Instruction: Я направляю свой светодиодный фонарь в космос. Мощность светодиодного фонаря 0,1 Вт. Сколько фотонов фактически достигает космоса в секунду?

Для вычисления количества фотонов, которые могут достигнуть космоса за одну секунду, нам нужно пройти несколько шагов:

1) **Определение скорости света**: Скорость света \( c \approx 3 \times 10^8 \) м/с.

2) **Вычисление энергии одного фотона**: Энергия фотона \( E = h \cdot f \), где \( h \) — постоянная Планка (около \( 6.626 \times 10^{-34} \) Джек/с), а \( f \) — частота светового излучения. Однако для нашего случая удобнее использовать формулу \( E = \frac{hc}{\lambda} \), где \( \lambda \) — длина волны света. Для красного света с длиной волны около 700 нм (нанометров), энергия одного фотона будет примерно:
   \[
   E \approx \frac{(6.626 \times 10^{-34} \text{ Джек/с}) \cdot (3 \times 10^8 \text{ м/с})}{700 \times 10^{-9} \text{ м}} \approx 2.85 \times 10^{-19} \text{ Джек}
   \]

3) **Определение мощности света**: Мощность света \( P = 0.1 \) Вт = \( 100 \) мВт = \( 100 \times 10^{-3} \) Вт = \( 100 \times 10^{-3} \) Джек/с.

4) **Количество фотонов на единицу времени**: Чтобы узнать количество фотонов, мы должны разделить мощность света на энергию одного фотона:
   \[
   N = \frac{P}{E} = \frac{100 \times 10^{-3} \text{ Джек/с}}{2.85 \times 10^{-19} \text{ Джек}} \approx 3.51 \times 10^{15} \text{ фотонов/с}
   \]

Таким образом, при условии, что все фотоны выходят из светодиода и не отклоняются или улетают в сторону земли, примерное количество фотонов, которые могут достигнуть космоса в секунду, составляет около \( 3.51 \times 10^{15} \) фотонов.

Помните, что это приблизительное значение, так как некоторые фотоны могут быть отклонены или поглощены другими объектами во время их полета.

Для расчета количества фотонов, которые достигают космоса от вашего светодиода можно использовать следующий подход:

1) **Получаем мощность излучения:**
   - Мощность светодиода: \( P = 0,1 \text{ Вт} \)

2) **Фотонная энергия:**
   - Фотонная энергия \( E = h \cdot c / λ \), где:
     - \( h \) — Планковская постоянная (примерно 6,626 × 10^-34 Дж·с),
     - \( c \) — скорость света (примерно 3 × 10^8 м/с),
     - \( λ \) — длина волны.

3) **Расстояние до Земли:**
   - Расстояние до Солнца составляет около 150 миллионов километров или примерно 930 тысяч км.
   - Скорость света 3 × 10^8 м/с, значит время для одного витка света: \( t = d/c = 930 \times 10^3 \text{ м} / (3 \times 10^8 \text{ м/с}) \approx 0,00031 \text{ сек} \).

4) **Частота света:**
   - Свет солнца имеет частоту порядка 5,79 × 10^14 Гц (красное излучение).
   - Частота света \( f \) пропорциональна длине волны \( λ \): \( f = c / λ \)
   - Для красного света \( λ \approx 600 \text{ нм} \):
     \[ f = 3 \times 10^8 \text{ м/с} / 600 \times 10^{-9} \text{ м} \approx 5,000 \times 10^{14} \text{ Гц} \]

5) **Количество фотонов в секунду:**
   - Количество фотонов \( N \) в секунду:
     \[ N = P \cdot f \]
     \[ N = 0,1 \text{ Вт} \cdot 5,000 \times 10^{14} \text{ Гц} \cdot 0,00031 \text{ сек} \]
     \[ N \approx 1,55 \times 10^{10} \text{ фотонов/сек} \]

Таким образом, фактическое количество фотонов, достигающих Земли от вашего светодиода в секунду, составляет около 1,55×10^10 фотонов.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Я направляю свой светодиодный фонарь в космос. Мощность светодиодного фонаря 0,1 Вт. Сколько фотонов фактически достигает космоса в секунду?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для вычисления количества фотонов, которые могут достигнуть космоса за одну секунду, нам нужно пройти несколько шагов:

1) **Определение скорости света**: Скорость света \( c \approx 3 \times 10^8 \) м/с.

2) **Вычисление энергии одного фотона**: Энергия фотона \( E = h \cdot f \), где \( h \) — постоянная Планка (около \( 6.626 \times 10^{-34} \) Джек/с), а \( f \) — частота светового излучения. Однако для нашего случая удобнее использовать формулу \( E = \frac{hc}{\lambda} \), где \( \lambda \) — длина волны света. Для красного света с длиной волны около 700 нм (нанометров), энергия одного фотона будет примерно:
   \[
   E \approx \frac{(6.626 \times 10^{-34} \text{ Джек/с}) \cdot (3 \times 10^8 \text{ м/с})}{700 \times 10^{-9} \text{ м}} \approx 2.85 \times 10^{-19} \text{ Джек}
   \]

3) **Определение мощности света**: Мощность света \( P = 0.1 \) Вт = \( 100 \) мВт = \( 100 \times 10^{-3} \) Вт = \( 100 \times 10^{-3} \) Джек/с.

4) **Количество фотонов на единицу времени**: Чтобы узнать количество фотонов, мы должны разделить мощность света на энергию одного фотона:
   \[
   N = \frac{P}{E} = \frac{100 \times 10^{-3} \text{ Джек/с}}{2.85 \times 10^{-19} \text{ Джек}} \approx 3.51 \times 10^{15} \text{ фотонов/с}
   \]

Таким образом, при условии, что все фотоны выходят из светодиода и не отклоняются или улетают в сторону земли, примерное количество фотонов, которые могут достигнуть космоса в секунду, составляет около \( 3.51 \times 10^{15} \) фотонов.

Помните, что это приблизительное значение, так как некоторые фотоны могут быть отклонены или поглощены другими объектами во время их полета."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для расчета количества фотонов, которые достигают космоса от вашего светодиода можно использовать следующий подход:

1) **Получаем мощность излучения:**
   - Мощность светодиода: \( P = 0,1 \text{ Вт} \)

2) **Фотонная энергия:**
   - Фотонная энергия \( E = h \cdot c / λ \), где:
     - \( h \) — Планковская постоянная (примерно 6,626 × 10^-34 Дж·с),
     - \( c \) — скорость света (примерно 3 × 10^8 м/с),
     - \( λ \) — длина волны.

3) **Расстояние до Земли:**
   - Расстояние до Солнца составляет около 150 миллионов километров или примерно 930 тысяч км.
   - Скорость света 3 × 10^8 м/с, значит время для одного витка света: \( t = d/c = 930 \times 10^3 \text{ м} / (3 \times 10^8 \text{ м/с}) \approx 0,00031 \text{ сек} \).

4) **Частота света:**
   - Свет солнца имеет частоту порядка 5,79 × 10^14 Гц (красное излучение).
   - Частота света \( f \) пропорциональна длине волны \( λ \): \( f = c / λ \)
   - Для красного света \( λ \approx 600 \text{ нм} \):
     \[ f = 3 \times 10^8 \text{ м/с} / 600 \times 10^{-9} \text{ м} \approx 5,000 \times 10^{14} \text{ Гц} \]

5) **Количество фотонов в секунду:**
   - Количество фотонов \( N \) в секунду:
     \[ N = P \cdot f \]
     \[ N = 0,1 \text{ Вт} \cdot 5,000 \times 10^{14} \text{ Гц} \cdot 0,00031 \text{ сек} \]
     \[ N \approx 1,55 \times 10^{10} \text{ фотонов/сек} \]

Таким образом, фактическое количество фотонов, достигающих Земли от вашего светодиода в секунду, составляет около 1,55×10^10 фотонов."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: какова фермиевская оценка числа обитаемых планет?

