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 ?
Les 266 autres modèles, sans score Arena, sont dans l'annuaire des modèles.
| Rang | Modèle | Éditeur | Score | Prix ($ par million de tokens) | Contexte |
|---|---|---|---|---|---|
| 37 | Step 5 Preview Sa place en Vision et compréhension |  StepFun |
1 250 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 1 | Claude Fable 5 |  Anthropic |
1 308 | $10 / $50 | 1 M |
| 2 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 299 | $5 / $25 | 1 M |
| 3 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 298 | $5 / $25 | 1 M |
| 4 | Gemini 3.7 Flash |  Google |
1 297 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 5 | GPT-6.1 Sol |  OpenAI |
1 294 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 6 | Claude Opus 5.5 | Anthropic |
1 293 | $4 / $20 | 1 M |
| 7 | Muse Spark 1.2 |  Meta |
1 293 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 8 | Muse Spark 1.3 | Meta |
1 290 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 9 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 289 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 10 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 287 | $5 / $25 | 1 M |
| 11 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 287 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 12 | GPT-6 Astra | OpenAI |
1 286 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 13 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 286 | $10 / $50 | 1 M |
| 14 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 286 | $5 / $25 | 1 M |
| 15 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 286 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 16 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 285 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 17 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 285 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 18 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 281 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 19 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 280 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 20 | Grok 4.5 |  SpaceXAI |
1 280 | $2 / $6 | 500 k |
| 21 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 280 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 22 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 275 | $3 / $15 | 1 M |
| 23 | GLM 5.3 Flash |  Z.ai |
1 273 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 24 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 270 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 25 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 268 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 26 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 266 | $2 / $10 | 1 M |
| 27 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 266 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 28 | Kimi K2.6 |  Moonshot AI |
1 265 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 29 | Qwen3.7 Plus |  Alibaba (Qwen) |
1 264 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 30 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 263 | $2 / $10 | 1 M |
| 31 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 262 | $2 / $6 | 500 k |
| 32 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 260 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 33 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 258 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 34 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 252 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 35 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 251 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 36 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 251 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 37 | Step 5 Preview | StepFun |
1 250 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 38 | MiMo-V2.6-Flash |  Xiaomi |
1 248 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 39 | Grok 4.7 | SpaceXAI |
1 248 | $2 / $6 | 500 k |
| 40 | Gemini 2.5 Pro | Google |
1 248 | $1.25 / $10 | 1,05 M |
| 41 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi |
1 246 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 42 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba (Qwen) |
1 246 | $0.5 / $3.6 | 262 k |
| 43 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 244 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 44 | Grok 4.3 | SpaceXAI |
1 243 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 45 | GPT-5.2 | OpenAI |
1 243 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 46 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 241 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 47 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 236 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 48 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 234 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 49 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 231 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 50 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba (Qwen) |
1 226 | $0.26 / $2.08 | 262 k |
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1 à 50 sur 64
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.