Les meilleurs modèles d'IA pour les prompts difficiles
Prompts difficiles : la capacité du modèle à venir à bout des demandes complexes, précises et exigeantes, celles où la plupart décrochent. Réussir, c'est traiter toute la demande, pas seulement sa partie facile. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
Les 266 autres modèles, sans score Arena, sont dans l'annuaire des modèles.
| Rang | Modèle | Éditeur | Score | Prix ($ par million de tokens) | Contexte |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Argon Sa place en Prompts difficiles |  Google |
1 551 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 1 | Gemini 4 Argon | Google |
1 551 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 2 | Claude Opus 5.5 |  Anthropic |
1 533 | $4 / $20 | 1 M |
| 3 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 533 | $5 / $25 | 1 M |
| 4 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 530 | $10 / $50 | 1 M |
| 5 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 525 | $5 / $25 | 1 M |
| 6 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 520 | $10 / $50 | 1 M |
| 7 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 517 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 8 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 517 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 9 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 517 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 10 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 515 | $5 / $25 | 1 M |
| 11 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 513 | $5 / $25 | 1 M |
| 12 | GPT-5.6 Sol |  OpenAI |
1 512 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 13 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 511 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 14 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 508 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 15 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 508 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 16 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 507 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 17 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 507 | $2 / $10 | 1 M |
| 18 | MiMo-V2.6-Pro |  Xiaomi |
1 506 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 19 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 506 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 20 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 504 | $0.079 / $4.8 | 1,05 M |
| 21 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 503 | $3 / $15 | 1 M |
| 22 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 501 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 23 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 501 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 24 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 501 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 25 | GPT-6 Astra | OpenAI |
1 500 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 26 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 499 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 27 | Qwen3.7 Max |  Alibaba (Qwen) |
1 496 | $1.48 / $4.43 | 1 M |
| 28 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 496 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 29 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 496 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 30 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 495 | $0.037 / $9 | 1,05 M |
| 31 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 495 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 32 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 490 | $2 / $10 | 1 M |
| 33 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 489 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 34 | Grok 4.5 |  SpaceXAI |
1 488 | $2 / $6 | 500 k |
| 35 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 488 | $0.97 / $3.04 | 205 k |
| 36 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 485 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 37 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi |
1 484 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 38 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 482 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 39 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba (Qwen) |
1 482 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 40 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 480 | $2 / $6 | 500 k |
| 41 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 480 | $0.96 / $1.91 | 1,05 M |
| 42 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 479 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 43 | GLM 5 | Z.ai |
1 478 | $1 / $3.2 | 205 k |
| 44 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 476 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 45 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 475 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 46 | Tencent Hy3 |  Tencent |
1 475 | $0.13 / $0.53 | 262 k |
| 47 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 474 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 48 | Qwen3.7 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 474 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 49 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 471 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 50 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 469 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
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1 à 50 sur 126
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.