Les meilleurs modèles d'IA pour la compréhension de documents
Vision et compréhension : la capacité du modèle à lire ce qu'on lui montre (image, schéma, capture, document) et à répondre juste à une question posée dessus. Réussir, c'est voir ce qui compte et ne rien inventer. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
| Éditeur | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 27 | Grok 4.6 Sa place en Vision et compréhension | 1 263 | $2 / $6 | 500 k | |
| 1 | Claude Fable 5 | 1 310 | $10 / $50 | 1 M | |
| 2 | Claude Opus 4.7 | 1 299 | $5 / $25 | 1 M | |
| 3 | Claude Opus 4.6 | 1 299 | $5 / $25 | 1 M | |
| 4 | Gemini 3.7 Flash | 1 295 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 5 | Muse Spark 1.2 | 1 292 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 6 | Muse Spark 1.3 | 1 290 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 7 | Claude Opus 5 | 1 289 | $5 / $25 | 1 M | |
| 8 | Claude Fable 5.1 | 1 287 | $10 / $50 | 1 M | |
| 9 | GPT-5.6 Sol | 1 287 | $2 / $10 | 1,05 M | |
| 10 | GPT-5.5 | 1 287 | $5 / $30 | 1,05 M | |
| 11 | Gemini 3.8 Flash | 1 286 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 12 | Claude Opus 4.8 | 1 286 | $5 / $25 | 1 M | |
| 13 | GPT-6 Astra | 1 285 | $10 / $50 | 1,05 M | |
| 14 | Gemini 3.5 Flash | 1 285 | $1.5 / $9 | 1,05 M | |
| 15 | GPT-5.4 | 1 284 | $2.5 / $15 | 1,05 M | |
| 16 | GLM 5.3 Flash | 1 281 | $0.15 / $0.5 | 1,05 M | |
| 17 | Gemini 3.6 Flash | 1 280 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 18 | Muse Spark 1.1 | 1 280 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 19 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 280 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 20 | Grok 4.5 | 1 279 | $2 / $6 | 500 k | |
| 21 | Claude Sonnet 4.6 | 1 275 | $3 / $15 | 1 M | |
| 22 | GPT-5.6 Terra | 1 268 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 23 | Qwen3.7 Plus | 1 266 | $0.32 / $1.28 | 1 M | |
| 24 | Claude Sonnet 5 | 1 265 | $2 / $10 | 1 M | |
| 25 | Kimi K2.6 | 1 265 | $0.95 / $4 | 262 k | |
| 26 | Gemini 3.5 Flash Lite | 1 264 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 27 | Grok 4.6 | 1 263 | $2 / $6 | 500 k | |
| 28 | GPT-5.6 Luna | 1 259 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M | |
| 29 | MiMo-V2.6-Flash | 1 253 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 30 | Kimi K2.5 | 1 252 | $0.45 / $2.25 | 262 k | |
| 31 | GPT-5.4 Mini | 1 251 | $0.75 / $4.5 | 400 k | |
| 32 | GPT-5.1 | 1 251 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 33 | Gemini 2.5 Pro | 1 247 | $1.25 / $10 | 1,05 M | |
| 34 | MiMo-V2.6-Pro | 1 246 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |
| 35 | Qwen3.5 397B A17B | 1 245 | $0.55 / $3.5 | 262 k | |
| 36 | Grok 4.3 | 1 244 | $1.25 / $2.5 | 1 M | |
| 37 | GPT-5.2 | 1 243 | $1.75 / $14 | 400 k | |
| 38 | Qwen3.8 27B | 1 242 | $0.43 / $2.55 | 1 M | |
| 39 | MiniMax M3 | 1 237 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |
| 40 | MiMo-V2.5 | 1 232 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 41 | GLM 5V Turbo | 1 230 | $1.2 / $4 | 203 k | |
