v5.0; в текущата класация са показани 60. Той е втори в Arena Agents с 16.72%, а според Google резултатите му са 88.2% на SEC-bench Pro, 71.0% на CWE-bench и 54.8% на ExploitGym. Началната цена е $2/$10, а стандартната — $4/$20.

Уловката е достъпът. Първоначално Carbon е достъпен за част от специалистите по киберсигурност, а след това — за допълнителни доверени партньори чрез програмата Fairwind. Google заявява, че планира по-широк достъп, но засега моделът не е общодостъпен. Той не е и в каталога на AIHubMix. В публикацията си за пускането Google не посочва контекстов прозорец за Carbon.

За повечето екипи Carbon е знак за посоката, в която се развива Gemini 4, а не модел, около който да планират работата си. Достъпният модел Gemini 4 е Argon.

GPT-6 Astra: скъпият специалист

GPT-6 Astra е най-мощният модел на OpenAI за нееднозначни задачи, обхващащи различни приложения. При максимална степен на усилие той постига 57 точки в индекса за интелигентност и е четвърти в Arena Agents с 14.70%. Цената му е $10/$50 за един милион токена, контекстовият прозорец е 1.05M токена, а изходът — 128K токена. При вход над 272K токена по-високите цени важат за цялата заявка: $20 за вход и $75 за изход. Artificial Analysis измерва $6.24 на задача и 18.8 минути на задача.

Цената на токените за Astra е пет пъти по-висока от тази за Sol, а измереният разход на задача също е около пет пъти по-висок: $6.24 срещу $1.27. Сравнението с Opus дава друга картина. Цената на токените за Astra е 2.5× по-висока от тази за Opus, но разходът на задача е по-нисък, защото Astra използва по-малко токени за всяка задача. В собственото описание на OpenAI за поддръжката на софтуер конфигурациите с усилие Ultra показват същото: Astra изразходва $109.06, за да генерира 142 констатации ($0.77 на констатация), а Sol — $15.12 за 131 констатации ($0.12 на констатация). Това са 92% от констатациите срещу 14% от разходите за API.

Astra е подходящ, когато задачата е наистина отворена: почистване на голямо хранилище, работа с браузър и няколко настолни приложения или проследяване на проблем чрез различни инструменти. Не е подходящ за генериране в големи обеми, когато Terra или Sol могат да свършат същата работа срещу малка част от разхода.

Claude Sonnet 5.5 срещу GPT-6.1 Sol: еднаква цена, различен разход

Sonnet 5.5 и Sol имат еднаква каталожна цена — $2/$10. Но разходът на задача е различен. Според измерванията на Artificial Analysis Sonnet струва $10.02 на задача, а Sol — $1.27, което е разлика от 7.9×; времето им на задача е съответно 30.6 и 20.9 минути.

Разликата се дължи на това колко текст генерира и колко разсъждава всеки модел. Anthropic позиционира Sonnet като по-бързо и по-евтино допълнение към Opus за добре дефинирани ежедневни задачи, поправяне на грешки и добре оформени документи. Според компанията Opus остава значително по-добър при сложна, отворена работа, изискваща продължителна преценка. Резултатът на Sonnet от 70.6% на Terminal-Bench 4.0, докладван от доставчика, е по-висок от 66.4% на Opus, но настройката за усилие на Sonnet не е публикувана, докато посоченият резултат на Opus е при xhigh. Един бенчмарк измерва конкретна задача, а не преценка. Икономиката на токените все пак обяснява защо Sonnet може да струва колкото Opus на задача, въпреки че цената на токените му е наполовина по-ниска.

Sol е моделът за работа в голям мащаб. При максимална степен на усилие той постига 55 точки в индекса за интелигентност, заема шесто място в Arena Agents с 12.51% и поддържа същия контекстов прозорец от 1.05M токена. За агентни цикли, изпълнявани хиляди пъти на ден, поддръжка на код, пакетен анализ и първоначален преглед важната цифра е $1.27 на задача за Sol.

Лесно правило: изберете Sonnet, когато резултатът трябва да е точен и да бъде прочетен от човек; изберете Sol, когато резултатът ще бъде проверен от друг модел или тестов набор.

Gemini 4 Argon: достъпният Gemini 4

Gemini 4 Argon е моделът Gemini 4, който повечето екипи действително могат да използват. При висока степен на усилие той постига 50 точки в индекса за интелигентност и е осми в Arena Agents с 10.53%. Приема текст, изображения, аудио, видео и PDF файлове, поддържа контекстов прозорец от 1M токена и струва $2/$10 до 30 ноември 2026 г., след което цената става $4/$20. Artificial Analysis измерва $9.95 на задача и 25.8 минути на задача.

