Les meilleurs modèles d'IA pour React
React : la capacité du modèle à écrire des composants et des applications React (état, composants, interactions). Réussir, c'est un code idiomatique qui fait ce que l'on attend. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
| Éditeur | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 51 | MiMo-V2.5 Sa place en React |  Xiaomi |
1 425 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 1 | Claude Opus 5.5 |  Anthropic |
1 867 | $4 / $20 | 1 M |
| 2 | GPT-6 Astra |  OpenAI |
1 811 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 3 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 797 | $10 / $50 | 1 M |
| 4 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 762 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 5 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 740 | $2 / $10 | 1 M |
| 6 | Claude Opus 5 |  Anthropic |
1 716 | $5 / $25 | 1 M |
| 7 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 701 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 8 | Qwen3.8 Max (0902) |  Qwen |
1 685 | $2 / $6 | 1 M |
| 9 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 671 | $1.29 / $14 | 1,05 M |
| 10 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 670 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 11 | Grok 4.7 |  SpaceXAI |
1 660 | $2 / $6 | 500 k |
| 12 | Hy4 preview |  Tencent |
1 653 | $0.75 / $2.25 | 1,05 M |
| 13 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 639 | $0.06 / $7 | 1,05 M |
| 14 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 635 | $0.15 / $0.5 | 1,05 M |
| 15 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 634 | $10 / $50 | 1 M |
| 16 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 633 | $2 / $6 | 500 k |
| 17 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi |
1 632 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 18 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 630 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 19 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 623 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 20 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 618 | $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 |
1 590 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 23 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek |
1 584 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M |
| 24 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 578 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 25 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 575 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 26 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 559 | $5 / $25 | 1 M |
| 27 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 556 | $5 / $25 | 1 M |
| 28 | Grok 4.5 | SpaceXAI |
1 555 | $2 / $6 | 500 k |
| 29 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 542 | $2 / $10 | 1 M |
| 30 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 539 | $5 / $25 | 1 M |
| 31 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 531 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 32 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 526 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 33 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 523 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 34 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 512 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 35 | Tencent Hy3 | Tencent |
1 512 | $0.083 / $0.33 | 262 k |
| 36 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 511 | $3 / $15 | 1 M |
| 37 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 510 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 38 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 506 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 39 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 505 | $0.95 / $4 | 262 k |
| 40 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 505 | $1.4 / $4.4 | 205 k |
| 41 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 495 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 42 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 478 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 43 | Kimi K2.7 Code | Moonshot AI |
1 475 | $0.67 / $3.35 | 262 k |
| 44 | Qwen3.6 Max Preview | Qwen |
1 473 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 45 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 467 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 46 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 455 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 47 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 454 | $0.21 / $0.42 | 1,05 M |
| 48 | Qwen3.6 Plus | Qwen |
1 453 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 49 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 438 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 50 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 429 | $0.45 / $2.25 | 262 k |
| 51 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 425 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 52 | GLM 5 | Z.ai |
1 423 | $0.6 / $1.92 | 205 k |
| 53 | GLM 4.7 | Z.ai |
1 420 | $0.6 / $2.2 | 205 k |
| 54 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 417 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 55 | Thinking Machines Inkling |  Thinking Machines |
1 402 | $0.95 / $4.05 | 524 k |
| 56 | Inkling Small | Thinking Machines |
1 398 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 57 | GPT-5.3-Codex | OpenAI |
1 396 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 58 | MiniMax M2.7 | MiniMax |
1 387 | $0.21 / $0.84 | 205 k |
| 59 | Qwen3.5 397B A17B | Qwen |
1 387 | $0.55 / $3.5 | 262 k |
| 60 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 386 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 61 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 384 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 62 | MiniMax M2.5 | MiniMax |
1 374 | $0.27 / $1.08 | 205 k |
| 63 | MiniMax M2.1 | MiniMax |
1 365 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 64 | Solar Pro 4 |  Upstage |
1 364 | $0.09 / $0.36 | 524 k |
| 65 | Grok 4.3 | SpaceXAI |
1 353 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 66 | Qwen3.5-122B-A10B | Qwen |
1 352 | $0.26 / $2.08 | 262 k |
| 67 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek |
1 349 | $0.26 / $0.42 | 164 k |
| 68 | Qwen3.5-27B | Qwen |
1 346 | $0.2 / $1.56 | 262 k |
| 69 | GPT-5.2-Codex | OpenAI |
1 329 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 70 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 306 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 71 | Mistral Medium 3.5 |  Mistral AI |
1 253 | $1.5 / $7.5 | 262 k |
| 72 | Qwen3.5-35B-A3B | Qwen |
1 238 | $0.15 / $1 | 262 k |
| 73 | Trinity Large Thinking |  Arcee AI |
1 230 | $0.25 / $0.8 | 262 k |
| 74 | Inception Mercury 2 |  Inception |
1 160 | $0.25 / $0.75 | 128 k |
| GPT-5.2 | OpenAI |
$1.75 / $14 | 400 k | ||
| GPT-5 | OpenAI |
$1.25 / $10 | 400 k | ||
| DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek |
$0.27 / $0.41 | 164 k | ||
| GLM 4.6 | Z.ai |
$0.43 / $1.75 | 205 k | ||
| GPT-5.1-Codex | OpenAI |
$1.25 / $10 | 400 k | ||
| Gemini 2.5 Pro | Google |
$1.25 / $10 | 1,05 M | ||
| MiniMax M2 | MiniMax |
$0.3 / $1.2 | 205 k | ||
| GPT-5.1-Codex-Mini | OpenAI |
$0.25 / $2 | 400 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.