Les meilleurs modèles d'IA pour le front-end
Front-end : la capacité du modèle à produire l'interface (mise en page, interactions, rendu à l'écran). Réussir, c'est une page que l'on a envie d'utiliser et qui se comporte comme prévu. 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 29 | Step 5 Preview Sa place en Front-end |  StepFun |
1 576 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 1 | Claude Opus 5.5 |  Anthropic |
1 857 | $4 / $20 | 1 M |
| 2 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 813 | $2 / $10 | 1 M |
| 3 | GPT-6 Astra |  OpenAI |
1 809 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 4 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 778 | $10 / $50 | 1 M |
| 5 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 771 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 6 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 713 | $5 / $25 | 1 M |
| 7 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 695 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 8 | Gemini 4 Argon |  Google |
1 687 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 9 | Qwen3.8 Max (0902) |  Alibaba (Qwen) |
1 686 | $2 / $6 | 1 M |
| 10 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 672 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 11 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 669 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 12 | Grok 4.7 |  SpaceXAI |
1 658 | $2 / $6 | 500 k |
| 13 | MiMo-V2.6-Flash |  Xiaomi |
1 655 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 14 | Hy4 preview |  Tencent |
1 652 | $0.83 / $2.5 | 1,05 M |
| 15 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi |
1 646 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 16 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 638 | $0.079 / $4.8 | 1,05 M |
| 17 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 638 | $10 / $50 | 1 M |
| 18 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 630 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 19 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 629 | $2 / $6 | 500 k |
| 20 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 626 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 21 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 625 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 22 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 613 | $0.037 / $9 | 1,05 M |
| 23 | Claude Haiku 5.5 | Anthropic |
1 609 | $0.1 / $0.5 | 1 M |
| 24 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 599 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 25 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 595 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 26 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 589 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 27 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 588 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 28 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek |
1 585 | $0.091 / $0.18 | 1,05 M |
| 29 | Step 5 Preview | StepFun |
1 576 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 30 | Grok 4.5 | SpaceXAI |
1 563 | $2 / $6 | 500 k |
| 31 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 562 | $5 / $25 | 1 M |
| 32 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 560 | $5 / $25 | 1 M |
| 33 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 549 | $5 / $25 | 1 M |
| 34 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 545 | $2 / $10 | 1 M |
| 35 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 539 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 36 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 536 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 37 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 532 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 38 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 525 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 39 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 523 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 40 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 521 | $3 / $15 | 1 M |
| 41 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 517 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 42 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 517 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 43 | Tencent Hy3 | Tencent |
1 512 | $0.13 / $0.53 | 262 k |
| 44 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 510 | $0.97 / $3.04 | 205 k |
| 45 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 506 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 46 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba (Qwen) |
1 483 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 47 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 479 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 48 | Kimi K2.7 Code | Moonshot AI |
1 475 | $0.67 / $3.35 | 262 k |
| 49 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 475 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 50 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 464 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
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1 à 50 sur 86
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.