Les meilleurs modèles d'IA pour la santé et le bien-être
Santé et bien-être : la capacité du modèle à répondre aux questions de santé et de bien-être (expliquer, orienter, nuancer sans affoler). Réussir, c'est une réponse juste et responsable ; ce classement n'est jamais un avis médical. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
| Éditeur | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 122 | Llama 3.2 1B Instruct Sa place en Santé et bien-être | 1 098 | $0.027 / $0.2 | 60 k | |
| 1 | Claude Opus 5.5 | 1 538 | $4 / $20 | 1 M | |
| 2 | Claude Opus 4.6 | 1 519 | $5 / $25 | 1 M | |
| 3 | Claude Fable 5.1 | 1 517 | $10 / $50 | 1 M | |
| 4 | Claude Opus 4.7 | 1 517 | $5 / $25 | 1 M | |
| 5 | Muse Spark 1.2 | 1 513 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 6 | Kimi K3 | 1 510 | $1.29 / $14 | 1,05 M | |
| 7 | Gemini 3.8 Flash | 1 508 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 8 | Claude Fable 5 | 1 506 | $10 / $50 | 1 M | |
| 9 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 506 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 10 | Claude Opus 5 | 1 505 | $5 / $25 | 1 M | |
| 11 | Muse Spark 1.3 | 1 499 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 12 | Claude Opus 4.8 | 1 499 | $5 / $25 | 1 M | |
| 13 | DeepSeek V4.1 Flash | 1 498 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |
| 14 | Muse Spark 1.1 | 1 497 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 15 | Gemini 3.7 Flash | 1 495 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 16 | GLM 5.3 | 1 492 | $0.06 / $7 | 1,05 M | |
| 17 | GLM 5.2 | 1 491 | $0.032 / $12 | 1,05 M | |
| 18 | Tencent Hy3 | 1 489 | $0.083 / $0.33 | 262 k | |
| 19 | Claude Sonnet 4.6 | 1 488 | $3 / $15 | 1 M | |
| 20 | MiMo-V2.6-Pro | 1 487 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |
| 21 | GLM 4.7 | 1 487 | $0.6 / $2.2 | 205 k | |
| 22 | Gemini 3.5 Flash | 1 486 | $1.5 / $9 | 1,05 M | |
| 23 | DeepSeek V4 Pro Preview | 1 486 | $0.21 / $0.42 | 1,05 M | |
| 24 | GPT-5.5 | 1 486 | $5 / $30 | 1,05 M | |
| 25 | MiMo-V2.5-Pro | 1 486 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |
| 26 | Qwen3.7 Max | 1 485 | $1.48 / $4.43 | 1 M | |
| 27 | GLM 5.1 | 1 485 | $1.4 / $4.4 | 205 k | |
| 28 | Qwen3.6 Max Preview | 1 484 | $1.03 / $6.16 | 262 k | |
| 29 | GLM 5.3 Flash | 1 483 | $0.15 / $0.5 | 1,05 M | |
| 30 | Claude Sonnet 5 | 1 481 | $2 / $10 | 1 M | |
| 31 | Gemini 3.6 Flash | 1 480 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 32 | GPT-5.6 Sol | 1 479 | $2 / $10 | 1,05 M | |
| 33 | GLM 5 | 1 479 | $0.6 / $1.92 | 205 k | |
| 34 | Grok 4.7 | 1 478 | $2 / $6 | 500 k | |
| 35 | GPT-5.4 | 1 475 | $2.5 / $15 | 1,05 M | |
| 36 | Kimi K2.6 | 1 474 | $0.95 / $4 | 262 k | |
| 37 | DeepSeek V3.2 Exp | 1 474 | $0.27 / $0.41 | 164 k | |
| 38 | Qwen3 Max | 1 474 | $0.78 / $3.9 | 262 k | |
| 39 | Qwen3.7 Plus | 1 471 | $0.32 / $1.28 | 1 M | |
| 40 | GPT-5.1 | 1 470 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 41 | Gemini 3.5 Flash Lite | 1 469 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 42 | Gemini 2.5 Pro | 1 469 | $1.25 / $10 | 1,05 M | |
| 43 | GPT-6 Astra | 1 466 | $10 / $50 | 1,05 M | |
| 44 | Qwen3.5 397B A17B | 1 466 | $0.55 / $3.5 | 262 k | |
| 45 | Kimi K2.5 | 1 466 | $0.45 / $2.25 | 262 k | |
| 46 | Grok 4.5 | 1 465 | $2 / $6 | 500 k | |
| 47 | DeepSeek V3.1 Terminus | 1 463 | $0.3 / $1 | 164 k | |
| 48 | GPT-6 Sol | 1 461 | $2 / $10 | 1,05 M | |