Най-силните резултати, докладвани от Google, са при мултимодални и научни задачи: първо място в общото класиране на Vals Index, 87% на ERQA, 57% на RareBench и 52.2% на LabBench. Това е подходящият модел за дълги видеоклипове, документи с много графики, 3D и пространствено разсъждение, както и изследвания, съчетаващи различни формати. Не е подходящ за чат с ниска латентност: според измерванията на AA задачата отнема 25.8 минути — колкото при Opus. Заложете на асинхронна или пакетна употреба.

Kimi K3.1 Pro: конкурентът с отворени тегла в програмирането

Kimi K3.1 Pro е моделът с отворени тегла, доближил се най-много до затворените водещи модели в програмирането. Moonshot съобщава за резултат от 65.7% на Terminal-Bench 4.0 — с 0.7 пункта по-нисък от този на Opus 5.5 — както и за 61.2% на Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, 92.7% на BenchCAD с инструменти и 64.4 на OfficeQA Pro v2. Моделът поддържа контекстов прозорец от 1,048,576 токена и беше пуснат на 24 октомври 2026 г.; теглата бяха публикувани в Hugging Face на 2 ноември под лиценза Kimi K3.1 Pro License.

Уловката е индексът за интелигентност. AA оценява Kimi на 46 — с 13 точки по-малко от Opus. В Arena Agents той е извън първите десет. Това показва, че моделът е отличен в задачите, избрани за измерване от неговия доставчик, но все още не е универсален заместител на водещ модел. Използвайте го за програмиране в терминал, CAD и 3D задачи, както и финансови документи, когато са важни отвореният лиценз или самостоятелното хостване.

В проверената от нас версия на страницата с цени на Moonshot не беше посочена каталожна цена в USD; AIHubMix предлага Kimi K3.1 Pro за $2/$10.5 за един милион токена. Artificial Analysis измерва $3.68 на задача.

Claude Haiku 5.5: вариантът за честа употреба

Haiku 5.5 е модел за малки задачи. Получава 36 по индекса за интелигентност, цената му е $0.10/$0.50 на милион токена за промпти до 100K токена ($0.50/$2.50 над този праг) и поддържа контекстов прозорец от 1M токена. Artificial Analysis измерва цена от $0.41 на задача.

Това е подходящият инструмент за класификация, извличане, маршрутизиране, обобщаване и подагенти, които трябва бързо да вземат решение в рамките на по-голям работен процес. Не е модел за сложни разсъждения; разликата спрямо Opus е 23 точки по индекса. Практичният подход е агент с Opus или Sonnet да планира, а Haiku да изпълнява евтините, ясно зададени стъпки.

Claude Fable 5.1: другият водещ модел на Anthropic

Лесно е да пропуснете Fable 5.1, защото това не е моделът, към който повечето екипи посягат първо. Цената му е $10/$50 на милион токена, поддържа 1M токена контекст и 128K токена изход и е общодостъпен. Anthropic нарича Fable 5.1 и Mythos 5.1 най-усъвършенстваните си модели за програмиране и работа със знания, макар че на страницата не сравнява пряко Fable с Opus 5.5. AA му дава 49 при максимално усилие и 50 при xhigh; в Arena е на пето място с 13.86%.

Ограниченият му сроден модел, Mythos 5.1, е същият базов модел, но с по-либерални предпазни мерки за проверени американски организации, работещи в областта на киберсигурността и науките за живота; достъпен е само чрез програмите на Anthropic за достъп с доверен статут. Цената на токените при Fable е 2.5× тази при Opus, но надценката не носи по-висок резултат по индекса: при xhigh Fable получава 50 срещу 57 за Opus; при максимално усилие — 49 срещу 59. AA измерва $10.85 на задача за Fable при xhigh срещу $10.04 за Opus при максимално усилие, или с около 8% повече. Изпробвайте го, преди да решите, че надценката си заслужава.

Модели с отворени тегла: близо при програмирането, но не и при общата интелигентност

Резултатите от бенчмарковете в таблицата за модели с отворени тегла са предоставени от доставчиците; резултатът на GLM в Terminal-Bench 4.0 е за конфигурацията Max с тестовата рамка mini-swe-agent.

Kimi е основната новина. Резултат от 65.7% в Terminal-Bench, само с 0.7 пункта по-нисък от този на Opus, е истинско постижение, а контекстът от 1M го прави подходящ за работа с цели хранилища. Но другата страна на историята е разликата в индекса за интелигентност: 46 срещу 59. Един модел може да се доближава до водещите в конкретен бенчмарк за програмиране и пак значително да изостава в съвкупността от задачи за разсъждение, знания и работа с агенти, която измерва индексът.

