Les meilleurs modèles d'IA pour les données et l'analyse
Données et analyse : la capacité du modèle à construire des tableaux de bord, des graphiques et des traitements de données. Réussir, c'est une visualisation juste, lisible et utile. 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | GPT-6 Astra |  OpenAI |
1 689 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 3 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 632 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 5 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 623 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 13 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 571 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 16 | MiMo-V2.6-Pro |  Xiaomi |
1 558 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 17 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi |
1 558 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 27 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 537 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 36 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 511 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 40 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 494 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 47 | GPT-5.5 | OpenAI |
1 467 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 48 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 466 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 52 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 442 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 53 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 438 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 4 | Gemini 4 Argon |  Google |
1 631 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 10 | Muse Spark 1.3 |  Meta |
1 586 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 11 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 580 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 12 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 575 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 15 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 563 | $0.079 / $4.8 | 1,05 M |
| 18 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 558 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 19 | Hy4 preview |  Tencent |
1 556 | $0.83 / $2.5 | 1,05 M |
| 22 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 554 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 23 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 550 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 25 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 547 | $0.037 / $9 | 1,05 M |
| 26 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 538 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 28 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek |
1 537 | $0.091 / $0.18 | 1,05 M |
| 30 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 521 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 35 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 517 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 38 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 501 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 43 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 486 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 45 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 474 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 50 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 454 | $0.96 / $1.91 | 1,05 M |
| 60 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 406 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 84 | Gemini 2.5 Pro | Google |
1 164 | $1.25 / $10 | 1,05 M |
| 1 | Claude Opus 5.5 |  Anthropic |
1 694 | $4 / $20 | 1 M |
| 6 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 618 | $2 / $10 | 1 M |
| 7 | Qwen3.8 Max (0902) |  Alibaba (Qwen) |
1 610 | $2 / $6 | 1 M |
| 8 | Claude Fable 5.1 | Anthropic |
1 603 | $10 / $50 | 1 M |
| 9 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 601 | $5 / $25 | 1 M |
| 20 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 556 | $10 / $50 | 1 M |
| 24 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 549 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 29 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 529 | $5 / $25 | 1 M |
| 32 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 520 | $5 / $25 | 1 M |
| 33 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 519 | $3 / $15 | 1 M |
| 34 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 518 | $5 / $25 | 1 M |
| 37 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 504 | $2 / $10 | 1 M |
| 42 | Claude Haiku 5.5 | Anthropic |
1 486 | $0.1 / $0.5 | 1 M |
| 51 | Qwen3.6 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 453 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 77 | Grok 4.3 |  SpaceXAI |
1 336 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 58 | Inkling Small |  Thinking Machines |
1 413 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 59 | Thinking Machines Inkling | Thinking Machines |
1 407 | $1 / $4.05 | 524 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.