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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 23 | GLM 5.3 Flash |  Z.ai |
1 273 | $0.017 / $0.9 | 1,05 M |
| 32 | DeepSeek V4.1 Flash |  DeepSeek |
1 260 | $0.036 / $0.68 | 1,05 M |
| 63 | GPT-5 Nano |  OpenAI |
1 146 | $0.05 / $0.4 | 400 k |
| 61 | Gemma 3 27B |  Google |
1 160 | $0.08 / $0.45 | 131 k |
| 46 | GPT-6 Luna | OpenAI |
1 241 | $0.1 / $0.5 | 1,05 M |
| 38 | MiMo-V2.6-Flash |  Xiaomi |
1 248 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 48 | MiMo-V2.5 | Xiaomi |
1 234 | $0.14 / $0.28 | 1,05 M |
| 33 | GPT-5.6 Luna | OpenAI |
1 258 | $0.2 / $1.2 | 1,05 M |
| 57 | GPT-5.4 Nano | OpenAI |
1 199 | $0.2 / $1.25 | 400 k |
| 52 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct |  Alibaba (Qwen) |
1 215 | $0.21 / $1.9 | 262 k |
| 43 | Qwen3.8 27B | Alibaba (Qwen) |
1 244 | $0.24 / $2.2 | 1 M |
| 59 | GPT-5 Mini | OpenAI |
1 183 | $0.25 / $2 | 400 k |
| 50 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba (Qwen) |
1 226 | $0.26 / $2.08 | 262 k |
| 51 | Qwen3.5-27B | Alibaba (Qwen) |
1 217 | $0.26 / $2.6 | 262 k |
| 27 | Gemini 3.5 Flash Lite | Google |
1 266 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 47 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 236 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 53 | Gemini 2.5 Flash | Google |
1 215 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 60 | GLM 4.6V | Z.ai |
1 161 | $0.3 / $0.9 | 131 k |
| 29 | Qwen3.7 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 264 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 58 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba (Qwen) |
1 189 | $0.4 / $4 | 131 k |
| 41 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi |
1 246 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 55 | Inkling Small |  Thinking Machines |
1 208 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 34 | Kimi K2.5 |  Moonshot AI |
1 252 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 42 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba (Qwen) |
1 246 | $0.5 / $3.6 | 262 k |
| 62 | GLM 4.5V | Z.ai |
1 153 | $0.6 / $1.8 | 66 k |
| 28 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 265 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 4 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 297 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 18 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 281 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 35 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 251 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 64 | Qwen2.5 VL 72B Instruct | Alibaba (Qwen) |
1 121 | $0.8 / $1 | 128 k |
| 9 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 289 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 37 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 250 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 49 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 231 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 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 |
| 19 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 280 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 36 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 251 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 40 | Gemini 2.5 Pro | Google |
1 248 | $1.25 / $10 | 1,05 M |
| 44 | Grok 4.3 |  SpaceXAI |
1 243 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 54 | GPT-5 | OpenAI |
1 210 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 16 | Gemini 3.5 Flash | Google |
1 285 | $1.5 / $9 | 1,05 M |
| 56 | Mistral Medium 3.5 |  Mistral AI |
1 200 | $1.5 / $7.5 | 262 k |
| 45 | GPT-5.2 | OpenAI |
1 243 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 5 | GPT-6.1 Sol | OpenAI |
1 294 | $2 / $10 | 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 |
| 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 |
| 30 | Claude Sonnet 5 | Anthropic |
1 263 | $2 / $10 | 1 M |
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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.