Classement des LLM
Les grands modèles d'IA, tous éditeurs et tous usages confondus, classés par la préférence des utilisateurs. 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 59 | Qwen3.6 Plus |  Alibaba (Qwen) |
1 452 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 85 | Grok 4.3 |  SpaceXAI |
1 399 | $1.25 / $2.5 | 1 M |
| 112 | MiniMax M1 |  MiniMax |
1 364 | $0.55 / $2.2 | 1 M |
| 68 | Thinking Machines Inkling |  Thinking Machines |
1 427 | $1 / $4.05 | 524 k |
| 81 | Inkling Small | Thinking Machines |
1 407 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 104 | Solar Pro 4 |  Upstage |
1 379 | $0.09 / $0.36 | 524 k |
| 23 | Grok 4.7 | SpaceXAI |
1 541 | $2 / $6 | 500 k |
| 27 | Grok 4.6 | SpaceXAI |
1 536 | $2 / $6 | 500 k |
| 40 | Grok 4.5 | SpaceXAI |
1 509 | $2 / $6 | 500 k |
| 57 | GPT-5.1 |  OpenAI |
1 456 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 64 | GPT-5.2 | OpenAI |
1 437 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 66 | GPT-5 | OpenAI |
1 435 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 71 | GPT-5.4 Mini | OpenAI |
1 422 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 79 | GPT-5.3-Codex | OpenAI |
1 409 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 83 | GPT-5.4 Nano | OpenAI |
1 401 | $0.2 / $1.25 | 400 k |
| 93 | GPT-5 Mini | OpenAI |
1 390 | $0.25 / $2 | 400 k |
| 119 | GPT-5.2-Codex | OpenAI |
1 339 | $1.75 / $14 | 400 k |
| 120 | GPT-5.1-Codex | OpenAI |
1 337 | $1.25 / $10 | 400 k |
| 121 | GPT-5 Nano | OpenAI |
1 337 | $0.05 / $0.4 | 400 k |
| 149 | GPT-5.1-Codex-Mini | OpenAI |
1 244 | $0.25 / $2 | 400 k |
| 45 | Kimi K2.6 |  Moonshot AI |
1 485 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 46 | Tencent Hy3 |  Tencent |
1 481 | $0.13 / $0.53 | 262 k |
| 49 | Kimi K2.7 Code | Moonshot AI |
1 473 | $0.67 / $3.35 | 262 k |
| 51 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba (Qwen) |
1 471 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 62 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 443 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 67 | Qwen3 Max | Alibaba (Qwen) |
1 434 | $0.78 / $3.9 | 262 k |
| 72 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba (Qwen) |
1 421 | $0.5 / $3.6 | 262 k |
| 74 | Kimi K2 0905 | Moonshot AI |
1 418 | $0.6 / $2.5 | 262 k |
| 77 | Qwen3 VL 235B A22B Instruct | Alibaba (Qwen) |
1 413 | $0.21 / $1.9 | 262 k |
| 86 | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Alibaba (Qwen) |
1 399 | $0.09 / $1.1 | 262 k |
| 90 | Step 3.5 Flash |  StepFun |
1 393 | $0.1 / $0.3 | 262 k |
| 96 | Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba (Qwen) |
1 388 | $0.26 / $2.08 | 262 k |
| 99 | Qwen3.5-27B | Alibaba (Qwen) |
1 383 | $0.26 / $2.6 | 262 k |
| 102 | Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | Alibaba (Qwen) |
1 382 | $0.1 / $0.3 | 262 k |
| 109 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Alibaba (Qwen) |
1 369 | $0.15 / $1.2 | 262 k |
| 117 | Mistral Medium 3.5 |  Mistral AI |
1 345 | $1.5 / $7.5 | 262 k |
| 126 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba (Qwen) |
1 324 | $0.15 / $1 | 262 k |
| 131 | Trinity Large Thinking |  Arcee AI |
1 303 | $0.25 / $0.8 | 262 k |
| 44 | GLM 5.1 |  Z.ai |
1 486 | $0.97 / $3.04 | 205 k |
| 61 | GLM 5 | Z.ai |
1 446 | $1 / $3.2 | 205 k |
| 63 | GLM 4.7 | Z.ai |
1 438 | $0.6 / $2.2 | 205 k |
| 82 | MiniMax M2.7 | MiniMax |
1 406 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 94 | MiniMax M2.5 | MiniMax |
1 389 | $0.27 / $0.95 | 205 k |
| 97 | MiniMax M2.1 | MiniMax |
1 385 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 101 | GLM 4.6 | Z.ai |
1 382 | $0.5 / $2 | 205 k |
| 127 | MiniMax M2 | MiniMax |
1 320 | $0.26 / $1.02 | 205 k |
| 75 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 417 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 95 | OpenAI o1 | OpenAI |
1 389 | $15 / $60 | 200 k |
| 110 | GLM 4.7 Flash | Z.ai |
1 365 | $0.061 / $0.4 | 200 k |
| 115 | o3 Mini | OpenAI |
1 348 | $1.1 / $4.4 | 200 k |
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51 à 100 sur 168
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.