Les meilleurs modèles d'IA pour le chat
Chat : la capacité du modèle à tenir une conversation utile (comprendre la demande, répondre juste, clairement et avec le bon ton, quel que soit le sujet). Réussir, c'est être la réponse que l'on préfère quand on en lit deux côte à côte. Score Elo calculé par Arena. Comment ça marche ?
| Éditeur | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 118 | Phi 4 Sa place en Chat | 1 256 | $0.07 / $0.14 | 16 k | |
| 1 | Claude Fable 5 | 1 505 | $10 / $50 | 1 M | |
| 2 | Claude Opus 4.6 | 1 505 | $5 / $25 | 1 M | |
| 3 | Claude Opus 5.5 | 1 504 | $4 / $20 | 1 M | |
| 4 | Claude Opus 4.7 | 1 502 | $5 / $25 | 1 M | |
| 5 | Claude Fable 5.1 | 1 501 | $10 / $50 | 1 M | |
| 6 | Muse Spark 1.3 | 1 495 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 7 | Gemini 3.8 Flash | 1 494 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 8 | Muse Spark 1.2 | 1 494 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 9 | Muse Spark 1.1 | 1 492 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M | |
| 10 | Claude Opus 5 | 1 491 | $5 / $25 | 1 M | |
| 11 | Gemini 3.7 Flash | 1 488 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 12 | Kimi K3 | 1 488 | $1.29 / $14 | 1,05 M | |
| 13 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1 487 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 14 | GPT-5.6 Sol | 1 484 | $2 / $10 | 1,05 M | |
| 15 | Gemini 3.6 Flash | 1 483 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M | |
| 16 | Claude Opus 4.8 | 1 481 | $5 / $25 | 1 M | |
| 17 | GPT-5.5 | 1 481 | $5 / $30 | 1,05 M | |
| 18 | MiMo-V2.6-Pro | 1 480 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |
| 19 | GLM 5.3 | 1 479 | $0.06 / $7 | 1,05 M | |
| 20 | Gemini 3.5 Flash | 1 477 | $1.5 / $9 | 1,05 M | |
| 21 | GPT-6 Astra | 1 476 | $10 / $50 | 1,05 M | |
| 22 | GLM 5.2 | 1 475 | $0.032 / $12 | 1,05 M | |
| 23 | Qwen3.7 Max | 1 475 | $1.48 / $4.43 | 1 M | |
| 24 | GPT-5.4 | 1 475 | $2.5 / $15 | 1,05 M | |
| 25 | GLM 5.3 Flash | 1 474 | $0.15 / $0.5 | 1,05 M | |
| 26 | DeepSeek V4.1 Flash | 1 473 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |
| 27 | Claude Sonnet 4.6 | 1 472 | $3 / $15 | 1 M | |
| 28 | MiMo-V2.5-Pro | 1 467 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M | |
| 29 | Grok 4.5 | 1 466 | $2 / $6 | 500 k | |
| 30 | GPT-5.6 Terra | 1 465 | $2 / $12 | 1,05 M | |
| 31 | GLM 5.1 | 1 465 | $1.4 / $4.4 | 205 k | |
| 32 | Claude Sonnet 5 | 1 462 | $2 / $10 | 1 M | |
| 33 | Kimi K2.6 | 1 461 | $0.95 / $4 | 262 k | |
| 34 | Qwen3.6 Max Preview | 1 460 | $1.03 / $6.16 | 262 k | |
| 35 | DeepSeek V4 Pro Preview | 1 458 | $0.21 / $0.42 | 1,05 M | |
| 36 | GLM 5 | 1 458 | $0.6 / $1.92 | 205 k | |
| 37 | Tencent Hy3 | 1 457 | $0.083 / $0.33 | 262 k | |
| 38 | GPT-6 Sol | 1 456 | $2 / $10 | 1,05 M | |
| 39 | Qwen3.7 Plus | 1 456 | $0.32 / $1.28 | 1 M | |
| 40 | GPT-5.1 | 1 456 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 41 | MiMo-V2.6-Flash | 1 454 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 42 | Gemini 3.5 Flash Lite | 1 454 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 43 | Grok 4.6 | 1 453 | $2 / $6 | 500 k | |
| 44 | GPT-5.6 Luna | 1 453 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M | |
| 45 | Kimi K2.5 | 1 450 | $0.45 / $2.25 | 262 k | |
| 46 | GPT-5.4 Mini | 1 447 | $0.75 / $4.5 | 400 k | |