Фермиская оценка, впервые сформулированная в 1961 году Ричардом Ферми, является одной из наиболее известных и дискуссионных теорий о количестве обитаемых планет в нашей Вселенной. Она основана на предположении о том, что число обитаемых планет составляет примерно одну миллиардную долю всех потенциально пригодных для жизни планет в галактике Млечного Пути.

Основные элементы Фермианской оценки:

1. **Средняя масса звезды**: Предполагается, что средняя масса звезды составляет около 0,8 массы Солнца (M_sun).

2. **Количество звезд в Галактике**: Согласно современным оценкам, количество звезд в Млечном Пути составляет приблизительно 10^11-10^13.

3. **Время существования планеты**: Предполагается, что планета может существовать от нескольких сотен миллионов до миллиардов лет.

4. **Особенности планеты**: Предполагают наличие жидкого воды на поверхности планеты.

5. **Обитаемость**: Подсчитано, что за период существования звезды (от десятков миллионов до миллиарда лет) можно ожидать появления порядка 10^7-10^8 обитаемых планет.

Таким образом, Фермианская оценка приводит к выводу, что число обитаемых планет в Млечном Пути составляет примерно 10^10-10^11. Это означает, что если предположить, что Земля - это примерно 10^3-10^4 обитаемых планет, то общее количество обитаемых планет в галактике составляет от 10^7 до 10^10.

Важно отметить, что эта оценка является лишь приблизительной и сильно зависит от множества неизвестных факторов, таких как распределение массы звезд, условия формирования планет, их эволюции и вероятности возникновения жизни.

На данный момент у нас нет достоверных данных для точной оценки количества обитаемых планет в нашей галактике или во всей Вселенной. Это одна из самых сложных и неоднозначных задач в современной астрономии и космологии.

Фермиева оценка - это метафорическое выражение, которое используется в научном контексте для описания ситуации, когда мы сталкиваемся с проблемой, которую сложно решить из-за недостатка информации или доступности данных.

В контексте поиска обитаемых планет Фермиевская оценка может быть примерно такая: если бы наше появление было случайностью, то вероятность того, что хотя бы один другой мир подобен Земле существует, должна быть очень высокой. Однако до сих пор мы не нашли никаких доказательств наличия других обитаемых планет.

Астрономы продолжают исследовать космос, используя разные методы и технологии, чтобы попытаться найти другие обитаемые системы. Но пока что наши знания ограничены наблюдениями за небольшим количеством звезд и планет.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "какова фермиевская оценка числа обитаемых планет?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Фермиская оценка, впервые сформулированная в 1961 году Ричардом Ферми, является одной из наиболее известных и дискуссионных теорий о количестве обитаемых планет в нашей Вселенной. Она основана на предположении о том, что число обитаемых планет составляет примерно одну миллиардную долю всех потенциально пригодных для жизни планет в галактике Млечного Пути.

Основные элементы Фермианской оценки:

1. **Средняя масса звезды**: Предполагается, что средняя масса звезды составляет около 0,8 массы Солнца (M_sun).

2. **Количество звезд в Галактике**: Согласно современным оценкам, количество звезд в Млечном Пути составляет приблизительно 10^11-10^13.

3. **Время существования планеты**: Предполагается, что планета может существовать от нескольких сотен миллионов до миллиардов лет.

4. **Особенности планеты**: Предполагают наличие жидкого воды на поверхности планеты.

5. **Обитаемость**: Подсчитано, что за период существования звезды (от десятков миллионов до миллиарда лет) можно ожидать появления порядка 10^7-10^8 обитаемых планет.

Таким образом, Фермианская оценка приводит к выводу, что число обитаемых планет в Млечном Пути составляет примерно 10^10-10^11. Это означает, что если предположить, что Земля - это примерно 10^3-10^4 обитаемых планет, то общее количество обитаемых планет в галактике составляет от 10^7 до 10^10.

Важно отметить, что эта оценка является лишь приблизительной и сильно зависит от множества неизвестных факторов, таких как распределение массы звезд, условия формирования планет, их эволюции и вероятности возникновения жизни."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """На данный момент у нас нет достоверных данных для точной оценки количества обитаемых планет в нашей галактике или во всей Вселенной. Это одна из самых сложных и неоднозначных задач в современной астрономии и космологии.

Фермиева оценка - это метафорическое выражение, которое используется в научном контексте для описания ситуации, когда мы сталкиваемся с проблемой, которую сложно решить из-за недостатка информации или доступности данных.

В контексте поиска обитаемых планет Фермиевская оценка может быть примерно такая: если бы наше появление было случайностью, то вероятность того, что хотя бы один другой мир подобен Земле существует, должна быть очень высокой. Однако до сих пор мы не нашли никаких доказательств наличия других обитаемых планет.

Астрономы продолжают исследовать космос, используя разные методы и технологии, чтобы попытаться найти другие обитаемые системы. Но пока что наши знания ограничены наблюдениями за небольшим количеством звезд и планет."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: какова фермиевская оценка числа обитаемых планет?

На данный момент у нас нет достоверных данных для точной оценки количества обитаемых планет в нашей галактике или во всей Вселенной. Это одна из самых сложных и неоднозначных задач в современной астрономии и космологии.

Фермиева оценка - это метафорическое выражение, которое используется в научном контексте для описания ситуации, когда мы сталкиваемся с проблемой, которую сложно решить из-за недостатка информации или доступности данных.

В контексте поиска обитаемых планет Фермиевская оценка может быть примерно такая: если бы наше появление было случайностью, то вероятность того, что хотя бы один другой мир подобен Земле существует, должна быть очень высокой. Однако до сих пор мы не нашли никаких доказательств наличия других обитаемых планет.

Астрономы продолжают исследовать космос, используя разные методы и технологии, чтобы попытаться найти другие обитаемые системы. Но пока что наши знания ограничены наблюдениями за небольшим количеством звезд и планет.

Фермиская оценка, впервые сформулированная в 1961 году Ричардом Ферми, является одной из наиболее известных и дискуссионных теорий о количестве обитаемых планет в нашей Вселенной. Она основана на предположении о том, что число обитаемых планет составляет примерно одну миллиардную долю всех потенциально пригодных для жизни планет в галактике Млечного Пути.

Основные элементы Фермианской оценки:

1. **Средняя масса звезды**: Предполагается, что средняя масса звезды составляет около 0,8 массы Солнца (M_sun).

2. **Количество звезд в Галактике**: Согласно современным оценкам, количество звезд в Млечном Пути составляет приблизительно 10^11-10^13.

3. **Время существования планеты**: Предполагается, что планета может существовать от нескольких сотен миллионов до миллиардов лет.

4. **Особенности планеты**: Предполагают наличие жидкого воды на поверхности планеты.

5. **Обитаемость**: Подсчитано, что за период существования звезды (от десятков миллионов до миллиарда лет) можно ожидать появления порядка 10^7-10^8 обитаемых планет.

Таким образом, Фермианская оценка приводит к выводу, что число обитаемых планет в Млечном Пути составляет примерно 10^10-10^11. Это означает, что если предположить, что Земля - это примерно 10^3-10^4 обитаемых планет, то общее количество обитаемых планет в галактике составляет от 10^7 до 10^10.

Важно отметить, что эта оценка является лишь приблизительной и сильно зависит от множества неизвестных факторов, таких как распределение массы звезд, условия формирования планет, их эволюции и вероятности возникновения жизни.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "какова фермиевская оценка числа обитаемых планет?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """На данный момент у нас нет достоверных данных для точной оценки количества обитаемых планет в нашей галактике или во всей Вселенной. Это одна из самых сложных и неоднозначных задач в современной астрономии и космологии.

Фермиева оценка - это метафорическое выражение, которое используется в научном контексте для описания ситуации, когда мы сталкиваемся с проблемой, которую сложно решить из-за недостатка информации или доступности данных.

В контексте поиска обитаемых планет Фермиевская оценка может быть примерно такая: если бы наше появление было случайностью, то вероятность того, что хотя бы один другой мир подобен Земле существует, должна быть очень высокой. Однако до сих пор мы не нашли никаких доказательств наличия других обитаемых планет.