| 49 | MiniMax M3 | 1 461 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |
| 50 | DeepSeek V4 Flash 0423 | 1 461 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M | |
| 51 | Grok 4.6 | 1 460 | $2 / $6 | 500 k | |
| 52 | GPT-5.6 Terra | 1 460 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 53 | GPT-5.2 | 1 459 | $1.75 / $14 | 400 k | |
| 54 | GPT-5 | 1 459 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 55 | Qwen3.6 Plus | 1 458 | $0.33 / $1.95 | 1 M | |
| 56 | Grok 4.3 | 1 451 | $1.25 / $2.5 | 1 M | |
| 57 | Thinking Machines Inkling | 1 450 | $0.95 / $4.05 | 524 k | |
| 58 | MiMo-V2.5 | 1 450 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 59 | GPT-5.4 Mini | 1 450 | $0.75 / $4.5 | 400 k | |
| 60 | GLM 4.6 | 1 449 | $0.43 / $1.75 | 205 k | |
| 61 | DeepSeek V3.2 | 1 445 | $0.26 / $0.42 | 164 k | |
| 62 | Kimi K2 0905 | 1 444 | $0.6 / $2.5 | 262 k | |
| 63 | MiMo-V2.6-Flash | 1 443 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 64 | DeepSeek R1 0528 | 1 443 | $0.5 / $2.15 | 164 k | |
| 65 | Qwen3.8 27B | 1 440 | $0.43 / $2.55 | 1 M | |
| 66 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | 1 440 | $0.1 / $1.1 | 262 k | |
| 67 | Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 1 440 | $0.23 / $2.3 | 131 k | |
| 68 | GPT-5.6 Luna | 1 439 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M | |
| 69 | GLM 4.5 | 1 438 | $0.6 / $2.2 | 131 k | |
| 70 | GLM 5V Turbo | 1 434 | $1.2 / $4 | 203 k | |
| 71 | MiniMax M2.7 | 1 432 | $0.21 / $0.84 | 205 k | |
| 72 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | 1 431 | $0.21 / $1.9 | 262 k | |
| 73 | GPT-6 Luna | 1 430 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M | |
| 74 | Qwen3.5-27B | 1 430 | $0.2 / $1.56 | 262 k | |
| 75 | Qwen3.5-122B-A10B | 1 429 | $0.26 / $2.08 | 262 k | |
| 76 | Gemini 2.5 Flash | 1 428 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 77 | Qwen3.5-35B-A3B | 1 427 | $0.15 / $1 | 262 k | |
| 78 | Mistral Medium 3.5 | 1 421 | $1.5 / $7.5 | 262 k | |
| 79 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | 1 416 | $0.4 / $4 | 131 k | |
| 80 | GPT-5.4 Nano | 1 413 | $0.2 / $1.25 | 400 k | |
| 81 | DeepSeek R1 | 1 413 | $0.7 / $2.5 | 64 k | |
| 82 | MiniMax M2.5 | 1 408 | $0.27 / $1.08 | 205 k | |
| 83 | GPT-5 Mini | 1 407 | $0.25 / $2 | 400 k | |
| 84 | Gemma 3 27B | 1 406 | $0.08 / $0.45 | 131 k | |
| 85 | GLM 4.6V | 1 402 | $0.3 / $0.9 | 131 k | |
| 86 | Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | 1 401 | $0.048 / $0.19 | 262 k | |
| 87 | Inkling Small | 1 399 | $0.45 / $1.2 | 524 k | |
| 88 | Step 3.5 Flash | 1 398 | $0.1 / $0.3 | 262 k | |
| 89 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | 1 397 | $0.15 / $1.2 | 262 k | |
| 90 | GLM 4.5 Air | 1 395 | $0.13 / $0.85 | 131 k | |
| 91 | Trinity Large Thinking | 1 393 | $0.25 / $0.8 | 262 k | |
| 92 | MiniMax M1 | 1 392 | $0.55 / $2.2 | 1 M | |
| 93 | GLM 4.5V | 1 387 | $0.6 / $1.8 | 66 k | |
| 94 | Qwen3 235B A22B | 1 383 | $0.46 / $1.82 | 131 k | |
| 95 | Qwen3 32B | 1 380 | $0.08 / $0.28 | 131 k | |
| 96 | Solar Pro 4 | 1 377 | $0.09 / $0.36 | 524 k | |
| 97 | MiniMax M2.1 | 1 376 | $0.3 / $1.2 | 205 k | |
| 98 | GLM 4.7 Flash | 1 369 | $0.061 / $0.4 | 200 k | |
| 99 | gpt-oss-120b | 1 368 | $0.037 / $0.17 | 131 k | |
| 100 | OpenAI o1 | 1 367 | $15 / $60 | 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.
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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.