GLM 5.3 е бюджетният избор в тази група. AA му дава 32 при максимално усилие — значително под 46-те на Kimi, — но това е модел 753B MoE с лиценз glm-5.3, който според доставчика постига 41.9% в Terminal-Bench 4.0 (Max, mini-swe-agent), 1769 Elo в GDPval-AA v2 и 62.5% в Humanity's Last Exam (HLE) с инструменти. Официалната цена е $1.40/$4.40; в момента AIHubMix го предлага под каталожната цена — $1.13/$3.94 на милион токена.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 е изборът за ниска цена и контрол. Това е модел 763B с лиценз MIT, контекстов прозорец от 1M токена, максимален изход от 384K токена и поддръжка на входни изображения. Официалната цена е $0.15/$0.60 извън пиковите часове и $0.30/$1.20 в пиковите часове; те са 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, от понеделник до петък, с изключение на официалните празници в Китай. Входните токени при попадение в кеш струват $0.003 извън пиковите часове и $0.006 в пиковите часове на милион токена. Не е универсален модел от най-висок клас, но е много евтин начин да разполагате със собствен мултимодален модел с дълъг контекст.

MiniMax M3.1 Flash е мултимодалният вариант за агенти: общо 428B параметъра, 23B активни на токен, контекстов прозорец от 1M токена, вход за текст, изображения и видео и резултат 61.7 в OSWorld 2.0. MiniMax предлага цена в CNY от ¥1/¥4 на милион токена. Това е достоверна алтернатива за самостоятелно хостване при работни процеси с управление на компютър, макар скоростта му да не е впечатляваща.

Стойността на моделите с отворени тегла не е в това, че навсякъде са настигнали водещите. Тя е в това, че можете да притежавате модела, когато данните не могат да напускат мрежата ви, когато разходите трябва да са фиксирани или когато се нуждаете от фино настройване. При такива ограничения свободата при внедряването е по-важна от разликата от няколко точки в индекса.

Извън краткия списък, Muse Wonder на Meta е другият мултимодален агент в топ десет на Arena — на девето място с 9.42%; конфигурацията Full получава 50 в AA, а стандартната — 44. Grok 4.7 на xAI предлага контекст от 500K, струва $2/$6 за промпти под 200K токена ($4/$12 при 200K токена и повече) и получава 35 в AA. Qwen3.8 Max на Alibaba получава 34 при цена от $10.02 на задача. Нито един от тях не променя картината при моделите от най-висок клас.

Цената на токените не е цената на задачата

Колоната със сметката е примерна калкулация, а не стойност от AA: 10M входни токена плюс 2M изходни токена по стандартни каталожни цени, при допускането, че всяка заявка остава под прага на доставчика за дълъг контекст, без кеширане и отстъпка за пакетна обработка. За Carbon и Argon са посочени стандартните тарифи; стартовите и въвеждащите цени намаляват сметките им до $40 всяка.

Оттук следват три извода.

Първо, еднаквата цена на токен може да доведе до около 8× разлика в цената на задача. Каталожните цени на Sonnet и Sol са еднакви — $2/$10. Измерената цена на задача е $10.02 за Sonnet и $1.27 за Sol. Разликата идва от дължината на изхода и времето за разсъждение, а не от тарифата.

Второ, скъпият модел не винаги е по-скъпият избор. Цената на токените при Astra е 2.5× тази при Opus, но цената на задача е $6.24 срещу $10.04 за Opus, защото за всяка задача използва по-малко токени. Високата тарифа и високата сметка са две различни неща.

Трето, контекстът не е безплатен. При OpenAI тарифата за дълъг контекст прилага по-високи цени към цялата заявка, щом надхвърли 272K токена: $20 за вход и $75 за изход при Astra, $4 и $15 при Sol. Прозорец от 1M токена е полезен; да го запълвате при всяка заявка е бюджетно решение.

Как да изберете

Три правила помагат да използвате таблицата.

Изпълнете 20 реални задачи, преди да се ангажирате. Използвайте собствените си промпти, формат на изхода и критерии за неуспех, а не публичен бенчмарк. Двадесет задачи са достатъчни, за да разберете дали даден модел не може да спазва схемата ви или не се справя при дълъг контекст.

Разделяйте вземането на решения от изпълнението. Оставете Opus или Sonnet да планира, проверява и поема трудните случаи, а Haiku, Sol или DeepSeek да изпълнява ясно зададените стъпки. В една агентна система най-скъпият модел не е нужно да изпълнява всяка стъпка.

