Les meilleurs modèles d'IA pour l'aide au code
Aide au code : la capacité du modèle à expliquer, corriger ou écrire un morceau de code au fil de la discussion, sans bâtir toute une application. Réussir, c'est un code juste, qui répond à la question posée. 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Argon |  Google |
1 562 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 2 | Claude Fable 5 |  Anthropic |
1 551 | $10 / $50 | 1 M |
| 3 | Claude Opus 5.5 | Anthropic |
1 550 | $4 / $20 | 1 M |
| 4 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 550 | $5 / $25 | 1 M |
| 5 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 550 | $5 / $25 | 1 M |
| 6 | GPT-6.1 Sol |  OpenAI |
1 545 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 7 | GPT-6 Astra | OpenAI |
1 542 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 8 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 540 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 9 | MiMo-V2.6-Pro |  Xiaomi |
1 539 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 10 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 538 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 11 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 535 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 12 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 534 | $10 / $50 | 1 M |
| 13 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 534 | $5 / $25 | 1 M |
| 14 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 533 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 15 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 533 | $5 / $25 | 1 M |
| 16 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 532 | $2 / $10 | 1 M |
| 17 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 531 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 18 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 530 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 19 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 528 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 20 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 528 | $3 / $15 | 1 M |
| 21 | GLM 5.3 Flash |  Z.ai |
1 525 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 22 | Qwen3.7 Max |  Alibaba (Qwen) |
1 524 | $1.48 / $4.43 | 1 M |
| 23 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 522 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 24 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 522 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 25 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 521 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 26 | GLM 5.3 | Z.ai |
1 520 | $0.079 / $4.8 | 1,05 M |
| 27 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 519 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 28 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 519 | $2 / $10 | 1 M |
| 29 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 519 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 30 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 518 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 31 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 517 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 32 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 516 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 33 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 516 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 34 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi |
1 514 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 35 | Grok 4.5 |  SpaceXAI |
1 513 | $2 / $6 | 500 k |
| 36 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 512 | $0.037 / $9 | 1,05 M |
| 37 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 512 | $0.97 / $3.04 | 205 k |
| 38 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba (Qwen) |
1 511 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 39 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 508 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 40 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 508 | $2 / $6 | 500 k |
| 41 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 508 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 42 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 503 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 43 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 502 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 44 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 502 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 45 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 501 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 46 | Tencent Hy3 |  Tencent |
1 500 | $0.13 / $0.53 | 262 k |
| 47 | Qwen3.7 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 500 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 48 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 500 | $0.96 / $1.91 | 1,05 M |
| 49 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 499 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 50 | GLM 5 | Z.ai |
1 498 | $1 / $3.2 | 205 k |
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1 à 50 sur 126
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.