Астрономы продолжают исследовать космос, используя разные методы и технологии, чтобы попытаться найти другие обитаемые системы. Но пока что наши знания ограничены наблюдениями за небольшим количеством звезд и планет."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Фермиская оценка, впервые сформулированная в 1961 году Ричардом Ферми, является одной из наиболее известных и дискуссионных теорий о количестве обитаемых планет в нашей Вселенной. Она основана на предположении о том, что число обитаемых планет составляет примерно одну миллиардную долю всех потенциально пригодных для жизни планет в галактике Млечного Пути.

Основные элементы Фермианской оценки:

1. **Средняя масса звезды**: Предполагается, что средняя масса звезды составляет около 0,8 массы Солнца (M_sun).

2. **Количество звезд в Галактике**: Согласно современным оценкам, количество звезд в Млечном Пути составляет приблизительно 10^11-10^13.

3. **Время существования планеты**: Предполагается, что планета может существовать от нескольких сотен миллионов до миллиардов лет.

4. **Особенности планеты**: Предполагают наличие жидкого воды на поверхности планеты.

5. **Обитаемость**: Подсчитано, что за период существования звезды (от десятков миллионов до миллиарда лет) можно ожидать появления порядка 10^7-10^8 обитаемых планет.

Таким образом, Фермианская оценка приводит к выводу, что число обитаемых планет в Млечном Пути составляет примерно 10^10-10^11. Это означает, что если предположить, что Земля - это примерно 10^3-10^4 обитаемых планет, то общее количество обитаемых планет в галактике составляет от 10^7 до 10^10.

Важно отметить, что эта оценка является лишь приблизительной и сильно зависит от множества неизвестных факторов, таких как распределение массы звезд, условия формирования планет, их эволюции и вероятности возникновения жизни."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Ответ для пятилетнего ребенка: Сколько звезд во Вселенной?

Вселенной очень много звезд! Вот примерно 100 миллиардов. Это больше чем все игрушки в мире вместе взятые! Звезды - это яркие, мерцающие объекты в небе, а Вселенная - это огромный мир с сотнями миллионов галактик и миллиардами звезд.

Вселенная очень большая и сложная, поэтому ученые не могут точно сказать, сколько всего звёзд в ней. Это как если бы ты попытался подсчитать все песчинки на берегу моря - некоторые могут быть маленькими и тонкими, что делает их трудно заметными или подсчитываемыми. Мы знаем, что в нашей галактике (это огромный сплошной световой круг, который называется Млечный Путь) есть миллиарды звёзд, но во всей Вселенной может быть гораздо больше!

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Ответ для пятилетнего ребенка: Сколько звезд во Вселенной?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вселенной очень много звезд! Вот примерно 100 миллиардов. Это больше чем все игрушки в мире вместе взятые! Звезды - это яркие, мерцающие объекты в небе, а Вселенная - это огромный мир с сотнями миллионов галактик и миллиардами звезд."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вселенная очень большая и сложная, поэтому ученые не могут точно сказать, сколько всего звёзд в ней. Это как если бы ты попытался подсчитать все песчинки на берегу моря - некоторые могут быть маленькими и тонкими, что делает их трудно заметными или подсчитываемыми. Мы знаем, что в нашей галактике (это огромный сплошной световой круг, который называется Млечный Путь) есть миллиарды звёзд, но во всей Вселенной может быть гораздо больше!"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Ответ для пятилетнего ребенка: Сколько звезд во Вселенной?

Вселенная очень большая и сложная, поэтому ученые не могут точно сказать, сколько всего звёзд в ней. Это как если бы ты попытался подсчитать все песчинки на берегу моря - некоторые могут быть маленькими и тонкими, что делает их трудно заметными или подсчитываемыми. Мы знаем, что в нашей галактике (это огромный сплошной световой круг, который называется Млечный Путь) есть миллиарды звёзд, но во всей Вселенной может быть гораздо больше!

Вселенной очень много звезд! Вот примерно 100 миллиардов. Это больше чем все игрушки в мире вместе взятые! Звезды - это яркие, мерцающие объекты в небе, а Вселенная - это огромный мир с сотнями миллионов галактик и миллиардами звезд.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Ответ для пятилетнего ребенка: Сколько звезд во Вселенной?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вселенная очень большая и сложная, поэтому ученые не могут точно сказать, сколько всего звёзд в ней. Это как если бы ты попытался подсчитать все песчинки на берегу моря - некоторые могут быть маленькими и тонкими, что делает их трудно заметными или подсчитываемыми. Мы знаем, что в нашей галактике (это огромный сплошной световой круг, который называется Млечный Путь) есть миллиарды звёзд, но во всей Вселенной может быть гораздо больше!"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вселенной очень много звезд! Вот примерно 100 миллиардов. Это больше чем все игрушки в мире вместе взятые! Звезды - это яркие, мерцающие объекты в небе, а Вселенная - это огромный мир с сотнями миллионов галактик и миллиардами звезд."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какова научная вероятность того, что Земля является единственной пригодной для жизни планетой во Вселенной?

На данный момент в науке нет точных данных о количестве потенциально пригодных к жизни планет в нашей Галактике. Однако есть несколько важных факторов и предположений:

1. **Количество потенциальных кандидатов**: В астрономической литературе утверждается, что около 20% всех известных планет вокруг других звезд могут быть потенциально пригодными для жизни по нескольким критериям (например, наличие жидкого воды на поверхности). Это включает в себя не только планеты с круглыми орбитами, но и те, где атмосфера может поддерживать жидкий водный океан.

2. **Особенности Земли**: Наша планета обладает уникальными характеристиками, такими как:
   - **Средняя температура**: Температура воздуха примерно +15°C, что позволяет воде существовать в жидком состоянии.
   - **Атмосфера**: Высокая концентрация углекислого газа и вода, способствующая образованию облаков и атмосферы.
   - **Земляное поле**: Устойчивое гравитационное притяжение, которое поддерживает жизнь.
   - **Геологическое разнообразие**: Наличие океонов и континентов, которые обеспечивают разнообразные экосистемы.

3. **Условия существования жизни**: Существующие данные указывают, что условия для возникновения и развития жизни крайне ограничены. Например, наличие жидкой воды, солнечного света и стабильного магнитного поля являются критически важными факторами.

4. **Исследования в будущем**: Новые телескопические наблюдения и анализ образцов грунта Марса и Луны показывают, что даже такие отдаленные объекты как Луна или Марс могли бы содержать следы жизни в виде микроорганизмов или органических соединений.

Однако важно отметить, что:
- **Недостаток данных**: Большинство планет изучается лишь за счет инфракрасного излучения, а не непосредственно через телескопы.
- **Необъяснимые аномалии**: Некоторые экзопланеты демонстрируют аномальные характеристики, которые затрудняют их классификацию как потенциально жизнеспособные.
- **Статистические методы**: Использование статистических методов часто приводит к неопределенным результатам из-за большого числа неизвестных параметров.

Поэтому, несмотря на множество исследований и гипотез, наука пока не располагает полной уверенностью в том, что Земля — единственная пригодная к жизни планета во Вселенной. Вопрос остается открытым и активно обсуждается научным сообществом.

Научная вероятность того, что Земля - единственная пригодная для жизни планета в Солнечной системе или во Вселенной, крайне низка. Это утверждение не поддерживается современными исследованиями и наблюдениями.

1. **Космологические исследования**: Наука показывает, что вселенная намного больше, чем мы можем видеть с помощью наших технологий. Есть много других звезд, галактик и возможных экосистем на их планетах.

2. **Исследования поиска экзопланет**: Количество обнаруженных экзопланет (планет вокруг других звезд) растет каждый год. По данным NASA, уже известно более 4000 таких планет.

3. **Химическая составляющая космоса**: Наблюдения за химическим составом газов в космосе показывают наличие водорода, углекислого газа, аргона и других элементов, которые могут быть необходимы для формирования сложных молекул и биосфер.

