Les meilleurs modèles d'IA pour la santé et le bien-être
Santé et bien-être : la capacité du modèle à répondre aux questions de santé et de bien-être (expliquer, orienter, nuancer sans affoler). Réussir, c'est une réponse juste et responsable ; ce classement n'est jamais un avis médical. 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 23 | GPT-5.5 |  OpenAI |
1 486 | $5 / $30 | 1,05 M |
| 24 | MiMo-V2.5-Pro |  Xiaomi |
1 486 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 29 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi |
1 483 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 31 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 482 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 33 | GPT-5.6 Sol | OpenAI |
1 479 | $4 / $20 | 1,05 M |
| 36 | GPT-5.4 | OpenAI |
1 475 | $2.5 / $15 | 1,05 M |
| 40 | GPT-6 Astra | OpenAI |
1 471 | $10 / $50 | 1,05 M |
| 53 | GPT-5.6 Terra | OpenAI |
1 460 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 58 | GPT-6 Sol | OpenAI |
1 453 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 61 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 450 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 66 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi |
1 444 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 71 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 439 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 78 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 430 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 1 | Gemini 4 Argon |  Google |
1 552 | $2 / $10 | 1,05 M |
| 6 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 512 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 8 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 509 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 10 | Muse Spark 1.2 |  Meta |
1 505 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 11 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google |
1 505 | $2 / $12 | 1,05 M |
| 12 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 503 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 13 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 500 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 15 | GLM 5.3 |  Z.ai |
1 498 | $0.079 / $4.8 | 1,05 M |
| 16 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 496 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 17 | Muse Spark 1.3 | Meta |
1 494 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 18 | GLM 5.2 | Z.ai |
1 491 | $0.037 / $9 | 1,05 M |
| 19 | GLM 5.3 Flash | Z.ai |
1 489 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 21 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 487 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 25 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 485 | $0.96 / $1.91 | 1,05 M |
| 32 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 479 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 44 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 469 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 45 | Gemini 2.5 Pro | Google |
1 469 | $1.25 / $10 | 1,05 M |
| 52 | DeepSeek V4 Flash 0423 | DeepSeek |
1 461 | $0.091 / $0.18 | 1,05 M |
| 54 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 459 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 63 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 448 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 80 | Gemini 2.5 Flash | Google |
1 428 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 2 | Claude Fable 5.1 |  Anthropic |
1 524 | $10 / $50 | 1 M |
| 3 | Claude Opus 4.6 | Anthropic |
1 519 | $5 / $25 | 1 M |
| 4 | Claude Opus 5.5 | Anthropic |
1 517 | $4 / $20 | 1 M |
| 5 | Claude Opus 4.7 | Anthropic |
1 517 | $5 / $25 | 1 M |
| 7 | Claude Opus 5 | Anthropic |
1 510 | $5 / $25 | 1 M |
| 9 | Claude Fable 5 | Anthropic |
1 506 | $10 / $50 | 1 M |
| 14 | Claude Opus 4.8 | Anthropic |
1 500 | $5 / $25 | 1 M |
| 20 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic |
1 488 | $3 / $15 | 1 M |
| 28 | Qwen3.7 Max |  Alibaba (Qwen) |
1 484 | $1.48 / $4.43 | 1 M |
| 34 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 479 | $2 / $10 | 1 M |
| 41 | Qwen3.7 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 471 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 43 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic |
1 469 | $2 / $10 | 1 M |
| 57 | Qwen3.6 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 458 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 60 | Grok 4.3 |  SpaceXAI |
1 451 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 69 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 441 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 96 | MiniMax M1 | MiniMax |
1 392 | $0.55 / $2.2 | 1 M |
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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.