Les meilleurs modèles d'IA pour le front-end
Front-end : la capacité du modèle à produire l'interface (mise en page, interactions, rendu à l'écran). Réussir, c'est une page que l'on a envie d'utiliser et qui se comporte comme prévu. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
| Éditeur | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 25 | DeepSeek V4 Flash 0423 Sa place en Front-end |  DeepSeek |
1 584 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M |
| 1 | Claude Opus 5.5 |  Anthropic |
1 861 | $4 / $20 | 1 M |
| 2 | GPT-6 Astra |  OpenAI |
1 808 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 3 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 783 | $10 / $50 | 1 M |
| 4 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 775 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 5 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 735 | $2 / $10 | 1 M |
| 6 | Claude Opus 5 |  Anthropic |
1 715 | $5 / $25 | 1 M |
| 7 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 699 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 8 | Qwen3.8 Max (0902) |  Qwen |
1 680 | $2 / $6 | 1 M |
| 9 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 673 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 10 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 672 | $1.29 / $14 | 1,05 M |
| 11 | Grok 4.7 |  SpaceXAI |
1 657 | $2 / $6 | 500 k |
| 12 | Hy4 preview |  Tencent |
1 652 | $0.75 / $2.25 | 1,05 M |
| 13 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 640 | $10 / $50 | 1 M |
| 14 | MiMo-V2.6-Pro |  Xiaomi |
1 638 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 15 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 635 | $0.06 / $7 | 1,05 M |
| 16 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 633 | $2 / $6 | 500 k |
| 17 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek |
1 631 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 18 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 629 | $0.15 / $0.5 | 1,05 M |
| 19 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 626 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 20 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 615 | $0.032 / $12 | 1,05 M |
| 21 | Qwen3.8 27B | Qwen |
1 598 | $0.43 / $2.55 | 1 M |
| 22 | Gemini 3.7 Flash |  Google |
1 596 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 23 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 588 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 24 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 587 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 25 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek |
1 584 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M |
| 26 | Grok 4.5 | SpaceXAI |
1 562 | $2 / $6 | 500 k |
| 27 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 562 | $5 / $25 | 1 M |
| 28 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 560 | $5 / $25 | 1 M |
| 29 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 548 | $5 / $25 | 1 M |
| 30 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 544 | $2 / $10 | 1 M |
| 31 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 539 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 32 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 534 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 33 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 531 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 34 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 521 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 35 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 520 | $3 / $15 | 1 M |
| 36 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 517 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 37 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 517 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 38 | Tencent Hy3 | Tencent |
1 512 | $0.083 / $0.33 | 262 k |
| 39 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 510 | $1.4 / $4.4 | 205 k |
| 40 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 506 | $0.95 / $4 | 262 k |
| 41 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 503 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 42 | Qwen3.6 Max Preview | Qwen |
1 483 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 43 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 480 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 44 | Kimi K2.7 Code | Moonshot AI |
1 475 | $0.67 / $3.35 | 262 k |
| 45 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 473 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 46 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 465 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 47 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 462 | $0.21 / $0.42 | 1,05 M |
| 48 | Qwen3.6 Plus | Qwen |
1 460 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 49 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 451 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 50 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 442 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 51 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 434 | $0.45 / $2.25 | 262 k |
| 52 | GLM 4.7 | Z.ai |
1 434 | $0.6 / $2.2 | 205 k |
| 53 | GLM 5 | Z.ai |
1 433 | $0.6 / $1.92 | 205 k |
| 54 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 431 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 55 | GPT-5 | OpenAI |
1 416 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 56 | GPT-5.2 | OpenAI |
1 415 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 57 | Thinking Machines Inkling |  Thinking Machines |
1 408 | $0.95 / $4.05 | 524 k |
| 58 | GPT-5.3-Codex | OpenAI |
1 407 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 59 | Inkling Small | Thinking Machines |
1 403 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 60 | Qwen3.5 397B A17B | Qwen |
1 397 | $0.55 / $3.5 | 262 k |
| 61 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 396 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 62 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 394 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 63 | MiniMax M2.7 | MiniMax |
1 393 | $0.21 / $0.84 | 205 k |
| 64 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 388 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 65 | MiniMax M2.5 | MiniMax |
1 386 | $0.27 / $1.08 | 205 k |
| 66 | MiniMax M2.1 | MiniMax |
1 383 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 67 | Solar Pro 4 |  Upstage |
1 370 | $0.09 / $0.36 | 524 k |
| 68 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek |
1 361 | $0.26 / $0.42 | 164 k |
| 69 | Grok 4.3 | SpaceXAI |
1 359 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 70 | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen |
1 359 | $0.26 / $2.08 | 262 k |
| 71 | Qwen3.5-27B | Qwen |
1 357 | $0.2 / $1.56 | 262 k |
| 72 | GLM 4.6 | Z.ai |
1 339 | $0.43 / $1.75 | 205 k |
| 73 | GPT-5.2-Codex | OpenAI |
1 338 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 74 | GPT-5.1-Codex | OpenAI |
1 336 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 75 | MiniMax M2 | MiniMax |
1 296 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 76 | DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek |
1 271 | $0.27 / $0.41 | 164 k |
| 77 | Mistral Medium 3.5 |  Mistral AI |
1 265 | $1.5 / $7.5 | 262 k |
| 78 | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen |
1 253 | $0.15 / $1 | 262 k |
| 79 | GPT-5.1-Codex-Mini | OpenAI |
1 243 | $0.25 / $2 | 400 k |
| 80 | Trinity Large Thinking |  Arcee AI |
1 238 | $0.25 / $0.8 | 262 k |
| 81 | Gemini 2.5 Pro | Google |
1 226 | $1.25 / $10 | 1,05 M |
| 82 | Inception Mercury 2 |  Inception |
1 169 | $0.25 / $0.75 | 128 k |
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Score Elo calculé par Arena, d'après les préférences des utilisateurs. Le rang suit le score. La colonne de l'éditeur mène à l'outil qui utilise le modèle. Prix en dollars par million de tokens, en entrée puis en sortie. Cliquez sur un en-tête pour trier, sur une pastille pour changer de classement.
Comment le score est-il calculé ?
Le score est un Elo calculé par Arena. Des personnes comparent à l'aveugle les réponses de deux modèles à une même demande et désignent la meilleure. Chaque duel fait monter le gagnant et descendre le perdant, et battre un adversaire fort rapporte davantage.
Le rang suit le score. Chaque classement (général, par modalité, par tâche) a ses propres scores et ses propres rangs, et un modèle qui n'a pas été évalué dans un classement n'y figure pas. Quand un modèle existe en plusieurs niveaux de réflexion, seul son meilleur score est retenu.