4. **Терrestrial Planet Finder (TPF)**: Этот проект NASA стремится найти другие экологически благоприятные планеты, где возможно присутствие воды и условий для развития жизни.

5. **Предполагаемые условия для жизни**: Исследования показывают, что жизнь может существовать в различных условиях, от холодных плазменных областях до горячих сверхновых. Это увеличивает шансы на то, что есть другие экосистемы в космосе.

Вместо того чтобы говорить о том, что Земля уникальна, лучше сказать, что она одна из немногих известных нам планет, способных поддерживать жизнь. Доказательства того, что Земля - единственная, пока недостаточны, и это вопрос открытый, который требует дальнейших исследований и наблюдений.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какова научная вероятность того, что Земля является единственной пригодной для жизни планетой во Вселенной?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """На данный момент в науке нет точных данных о количестве потенциально пригодных к жизни планет в нашей Галактике. Однако есть несколько важных факторов и предположений:

1. **Количество потенциальных кандидатов**: В астрономической литературе утверждается, что около 20% всех известных планет вокруг других звезд могут быть потенциально пригодными для жизни по нескольким критериям (например, наличие жидкого воды на поверхности). Это включает в себя не только планеты с круглыми орбитами, но и те, где атмосфера может поддерживать жидкий водный океан.

2. **Особенности Земли**: Наша планета обладает уникальными характеристиками, такими как:
   - **Средняя температура**: Температура воздуха примерно +15°C, что позволяет воде существовать в жидком состоянии.
   - **Атмосфера**: Высокая концентрация углекислого газа и вода, способствующая образованию облаков и атмосферы.
   - **Земляное поле**: Устойчивое гравитационное притяжение, которое поддерживает жизнь.
   - **Геологическое разнообразие**: Наличие океонов и континентов, которые обеспечивают разнообразные экосистемы.

3. **Условия существования жизни**: Существующие данные указывают, что условия для возникновения и развития жизни крайне ограничены. Например, наличие жидкой воды, солнечного света и стабильного магнитного поля являются критически важными факторами.

4. **Исследования в будущем**: Новые телескопические наблюдения и анализ образцов грунта Марса и Луны показывают, что даже такие отдаленные объекты как Луна или Марс могли бы содержать следы жизни в виде микроорганизмов или органических соединений.

Однако важно отметить, что:
- **Недостаток данных**: Большинство планет изучается лишь за счет инфракрасного излучения, а не непосредственно через телескопы.
- **Необъяснимые аномалии**: Некоторые экзопланеты демонстрируют аномальные характеристики, которые затрудняют их классификацию как потенциально жизнеспособные.
- **Статистические методы**: Использование статистических методов часто приводит к неопределенным результатам из-за большого числа неизвестных параметров.

Поэтому, несмотря на множество исследований и гипотез, наука пока не располагает полной уверенностью в том, что Земля — единственная пригодная к жизни планета во Вселенной. Вопрос остается открытым и активно обсуждается научным сообществом."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Научная вероятность того, что Земля - единственная пригодная для жизни планета в Солнечной системе или во Вселенной, крайне низка. Это утверждение не поддерживается современными исследованиями и наблюдениями.

1. **Космологические исследования**: Наука показывает, что вселенная намного больше, чем мы можем видеть с помощью наших технологий. Есть много других звезд, галактик и возможных экосистем на их планетах.

2. **Исследования поиска экзопланет**: Количество обнаруженных экзопланет (планет вокруг других звезд) растет каждый год. По данным NASA, уже известно более 4000 таких планет.

3. **Химическая составляющая космоса**: Наблюдения за химическим составом газов в космосе показывают наличие водорода, углекислого газа, аргона и других элементов, которые могут быть необходимы для формирования сложных молекул и биосфер.

4. **Терrestrial Planet Finder (TPF)**: Этот проект NASA стремится найти другие экологически благоприятные планеты, где возможно присутствие воды и условий для развития жизни.

5. **Предполагаемые условия для жизни**: Исследования показывают, что жизнь может существовать в различных условиях, от холодных плазменных областях до горячих сверхновых. Это увеличивает шансы на то, что есть другие экосистемы в космосе.

Вместо того чтобы говорить о том, что Земля уникальна, лучше сказать, что она одна из немногих известных нам планет, способных поддерживать жизнь. Доказательства того, что Земля - единственная, пока недостаточны, и это вопрос открытый, который требует дальнейших исследований и наблюдений."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какова научная вероятность того, что Земля является единственной пригодной для жизни планетой во Вселенной?

Научная вероятность того, что Земля - единственная пригодная для жизни планета в Солнечной системе или во Вселенной, крайне низка. Это утверждение не поддерживается современными исследованиями и наблюдениями.

1. **Космологические исследования**: Наука показывает, что вселенная намного больше, чем мы можем видеть с помощью наших технологий. Есть много других звезд, галактик и возможных экосистем на их планетах.

2. **Исследования поиска экзопланет**: Количество обнаруженных экзопланет (планет вокруг других звезд) растет каждый год. По данным NASA, уже известно более 4000 таких планет.

3. **Химическая составляющая космоса**: Наблюдения за химическим составом газов в космосе показывают наличие водорода, углекислого газа, аргона и других элементов, которые могут быть необходимы для формирования сложных молекул и биосфер.

4. **Терrestrial Planet Finder (TPF)**: Этот проект NASA стремится найти другие экологически благоприятные планеты, где возможно присутствие воды и условий для развития жизни.

5. **Предполагаемые условия для жизни**: Исследования показывают, что жизнь может существовать в различных условиях, от холодных плазменных областях до горячих сверхновых. Это увеличивает шансы на то, что есть другие экосистемы в космосе.

Вместо того чтобы говорить о том, что Земля уникальна, лучше сказать, что она одна из немногих известных нам планет, способных поддерживать жизнь. Доказательства того, что Земля - единственная, пока недостаточны, и это вопрос открытый, который требует дальнейших исследований и наблюдений.

На данный момент в науке нет точных данных о количестве потенциально пригодных к жизни планет в нашей Галактике. Однако есть несколько важных факторов и предположений:

1. **Количество потенциальных кандидатов**: В астрономической литературе утверждается, что около 20% всех известных планет вокруг других звезд могут быть потенциально пригодными для жизни по нескольким критериям (например, наличие жидкого воды на поверхности). Это включает в себя не только планеты с круглыми орбитами, но и те, где атмосфера может поддерживать жидкий водный океан.

2. **Особенности Земли**: Наша планета обладает уникальными характеристиками, такими как:
   - **Средняя температура**: Температура воздуха примерно +15°C, что позволяет воде существовать в жидком состоянии.
   - **Атмосфера**: Высокая концентрация углекислого газа и вода, способствующая образованию облаков и атмосферы.
   - **Земляное поле**: Устойчивое гравитационное притяжение, которое поддерживает жизнь.
   - **Геологическое разнообразие**: Наличие океонов и континентов, которые обеспечивают разнообразные экосистемы.

3. **Условия существования жизни**: Существующие данные указывают, что условия для возникновения и развития жизни крайне ограничены. Например, наличие жидкой воды, солнечного света и стабильного магнитного поля являются критически важными факторами.

4. **Исследования в будущем**: Новые телескопические наблюдения и анализ образцов грунта Марса и Луны показывают, что даже такие отдаленные объекты как Луна или Марс могли бы содержать следы жизни в виде микроорганизмов или органических соединений.

Однако важно отметить, что:
- **Недостаток данных**: Большинство планет изучается лишь за счет инфракрасного излучения, а не непосредственно через телескопы.
- **Необъяснимые аномалии**: Некоторые экзопланеты демонстрируют аномальные характеристики, которые затрудняют их классификацию как потенциально жизнеспособные.
- **Статистические методы**: Использование статистических методов часто приводит к неопределенным результатам из-за большого числа неизвестных параметров.