| 42 | Qwen3.5-122B-A10B | 1 226 | $0.26 / $2.08 | 262 k | |
| 43 | Qwen3.5-27B | 1 217 | $0.2 / $1.56 | 262 k | |
| 44 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | 1 215 | $0.21 / $1.9 | 262 k | |
| 45 | Gemini 2.5 Flash | 1 215 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 46 | GPT-5 | 1 210 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 47 | Inkling Small | 1 207 | $0.45 / $1.2 | 524 k | |
| 48 | Mistral Medium 3.5 | 1 200 | $1.5 / $7.5 | 262 k | |
| 49 | GPT-5.4 Nano | 1 200 | $0.2 / $1.25 | 400 k | |
| 50 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | 1 188 | $0.4 / $4 | 131 k | |
| 51 | GPT-5 Mini | 1 183 | $0.25 / $2 | 400 k | |
| 52 | GLM 4.6V | 1 161 | $0.3 / $0.9 | 131 k | |
| 53 | Gemma 3 27B | 1 160 | $0.08 / $0.45 | 131 k | |
| 54 | GLM 4.5V | 1 153 | $0.6 / $1.8 | 66 k | |
| 55 | GPT-5 Nano | 1 146 | $0.05 / $0.4 | 400 k | |
| 56 | Qwen2.5 VL 72B Instruct | 1 121 | $0.8 / $1 | 128 k | |
| Claude Opus 5.5 | $4 / $20 | 1 M | |||
| DeepSeek V4 Flash 0423 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M | |||
| GPT-6 Sol | $2 / $10 | 1,05 M | |||
| Kimi K3 | $1.29 / $14 | 1,05 M | |||
| GLM 5.3 | $0.06 / $7 | 1,05 M | |||
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |||
| GLM 5.2 | $0.032 / $12 | 1,05 M | |||
| Grok 4.7 | $2 / $6 | 500 k | |||
| GPT-6 Luna | $0.1 / $0.5 | 1,05 M | |||
| GLM 5.1 | $1.4 / $4.4 | 205 k | |||
| Tencent Hy3 | $0.083 / $0.33 | 262 k | |||
| Qwen3.7 Max | $1.48 / $4.43 | 1 M | |||
| MiMo-V2.5-Pro | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |||
| Qwen3.6 Max Preview | $1.03 / $6.16 | 262 k | |||
| DeepSeek V4 Pro Preview | $0.21 / $0.42 | 1,05 M | |||
| Qwen3.6 Plus | $0.33 / $1.95 | 1 M | |||
| GLM 5 | $0.6 / $1.92 | 205 k | |||
| GLM 4.7 | $0.6 / $2.2 | 205 k | |||
| Qwen3 Max | $0.78 / $3.9 | 262 k | |||
| Thinking Machines Inkling | $0.95 / $4.05 | 524 k | |||
| DeepSeek V3.2 Exp | $0.27 / $0.41 | 164 k | |||
| DeepSeek R1 0528 | $0.5 / $2.15 | 164 k | |||
| Kimi K2 0905 | $0.6 / $2.5 | 262 k | |||
| DeepSeek V3.1 Terminus | $0.3 / $1 | 164 k | |||
| GLM 4.5 | $0.6 / $2.2 | 131 k | |||
| MiniMax M2.7 | $0.21 / $0.84 | 205 k | |||
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | $0.23 / $2.3 | 131 k | |||
| Qwen3 Next 80B A3B Instruct | $0.1 / $1.1 | 262 k | |||
| DeepSeek R1 | $0.7 / $2.5 | 64 k | |||
| Step 3.5 Flash | $0.1 / $0.3 | 262 k | |||
| DeepSeek V3.2 | $0.26 / $0.42 | 164 k | |||
| MiniMax M2.5 | $0.27 / $1.08 | 205 k | |||
| OpenAI o1 | $15 / $60 | 200 k | |||
| MiniMax M2.1 | $0.3 / $1.2 | 205 k | |||
| Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | $0.048 / $0.19 | 262 k | |||
| GLM 4.6 | $0.43 / $1.75 | 205 k | |||
| Solar Pro 4 | $0.09 / $0.36 | 524 k | |||
| Qwen3 235B A22B | $0.46 / $1.82 | 131 k | |||
| GLM 4.5 Air | $0.13 / $0.85 | 131 k | |||
| Qwen3 Next 80B A3B Thinking | $0.15 / $1.2 | 262 k | |||
| GLM 4.7 Flash | $0.061 / $0.4 | 200 k | |||
| MiniMax M1 | $0.55 / $2.2 | 1 M | |||
| gpt-oss-120b | $0.037 / $0.17 | 131 k | |||
| o3 Mini | $1.1 / $4.4 | 200 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.