| 47 | Gemini 2.5 Pro | 1 446 | $1.25 / $10 | 1,05 M | |
| 48 | GPT-6 Luna | 1 444 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M | |
| 49 | Qwen3.6 Plus | 1 443 | $0.33 / $1.95 | 1 M | |
| 50 | Grok 4.7 | 1 442 | $2 / $6 | 500 k | |
| 51 | Thinking Machines Inkling | 1 442 | $0.95 / $4.05 | 524 k | |
| 52 | Qwen3.5 397B A17B | 1 442 | $0.55 / $3.5 | 262 k | |
| 53 | GLM 4.7 | 1 442 | $0.6 / $2.2 | 205 k | |
| 54 | Grok 4.3 | 1 441 | $1.25 / $2.5 | 1 M | |
| 55 | MiniMax M3 | 1 440 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M | |
| 56 | Qwen3.8 27B | 1 439 | $0.43 / $2.55 | 1 M | |
| 57 | DeepSeek V4 Flash 0423 | 1 438 | $0.03 / $1.28 | 1,05 M | |
| 58 | GPT-5.2 | 1 437 | $1.75 / $14 | 400 k | |
| 59 | MiMo-V2.5 | 1 434 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M | |
| 60 | GLM 5V Turbo | 1 434 | $1.2 / $4 | 203 k | |
| 61 | Qwen3 Max | 1 434 | $0.78 / $3.9 | 262 k | |
| 62 | GPT-5 | 1 434 | $1.25 / $10 | 400 k | |
| 63 | Mistral Medium 3.5 | 1 427 | $1.5 / $7.5 | 262 k | |
| 64 | DeepSeek V3.2 | 1 425 | $0.26 / $0.42 | 164 k | |
| 65 | DeepSeek V3.2 Exp | 1 425 | $0.27 / $0.41 | 164 k | |
| 66 | GLM 4.6 | 1 424 | $0.43 / $1.75 | 205 k | |
| 67 | DeepSeek R1 0528 | 1 422 | $0.5 / $2.15 | 164 k | |
| 68 | Kimi K2 0905 | 1 419 | $0.6 / $2.5 | 262 k | |
| 69 | DeepSeek V3.1 Terminus | 1 417 | $0.3 / $1 | 164 k | |
| 70 | Qwen3.5-122B-A10B | 1 416 | $0.26 / $2.08 | 262 k | |
| 71 | MiniMax M2.7 | 1 415 | $0.21 / $0.84 | 205 k | |
| 72 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | 1 413 | $0.21 / $1.9 | 262 k | |
| 73 | GLM 4.5 | 1 411 | $0.6 / $2.2 | 131 k | |
| 74 | Qwen3.5-27B | 1 409 | $0.2 / $1.56 | 262 k | |
| 75 | Gemini 2.5 Flash | 1 409 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M | |
| 76 | Inkling Small | 1 405 | $0.45 / $1.2 | 524 k | |
| 77 | GPT-5.4 Nano | 1 401 | $0.2 / $1.25 | 400 k | |
| 78 | Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 1 400 | $0.23 / $2.3 | 131 k | |
| 79 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | 1 399 | $0.1 / $1.1 | 262 k | |
| 80 | DeepSeek R1 | 1 398 | $0.7 / $2.5 | 64 k | |
| 81 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | 1 395 | $0.4 / $4 | 131 k | |
| 82 | Qwen3.5-35B-A3B | 1 394 | $0.15 / $1 | 262 k | |
| 83 | Step 3.5 Flash | 1 393 | $0.1 / $0.3 | 262 k | |
| 84 | MiniMax M2.5 | 1 391 | $0.27 / $1.08 | 205 k | |
| 85 | GPT-5 Mini | 1 390 | $0.25 / $2 | 400 k | |
| 86 | OpenAI o1 | 1 389 | $15 / $60 | 200 k | |
| 87 | Solar Pro 4 | 1 386 | $0.09 / $0.36 | 524 k | |
| 88 | MiniMax M2.1 | 1 385 | $0.3 / $1.2 | 205 k | |
| 89 | Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | 1 383 | $0.048 / $0.19 | 262 k | |
| 90 | GLM 4.6V | 1 379 | $0.3 / $0.9 | 131 k | |
| 91 | Qwen3 235B A22B | 1 375 | $0.46 / $1.82 | 131 k | |
| 92 | GLM 4.5 Air | 1 373 | $0.13 / $0.85 | 131 k | |
| 93 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | 1 369 | $0.15 / $1.2 | 262 k | |
| 94 | Trinity Large Thinking | 1 367 | $0.25 / $0.8 | 262 k | |
| 95 | GLM 4.7 Flash | 1 365 | $0.061 / $0.4 | 200 k | |
| 96 | Gemma 3 27B | 1 365 | $0.08 / $0.45 | 131 k | |
| 97 | MiniMax M1 | 1 364 | $0.55 / $2.2 | 1 M | |
| 98 | GLM 4.5V | 1 352 | $0.6 / $1.8 | 66 k | |
| 99 | gpt-oss-120b | 1 352 | $0.037 / $0.17 | 131 k | |
| 100 | o3 Mini | 1 348 | $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.