Поэтому, несмотря на множество исследований и гипотез, наука пока не располагает полной уверенностью в том, что Земля — единственная пригодная к жизни планета во Вселенной. Вопрос остается открытым и активно обсуждается научным сообществом.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какова научная вероятность того, что Земля является единственной пригодной для жизни планетой во Вселенной?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Научная вероятность того, что Земля - единственная пригодная для жизни планета в Солнечной системе или во Вселенной, крайне низка. Это утверждение не поддерживается современными исследованиями и наблюдениями.

1. **Космологические исследования**: Наука показывает, что вселенная намного больше, чем мы можем видеть с помощью наших технологий. Есть много других звезд, галактик и возможных экосистем на их планетах.

2. **Исследования поиска экзопланет**: Количество обнаруженных экзопланет (планет вокруг других звезд) растет каждый год. По данным NASA, уже известно более 4000 таких планет.

3. **Химическая составляющая космоса**: Наблюдения за химическим составом газов в космосе показывают наличие водорода, углекислого газа, аргона и других элементов, которые могут быть необходимы для формирования сложных молекул и биосфер.

4. **Терrestrial Planet Finder (TPF)**: Этот проект NASA стремится найти другие экологически благоприятные планеты, где возможно присутствие воды и условий для развития жизни.

5. **Предполагаемые условия для жизни**: Исследования показывают, что жизнь может существовать в различных условиях, от холодных плазменных областях до горячих сверхновых. Это увеличивает шансы на то, что есть другие экосистемы в космосе.

Вместо того чтобы говорить о том, что Земля уникальна, лучше сказать, что она одна из немногих известных нам планет, способных поддерживать жизнь. Доказательства того, что Земля - единственная, пока недостаточны, и это вопрос открытый, который требует дальнейших исследований и наблюдений."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """На данный момент в науке нет точных данных о количестве потенциально пригодных к жизни планет в нашей Галактике. Однако есть несколько важных факторов и предположений:

1. **Количество потенциальных кандидатов**: В астрономической литературе утверждается, что около 20% всех известных планет вокруг других звезд могут быть потенциально пригодными для жизни по нескольким критериям (например, наличие жидкого воды на поверхности). Это включает в себя не только планеты с круглыми орбитами, но и те, где атмосфера может поддерживать жидкий водный океан.

2. **Особенности Земли**: Наша планета обладает уникальными характеристиками, такими как:
   - **Средняя температура**: Температура воздуха примерно +15°C, что позволяет воде существовать в жидком состоянии.
   - **Атмосфера**: Высокая концентрация углекислого газа и вода, способствующая образованию облаков и атмосферы.
   - **Земляное поле**: Устойчивое гравитационное притяжение, которое поддерживает жизнь.
   - **Геологическое разнообразие**: Наличие океонов и континентов, которые обеспечивают разнообразные экосистемы.

3. **Условия существования жизни**: Существующие данные указывают, что условия для возникновения и развития жизни крайне ограничены. Например, наличие жидкой воды, солнечного света и стабильного магнитного поля являются критически важными факторами.

4. **Исследования в будущем**: Новые телескопические наблюдения и анализ образцов грунта Марса и Луны показывают, что даже такие отдаленные объекты как Луна или Марс могли бы содержать следы жизни в виде микроорганизмов или органических соединений.

Однако важно отметить, что:
- **Недостаток данных**: Большинство планет изучается лишь за счет инфракрасного излучения, а не непосредственно через телескопы.
- **Необъяснимые аномалии**: Некоторые экзопланеты демонстрируют аномальные характеристики, которые затрудняют их классификацию как потенциально жизнеспособные.
- **Статистические методы**: Использование статистических методов часто приводит к неопределенным результатам из-за большого числа неизвестных параметров.

Поэтому, несмотря на множество исследований и гипотез, наука пока не располагает полной уверенностью в том, что Земля — единственная пригодная к жизни планета во Вселенной. Вопрос остается открытым и активно обсуждается научным сообществом."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какая точка на Земле является самой высокой, если измерять расстояние от центра масс Земли?

Самой высокой точкой земной поверхности по отношению к центру Земли является полюс. Однако следует отметить, что это определение "высота" не совпадает с географическими высотами, так как высота определяется относительно центра Земли, а не уровня моря.

Полярные точки (Северный и Южный полюса) находятся на расстоянии примерно 2100 км от центра Земли. Это самая высокая точка земной поверхности по сравнению с другими точками суши или океаном.

В то же время, географические высоты могут достигать сотен метров выше этой отметки в зависимости от конкретного места на Северном полюсе. Например, гора Горы Северного полюса достигает высоты около 3 км над уровнем океана.

Таким образом, точка, которая считается самой высокой по отношению к центру Земли, - это Северный полюс, но для измерения абсолютной высоты, относительная высота составляет 2100 км.

Самая высокая точка на Земле, измеряемая от центра Земли, находится в вершине Эвереста (Маклуэна). Это вершина горы Эверест, которая является самой высокой точки поверхности Земли по отношению к уровню моря. Расстояние от центра Земли до этой точки составляет около 6357 метров. Однако важно отметить, что эта высота относительная и изменяется местами на поверхности Земли из-за ее несферической формы и гравитационных различий.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какая точка на Земле является самой высокой, если измерять расстояние от центра масс Земли?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Самой высокой точкой земной поверхности по отношению к центру Земли является полюс. Однако следует отметить, что это определение "высота" не совпадает с географическими высотами, так как высота определяется относительно центра Земли, а не уровня моря.

Полярные точки (Северный и Южный полюса) находятся на расстоянии примерно 2100 км от центра Земли. Это самая высокая точка земной поверхности по сравнению с другими точками суши или океаном.

В то же время, географические высоты могут достигать сотен метров выше этой отметки в зависимости от конкретного места на Северном полюсе. Например, гора Горы Северного полюса достигает высоты около 3 км над уровнем океана.

Таким образом, точка, которая считается самой высокой по отношению к центру Земли, - это Северный полюс, но для измерения абсолютной высоты, относительная высота составляет 2100 км."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Самая высокая точка на Земле, измеряемая от центра Земли, находится в вершине Эвереста (Маклуэна). Это вершина горы Эверест, которая является самой высокой точки поверхности Земли по отношению к уровню моря. Расстояние от центра Земли до этой точки составляет около 6357 метров. Однако важно отметить, что эта высота относительная и изменяется местами на поверхности Земли из-за ее несферической формы и гравитационных различий."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какая точка на Земле является самой высокой, если измерять расстояние от центра масс Земли?

Самая высокая точка на Земле, измеряемая от центра Земли, находится в вершине Эвереста (Маклуэна). Это вершина горы Эверест, которая является самой высокой точки поверхности Земли по отношению к уровню моря. Расстояние от центра Земли до этой точки составляет около 6357 метров. Однако важно отметить, что эта высота относительная и изменяется местами на поверхности Земли из-за ее несферической формы и гравитационных различий.

Самой высокой точкой земной поверхности по отношению к центру Земли является полюс. Однако следует отметить, что это определение "высота" не совпадает с географическими высотами, так как высота определяется относительно центра Земли, а не уровня моря.

Полярные точки (Северный и Южный полюса) находятся на расстоянии примерно 2100 км от центра Земли. Это самая высокая точка земной поверхности по сравнению с другими точками суши или океаном.

В то же время, географические высоты могут достигать сотен метров выше этой отметки в зависимости от конкретного места на Северном полюсе. Например, гора Горы Северного полюса достигает высоты около 3 км над уровнем океана.

Таким образом, точка, которая считается самой высокой по отношению к центру Земли, - это Северный полюс, но для измерения абсолютной высоты, относительная высота составляет 2100 км.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какая точка на Земле является самой высокой, если измерять расстояние от центра масс Земли?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Самая высокая точка на Земле, измеряемая от центра Земли, находится в вершине Эвереста (Маклуэна). Это вершина горы Эверест, которая является самой высокой точки поверхности Земли по отношению к уровню моря. Расстояние от центра Земли до этой точки составляет около 6357 метров. Однако важно отметить, что эта высота относительная и изменяется местами на поверхности Земли из-за ее несферической формы и гравитационных различий."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Самой высокой точкой земной поверхности по отношению к центру Земли является полюс. Однако следует отметить, что это определение "высота" не совпадает с географическими высотами, так как высота определяется относительно центра Земли, а не уровня моря.