Запазете възможността за лесна смяна. Моделите се променят през няколко месеца. Един API, една сметка и един журнал са по-важни от избора на победителя за един месец.

Използване на тези модели чрез AIHubMix

AIHubMix не е поредният модел, а начин лесно да сменяте модели. Един ключ работи с крайна точка, съвместима с OpenAI, крайна точка, съвместима с Claude (бета), и собствена крайна точка на Gemini, с над 900 модела в една сметка. Gemini 4 Carbon е единственият модел от таблиците, който услугата не предлага. В ръководството за бърз старт е показан форматът на заявката.

За повечето екипи е достатъчна крайната точка, съвместима с OpenAI:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)

prompt = "Explain in three sentences why cost per task beats cost per token."

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Идентификаторите на моделите следват имената на доставчиците (Carbon няма идентификатор тук): claude-opus-5-5, claude-sonnet-5-5, claude-haiku-5-5, claude-fable-5-1, gpt-6-astra, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-terra, gemini-4-argon, kimi-k3.1-pro, glm-5.3, deepseek-v4.1-flash-1017, minimax-m3.1-flash и muse-wonder.

Ако не искате да избирате модел за всяка заявка, маршрутизаторът auto поддържа четири стратегии: cost_optimized (по подразбиране), balanced, quality_first и latency_critical. Използвайте го за проучвателна работа; задайте фиксиран модел за критичните задачи и запазете резервен вариант.

Често задавани въпроси

Кой е най-мощният AI модел в момента?
Към 5 ноември 2026 г. това е Gemini 4 Carbon с резултат 60 в актуалния индекс за интелигентност на Artificial Analysis. За модел, който повечето екипи действително могат да внедрят — Claude Opus 5.5 с 59.

Мога ли да използвам Gemini 4 Carbon чрез AIHubMix?
Не. Carbon е достъпен само за ограничен брой специалисти по киберзащита и партньори на Fairwind и не присъства в каталога. Gemini 4 Argon е общодостъпният модел Gemini 4.

Кой модел е най-добър за програмиране?
Opus 5.5 за сложни, отворени задачи; Sonnet 5.5 за ежедневното програмиране и работа с документи; Sol за агентни цикли с голям обем; Kimi K3.1 Pro, ако ви трябват отворени тегла.

Защо Sonnet 5.5 е толкова скъп на задача, след като цената му на токен е същата като на Sol?
Artificial Analysis измерва $10.02 на задача за Sonnet и $1.27 за Sol. Sonnet използва значително повече токени за всяка задача. Цената на токен е една и съща, но сметката — не.

Кой е най-евтиният модел от първия ешелон?
GPT-6.1 Terra — $0.96 на задача според AA. Сред моделите с резултат 55 или по-висок, GPT-6.1 Sol е най-евтиният — $1.27. DeepSeek V4.1 Flash е по-евтин на токен, но резултатът му е значително под нивото на първия ешелон.

Могат ли моделите с отворени тегла да се мерят с водещите?
В конкретни бенчмаркове за програмиране Kimi е близо: 65.7% срещу 66.4% в Terminal-Bench 4.0, като Opus е измерен при усилие xhigh. При общата интелигентност AA дава на Kimi 46 срещу 59 за Opus. Избирайте отворени тегла заради контрола, цената и възможността за фино настройване, а не защото разликата е изчезнала навсякъде.

Мога ли да извиквам всички тези модели с един API ключ?
Carbon не присъства в каталога на AIHubMix; всички останали модели от таблиците са включени. Един ключ работи с крайните точки, съвместими с OpenAI и Claude, както и със собствената крайна точка на Gemini.

Източници

1. Класация на индекса за интелигентност на Artificial Analysis, посетена на 5 ноември 2026 г.
2. Класация на Arena Agents, посетена на 5 ноември 2026 г.
3. Материали от водещи доставчици: Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5, Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1, Общ преглед на моделите Claude, Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Модели за Gemini API, Каталог с модели на OpenAI, Публикация за поддръжката на семейството GPT-6, Kimi K3.1 Pro, Цени на Kimi.
4. Материали от доставчици на модели с отворени тегла: Цени на GLM 5.3, Карта на модела GLM 5.3, Цени на DeepSeek, Карта на модела DeepSeek V4.1 Flash 1017, Цени на MiniMax, Карта на модела MiniMax M3.1 Flash, Модели Grok 4.7.
5. AIHubMix: каталог с модели и кратко ръководство за стартиране на API, посетени на 5 ноември 2026 г.