Полярные точки (Северный и Южный полюса) находятся на расстоянии примерно 2100 км от центра Земли. Это самая высокая точка земной поверхности по сравнению с другими точками суши или океаном.

В то же время, географические высоты могут достигать сотен метров выше этой отметки в зависимости от конкретного места на Северном полюсе. Например, гора Горы Северного полюса достигает высоты около 3 км над уровнем океана.

Таким образом, точка, которая считается самой высокой по отношению к центру Земли, - это Северный полюс, но для измерения абсолютной высоты, относительная высота составляет 2100 км."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Когда Америка высадилась на Луну?

Америка высаживала свою миссию на Луну в период 1960-х годов. Вот ключевые моменты:

1. **Первый полет с экипажем**:
   - 20 июля 1969 года, шаттл "Челленджер" (Apollo 11) стартовал с космодрома Кеннеди.
   - Экипаж: Нил Армстронг, Эд Виттейн и Майкл Коллинз.
   - На борту находились первые люди, ступившие на лунную поверхность.

2. **Первая ступка**:
   - 20 июля 1969 года, астронавт Армстронг первым вышел на луну.
   - Он произнес знаменитое слово: "Мы пришли сюда! Мы вышли на луну!"

3. **Второй полет**:
   - 24 июля 1972 года, шаттл "Аполлон-17" совершил посадку на Луну.
   - В этом полете участвовали астронавты Джордж Коллинз, Джордж Элвис Кеннеди и Уильям Смит.

После этого, в 1975 году, был осуществлен последний полет с лунной станцией "Джордж Вашингтон".

Таким образом, Америка высаживала свои миссии на Луну с начала 1960-х до конца 1970-х годов.

Астронавты НАСА совершили успешную посадку на Луне 20 апреля 1972 года во время миссии Apollo 16. Однако последняя посадка человека на Луну была осуществлена экипажем Apollo 17 под руководством Эдварда Смита в декабре 1972 года.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Когда Америка высадилась на Луну?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Америка высаживала свою миссию на Луну в период 1960-х годов. Вот ключевые моменты:

1. **Первый полет с экипажем**:
   - 20 июля 1969 года, шаттл "Челленджер" (Apollo 11) стартовал с космодрома Кеннеди.
   - Экипаж: Нил Армстронг, Эд Виттейн и Майкл Коллинз.
   - На борту находились первые люди, ступившие на лунную поверхность.

2. **Первая ступка**:
   - 20 июля 1969 года, астронавт Армстронг первым вышел на луну.
   - Он произнес знаменитое слово: "Мы пришли сюда! Мы вышли на луну!"

3. **Второй полет**:
   - 24 июля 1972 года, шаттл "Аполлон-17" совершил посадку на Луну.
   - В этом полете участвовали астронавты Джордж Коллинз, Джордж Элвис Кеннеди и Уильям Смит.

После этого, в 1975 году, был осуществлен последний полет с лунной станцией "Джордж Вашингтон".

Таким образом, Америка высаживала свои миссии на Луну с начала 1960-х до конца 1970-х годов."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Астронавты НАСА совершили успешную посадку на Луне 20 апреля 1972 года во время миссии Apollo 16. Однако последняя посадка человека на Луну была осуществлена экипажем Apollo 17 под руководством Эдварда Смита в декабре 1972 года."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Когда Америка высадилась на Луну?

Астронавты НАСА совершили успешную посадку на Луне 20 апреля 1972 года во время миссии Apollo 16. Однако последняя посадка человека на Луну была осуществлена экипажем Apollo 17 под руководством Эдварда Смита в декабре 1972 года.

Америка высаживала свою миссию на Луну в период 1960-х годов. Вот ключевые моменты:

1. **Первый полет с экипажем**:
   - 20 июля 1969 года, шаттл "Челленджер" (Apollo 11) стартовал с космодрома Кеннеди.
   - Экипаж: Нил Армстронг, Эд Виттейн и Майкл Коллинз.
   - На борту находились первые люди, ступившие на лунную поверхность.

2. **Первая ступка**:
   - 20 июля 1969 года, астронавт Армстронг первым вышел на луну.
   - Он произнес знаменитое слово: "Мы пришли сюда! Мы вышли на луну!"

3. **Второй полет**:
   - 24 июля 1972 года, шаттл "Аполлон-17" совершил посадку на Луну.
   - В этом полете участвовали астронавты Джордж Коллинз, Джордж Элвис Кеннеди и Уильям Смит.

После этого, в 1975 году, был осуществлен последний полет с лунной станцией "Джордж Вашингтон".

Таким образом, Америка высаживала свои миссии на Луну с начала 1960-х до конца 1970-х годов.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Когда Америка высадилась на Луну?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Астронавты НАСА совершили успешную посадку на Луне 20 апреля 1972 года во время миссии Apollo 16. Однако последняя посадка человека на Луну была осуществлена экипажем Apollo 17 под руководством Эдварда Смита в декабре 1972 года."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Америка высаживала свою миссию на Луну в период 1960-х годов. Вот ключевые моменты:

1. **Первый полет с экипажем**:
   - 20 июля 1969 года, шаттл "Челленджер" (Apollo 11) стартовал с космодрома Кеннеди.
   - Экипаж: Нил Армстронг, Эд Виттейн и Майкл Коллинз.
   - На борту находились первые люди, ступившие на лунную поверхность.

2. **Первая ступка**:
   - 20 июля 1969 года, астронавт Армстронг первым вышел на луну.
   - Он произнес знаменитое слово: "Мы пришли сюда! Мы вышли на луну!"

3. **Второй полет**:
   - 24 июля 1972 года, шаттл "Аполлон-17" совершил посадку на Луну.
   - В этом полете участвовали астронавты Джордж Коллинз, Джордж Элвис Кеннеди и Уильям Смит.

После этого, в 1975 году, был осуществлен последний полет с лунной станцией "Джордж Вашингтон".

Таким образом, Америка высаживала свои миссии на Луну с начала 1960-х до конца 1970-х годов."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Сколько у Земли спутников?

На данный момент Земля имеет 144 спутника. Это в основном искусственные спутники, которые используются для различных целей:

1. **Космические связи** (например, спутники системы глобального доступа к интернету)
2. **Операционные спутники** (управление орбитальными аппаратами и системами)
3. **Аэроплановые спутники** (для наблюдения за погодой и движением воздушных судов)
4. **Управляемые спутники** (для мониторинга погоды, метеорологии, геофизики)

Всего насчитывается около 144-150 спутников, включая те, что были потеряны или неактивированы. Количество спутников может меняться по мере их запуска и удаления из орбиты.

На данный момент на орбите Земли находятся более 5000 искусственных спутников. Однако не все из них постоянно присутствуют в космосе: некоторые спутники временно находятся там для выполнения определенных миссий или экспериментов, а затем они могут быть отправлены обратно в земную atmосферу или уничтожены.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Сколько у Земли спутников?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """На данный момент Земля имеет 144 спутника. Это в основном искусственные спутники, которые используются для различных целей:

1. **Космические связи** (например, спутники системы глобального доступа к интернету)
2. **Операционные спутники** (управление орбитальными аппаратами и системами)
3. **Аэроплановые спутники** (для наблюдения за погодой и движением воздушных судов)
4. **Управляемые спутники** (для мониторинга погоды, метеорологии, геофизики)

Всего насчитывается около 144-150 спутников, включая те, что были потеряны или неактивированы. Количество спутников может меняться по мере их запуска и удаления из орбиты."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """На данный момент на орбите Земли находятся более 5000 искусственных спутников. Однако не все из них постоянно присутствуют в космосе: некоторые спутники временно находятся там для выполнения определенных миссий или экспериментов, а затем они могут быть отправлены обратно в земную atmосферу или уничтожены."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Сколько у Земли спутников?

На данный момент на орбите Земли находятся более 5000 искусственных спутников. Однако не все из них постоянно присутствуют в космосе: некоторые спутники временно находятся там для выполнения определенных миссий или экспериментов, а затем они могут быть отправлены обратно в земную atmосферу или уничтожены.

На данный момент Земля имеет 144 спутника. Это в основном искусственные спутники, которые используются для различных целей:

1. **Космические связи** (например, спутники системы глобального доступа к интернету)
2. **Операционные спутники** (управление орбитальными аппаратами и системами)
3. **Аэроплановые спутники** (для наблюдения за погодой и движением воздушных судов)
4. **Управляемые спутники** (для мониторинга погоды, метеорологии, геофизики)

Всего насчитывается около 144-150 спутников, включая те, что были потеряны или неактивированы. Количество спутников может меняться по мере их запуска и удаления из орбиты.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Сколько у Земли спутников?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """На данный момент на орбите Земли находятся более 5000 искусственных спутников. Однако не все из них постоянно присутствуют в космосе: некоторые спутники временно находятся там для выполнения определенных миссий или экспериментов, а затем они могут быть отправлены обратно в земную atmосферу или уничтожены."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """На данный момент Земля имеет 144 спутника. Это в основном искусственные спутники, которые используются для различных целей:

1. **Космические связи** (например, спутники системы глобального доступа к интернету)
2. **Операционные спутники** (управление орбитальными аппаратами и системами)
3. **Аэроплановые спутники** (для наблюдения за погодой и движением воздушных судов)
4. **Управляемые спутники** (для мониторинга погоды, метеорологии, геофизики)

Всего насчитывается около 144-150 спутников, включая те, что были потеряны или неактивированы. Количество спутников может меняться по мере их запуска и удаления из орбиты."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв в слове "латук"?

В слово "латук" 4 буквы.

В слове "латук" 5 букв.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв в слове "латук"?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слово "латук" 4 буквы."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слове "латук" 5 букв."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв в слове "латук"?

В слове "латук" 5 букв.

В слово "латук" 4 буквы.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв в слове "латук"?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слове "латук" 5 букв."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слово "латук" 4 буквы."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв 'e' в слове 'Ketchup'?

В слово "Ketchup" есть 3 буквы "e".

В слове "Ketchup" нет буквы "e".

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв 'e' в слове 'Ketchup'?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слово "Ketchup" есть 3 буквы "e"."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слове "Ketchup" нет буквы "e"."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв 'e' в слове 'Ketchup'?

В слове "Ketchup" нет буквы "e".

В слово "Ketchup" есть 3 буквы "e".

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв 'e' в слове 'Ketchup'?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слове "Ketchup" нет буквы "e"."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слово "Ketchup" есть 3 буквы "e"."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Я хочу несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr", и следующий согласный - "m".

1. Creativм
2. Crеativнй
3. Crеativнй
4. Crеativнй
5. Crеativнй

Эти слова могут быть использованы для описания людей или вещей, обладающих высокой творческой способностью или инновационными качествами.

Конечно! Вот несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr" и с последующим согласным "m":

1. Crystal (камень)
2. Charm (чарма)
3. Cream (сахарная пудра)
4. Crayon (карандаш)
5. Charme (чарм)

Пожалуйста, убедитесь, что вы выбрали именно те слова, которые вам подходят по смыслу или контексту использования.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Я хочу несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr", и следующий согласный - "m".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """1. Creativм
2. Crеativнй
3. Crеativнй
4. Crеativнй
5. Crеativнй

Эти слова могут быть использованы для описания людей или вещей, обладающих высокой творческой способностью или инновационными качествами."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Вот несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr" и с последующим согласным "m":

1. Crystal (камень)
2. Charm (чарма)
3. Cream (сахарная пудра)
4. Crayon (карандаш)
5. Charme (чарм)

Пожалуйста, убедитесь, что вы выбрали именно те слова, которые вам подходят по смыслу или контексту использования."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Я хочу несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr", и следующий согласный - "m".

Конечно! Вот несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr" и с последующим согласным "m":

1. Crystal (камень)
2. Charm (чарма)
3. Cream (сахарная пудра)
4. Crayon (карандаш)
5. Charme (чарм)

Пожалуйста, убедитесь, что вы выбрали именно те слова, которые вам подходят по смыслу или контексту использования.

1. Creativм
2. Crеativнй
3. Crеativнй
4. Crеativнй
5. Crеativнй

Эти слова могут быть использованы для описания людей или вещей, обладающих высокой творческой способностью или инновационными качествами.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Я хочу несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr", и следующий согласный - "m".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Вот несколько позитивных существительных, начинающихся на "cr" и с последующим согласным "m":

1. Crystal (камень)
2. Charm (чарма)
3. Cream (сахарная пудра)
4. Crayon (карандаш)
5. Charme (чарм)

Пожалуйста, убедитесь, что вы выбрали именно те слова, которые вам подходят по смыслу или контексту использования."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """1. Creativм
2. Crеativнй
3. Crеativнй
4. Crеativнй
5. Crеativнй

Эти слова могут быть использованы для описания людей или вещей, обладающих высокой творческой способностью или инновационными качествами."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв N в слове enter

В слове "enter" есть 5 букв.

В слове "enter" есть 2 буквы 'N'.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв N в слове enter",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слове "enter" есть 5 букв."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слове "enter" есть 2 буквы 'N'."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: сколько букв N в слове enter

В слове "enter" есть 2 буквы 'N'.

В слове "enter" есть 5 букв.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "сколько букв N в слове enter",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """В слове "enter" есть 2 буквы 'N'."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """В слове "enter" есть 5 букв."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какое слово начинается и заканчивается на б и содержит в себе у? Чему равно 93/3?

Слово, начинающееся и заканчивающееся на "б", содержащее букву "у" - это "буква".

Чем равен 93/3: 93/3 = 31.

Слово, которое начинается и заканчивается на "б" и содержит букву "у", это "бульба".

Решение задачи: \( \frac{93}{3} = 31 \).

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какое слово начинается и заканчивается на б и содержит в себе у? Чему равно 93/3?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Слово, начинающееся и заканчивающееся на "б", содержащее букву "у" - это "буква".

Чем равен 93/3: 93/3 = 31."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Слово, которое начинается и заканчивается на "б" и содержит букву "у", это "бульба".

Решение задачи: \( \frac{93}{3} = 31 \)."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какое слово начинается и заканчивается на б и содержит в себе у? Чему равно 93/3?

Слово, которое начинается и заканчивается на "б" и содержит букву "у", это "бульба".

Решение задачи: \( \frac{93}{3} = 31 \).

Слово, начинающееся и заканчивающееся на "б", содержащее букву "у" - это "буква".

Чем равен 93/3: 93/3 = 31.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какое слово начинается и заканчивается на б и содержит в себе у? Чему равно 93/3?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Слово, которое начинается и заканчивается на "б" и содержит букву "у", это "бульба".

Решение задачи: \( \frac{93}{3} = 31 \)."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Слово, начинающееся и заканчивающееся на "б", содержащее букву "у" - это "буква".

Чем равен 93/3: 93/3 = 31."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Можешь сократить «Dribbble» или «Tumblr» до двух букв?

Да, можно. Это может быть Dб или Tб.

Конечно! "Dribbble" можно сократить до "Drbl", а "Tumblr" - до "Tmblr".

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Можешь сократить «Dribbble» или «Tumblr» до двух букв?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Да, можно. Это может быть Dб или Tб."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! "Dribbble" можно сократить до "Drbl", а "Tumblr" - до "Tmblr"."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Можешь сократить «Dribbble» или «Tumblr» до двух букв?

Конечно! "Dribbble" можно сократить до "Drbl", а "Tumblr" - до "Tmblr".

Да, можно. Это может быть Dб или Tб.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Можешь сократить «Dribbble» или «Tumblr» до двух букв?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! "Dribbble" можно сократить до "Drbl", а "Tumblr" - до "Tmblr"."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Да, можно. Это может быть Dб или Tб."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какое пятибуквенное слово начинается с буквы "А" и содержит буквы "Д", "Р" и "О", где "Д" не является второй буквой?

Вот пятибуквенный ответ на ваш запрос: "Ардро". Этот вариант слова соответствует всем условиям задания - он начинается с буквы "А", содержит буквы "Д", "Р" и "О", а также вторая буква в слове ("Д") не является второй буквой в этом слове.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какое пятибуквенное слово начинается с буквы "А" и содержит буквы "Д", "Р" и "О", где "Д" не является второй буквой?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Ардидеро"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вот пятибуквенный ответ на ваш запрос: "Ардро". Этот вариант слова соответствует всем условиям задания - он начинается с буквы "А", содержит буквы "Д", "Р" и "О", а также вторая буква в слове ("Д") не является второй буквой в этом слове."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Какое пятибуквенное слово начинается с буквы "А" и содержит буквы "Д", "Р" и "О", где "Д" не является второй буквой?

Вот пятибуквенный ответ на ваш запрос: "Ардро". Этот вариант слова соответствует всем условиям задания - он начинается с буквы "А", содержит буквы "Д", "Р" и "О", а также вторая буква в слове ("Д") не является второй буквой в этом слове.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Какое пятибуквенное слово начинается с буквы "А" и содержит буквы "Д", "Р" и "О", где "Д" не является второй буквой?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вот пятибуквенный ответ на ваш запрос: "Ардро". Этот вариант слова соответствует всем условиям задания - он начинается с буквы "А", содержит буквы "Д", "Р" и "О", а также вторая буква в слове ("Д") не является второй буквой в этом слове."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Ардидеро"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Сколько знаков числа пи остаются полезными? Будьте кратки, максимум 4-5 предложений.

Число π (пи) — это иррациональна и бесконечная дробь с бесконечным количеством знаков после запятой. Первые 3141592678 знаков являются полезными для практических вычислений в физике, математике и инженерии. Однако, как только вы приближаетесь к 3141592678, точность становится менее критичной для большинства задач. В научных вычислениях обычно используют первые несколько сотен цифр, а математики предпочитают больше, чтобы избежать ошибок из-за нелинейности некоторых функций.

Пи содержит бесконечное количество десятичных знаков, но для большинства практических целей достаточно первых нескольких тысяч или миллионов цифр. Практика показывает, что точность до 10-20 знаков обычно достаточна для многих расчетов в науке и инженерии.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Сколько знаков числа пи остаются полезными? Будьте кратки, максимум 4-5 предложений.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Число π (пи) — это иррациональна и бесконечная дробь с бесконечным количеством знаков после запятой. Первые 3141592678 знаков являются полезными для практических вычислений в физике, математике и инженерии. Однако, как только вы приближаетесь к 3141592678, точность становится менее критичной для большинства задач. В научных вычислениях обычно используют первые несколько сотен цифр, а математики предпочитают больше, чтобы избежать ошибок из-за нелинейности некоторых функций."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Пи содержит бесконечное количество десятичных знаков, но для большинства практических целей достаточно первых нескольких тысяч или миллионов цифр. Практика показывает, что точность до 10-20 знаков обычно достаточна для многих расчетов в науке и инженерии."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Сколько знаков числа пи остаются полезными? Будьте кратки, максимум 4-5 предложений.

Пи содержит бесконечное количество десятичных знаков, но для большинства практических целей достаточно первых нескольких тысяч или миллионов цифр. Практика показывает, что точность до 10-20 знаков обычно достаточна для многих расчетов в науке и инженерии.

Число π (пи) — это иррациональна и бесконечная дробь с бесконечным количеством знаков после запятой. Первые 3141592678 знаков являются полезными для практических вычислений в физике, математике и инженерии. Однако, как только вы приближаетесь к 3141592678, точность становится менее критичной для большинства задач. В научных вычислениях обычно используют первые несколько сотен цифр, а математики предпочитают больше, чтобы избежать ошибок из-за нелинейности некоторых функций.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Сколько знаков числа пи остаются полезными? Будьте кратки, максимум 4-5 предложений.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Пи содержит бесконечное количество десятичных знаков, но для большинства практических целей достаточно первых нескольких тысяч или миллионов цифр. Практика показывает, что точность до 10-20 знаков обычно достаточна для многих расчетов в науке и инженерии."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Число π (пи) — это иррациональна и бесконечная дробь с бесконечным количеством знаков после запятой. Первые 3141592678 знаков являются полезными для практических вычислений в физике, математике и инженерии. Однако, как только вы приближаетесь к 3141592678, точность становится менее критичной для большинства задач. В научных вычислениях обычно используют первые несколько сотен цифр, а математики предпочитают больше, чтобы избежать ошибок из-за нелинейности некоторых функций."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Дайте мне список из 13 слов, которые имеют 9 букв.

1. Вечерний
2. Праздник
3. Завтрак
4. Смех
5. Шёпот
6. Грустно
7. Тревога
8. Душа
9. Улыбка
10. Музыка
11. Ритм
12. Комната
13. Природа

Вот список из 13 слов, каждое из которых состоит из 9 букв:

1. Пианистка
2. Калейдоскоп
3. Синхронизация
4. Белокаменная
5. Триумфатор
6. Вечерний
7. Непрерывность
8. Радужный
9. Гипертония
10. Медитация
11. Фальшивомонетчик
12. Оптический
13. Экспрессивность

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Дайте мне список из 13 слов, которые имеют 9 букв.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """1. Вечерний
2. Праздник
3. Завтрак
4. Смех
5. Шёпот
6. Грустно
7. Тревога
8. Душа
9. Улыбка
10. Музыка
11. Ритм
12. Комната
13. Природа"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вот список из 13 слов, каждое из которых состоит из 9 букв:

1. Пианистка
2. Калейдоскоп
3. Синхронизация
4. Белокаменная
5. Триумфатор
6. Вечерний
7. Непрерывность
8. Радужный
9. Гипертония
10. Медитация
11. Фальшивомонетчик
12. Оптический
13. Экспрессивность"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Дайте мне список из 13 слов, которые имеют 9 букв.

Вот список из 13 слов, каждое из которых состоит из 9 букв:

1. Пианистка
2. Калейдоскоп
3. Синхронизация
4. Белокаменная
5. Триумфатор
6. Вечерний
7. Непрерывность
8. Радужный
9. Гипертония
10. Медитация
11. Фальшивомонетчик
12. Оптический
13. Экспрессивность

1. Вечерний
2. Праздник
3. Завтрак
4. Смех
5. Шёпот
6. Грустно
7. Тревога
8. Душа
9. Улыбка
10. Музыка
11. Ритм
12. Комната
13. Природа

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Дайте мне список из 13 слов, которые имеют 9 букв.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вот список из 13 слов, каждое из которых состоит из 9 букв:

1. Пианистка
2. Калейдоскоп
3. Синхронизация
4. Белокаменная
5. Триумфатор
6. Вечерний
7. Непрерывность
8. Радужный
9. Гипертония
10. Медитация
11. Фальшивомонетчик
12. Оптический
13. Экспрессивность"""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """1. Вечерний
2. Праздник
3. Завтрак
4. Смех
5. Шёпот
6. Грустно
7. Тревога
8. Душа
9. Улыбка
10. Музыка
11. Ритм
12. Комната
13. Природа"""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: скажите все фразы или слова или что угодно, у которых только 8 символов и начинаются с "retm", и 7-й символ - "u".

Вот все фразы или слова, которые соответствуют вашим критериям:

1. Retmu
2. Retnum

Это все возможные варианты, удовлетворяющие условиям: длина должна быть ровно 8 символов, начинаться на "retm" и иметь восьмой символ как "u".

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "скажите все фразы или слова или что угодно, у которых только 8 символов и начинаются с "retm", и 7-й символ - "u".",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """"remutу""""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Вот все фразы или слова, которые соответствуют вашим критериям:

1. Retmu
2. Retnum

Это все возможные варианты, удовлетворяющие условиям: длина должна быть ровно 8 символов, начинаться на "retm" и иметь восьмой символ как "u"."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "