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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 53 | MiniMax M3 |  MiniMax |
1 461 | $0.3 / $1.2 | 1,05 M |
| 60 | Gemini 3.5 Flash Lite |  Google |
1 447 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 80 | Gemini 2.5 Flash | Google |
1 409 | $0.3 / $2.5 | 1,05 M |
| 82 | MiniMax M2.7 | MiniMax |
1 406 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 97 | MiniMax M2.1 | MiniMax |
1 385 | $0.3 / $1.2 | 205 k |
| 105 | GLM 4.6V |  Z.ai |
1 379 | $0.3 / $0.9 | 131 k |
| 15 | Kimi K3 |  Moonshot AI |
1 571 | $0.3 / $11.94 | 1,05 M |
| 56 | Qwen3.7 Plus |  Alibaba (Qwen) |
1 456 | $0.32 / $1.28 | 1 M |
| 59 | Qwen3.6 Plus | Alibaba (Qwen) |
1 452 | $0.33 / $1.95 | 1 M |
| 133 | Qwen2.5 72B Instruct | Alibaba (Qwen) |
1 303 | $0.36 / $0.4 | 33 k |
| 89 | Qwen3 VL 235B A22B Thinking | Alibaba (Qwen) |
1 395 | $0.4 / $4 | 131 k |
| 134 | Llama 3.1 70B Instruct |  Meta |
1 293 | $0.4 / $0.4 | 131 k |
| 18 | MiMo-V2.6-Pro |  Xiaomi |
1 555 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 50 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi |
1 473 | $0.44 / $0.87 | 1,05 M |
| 81 | Inkling Small |  Thinking Machines |
1 407 | $0.45 / $1.2 | 524 k |
| 84 | Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | Alibaba (Qwen) |
1 400 | $0.45 / $3.5 | 128 k |
| 106 | Qwen3 235B A22B | Alibaba (Qwen) |
1 375 | $0.46 / $1.82 | 131 k |
| 62 | Kimi K2.5 | Moonshot AI |
1 443 | $0.5 / $2.5 | 262 k |
| 72 | Qwen3.5 397B A17B | Alibaba (Qwen) |
1 421 | $0.5 / $3.6 | 262 k |
| 73 | DeepSeek R1 0528 |  DeepSeek |
1 421 | $0.5 / $2.15 | 164 k |
| 101 | GLM 4.6 | Z.ai |
1 382 | $0.5 / $2 | 205 k |
| 141 | Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | Google |
1 262 | $0.5 / $3 | 131 k |
| 112 | MiniMax M1 | MiniMax |
1 364 | $0.55 / $2.2 | 1 M |
| 63 | GLM 4.7 | Z.ai |
1 438 | $0.6 / $2.2 | 205 k |
| 74 | Kimi K2 0905 | Moonshot AI |
1 418 | $0.6 / $2.5 | 262 k |
| 78 | GLM 4.5 | Z.ai |
1 411 | $0.6 / $2.2 | 131 k |
| 113 | GLM 4.5V | Z.ai |
1 352 | $0.6 / $1.8 | 66 k |
| 45 | Kimi K2.6 | Moonshot AI |
1 485 | $0.65 / $3.41 | 262 k |
| 136 | Gemma 2 27B | Google |
1 289 | $0.65 / $0.65 | 8 k |
| 140 | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Alibaba (Qwen) |
1 271 | $0.66 / $1 | 33 k |
| 49 | Kimi K2.7 Code | Moonshot AI |
1 473 | $0.67 / $3.35 | 262 k |
| 87 | DeepSeek R1 | DeepSeek |
1 398 | $0.7 / $2.5 | 64 k |
| 25 | Gemini 3.7 Flash | Google |
1 539 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 39 | Gemini 3.6 Flash | Google |
1 510 | $0.75 / $3.75 | 1,05 M |
| 71 | GPT-5.4 Mini |  OpenAI |
1 422 | $0.75 / $4.5 | 400 k |
| 67 | Qwen3 Max | Alibaba (Qwen) |
1 434 | $0.78 / $3.9 | 262 k |
| 24 | Gemini 3.8 Flash | Google |
1 540 | $0.83 / $4.13 | 1,05 M |
| 4 | Hy4 preview |  Tencent |
1 632 | $0.83 / $2.5 | 1,05 M |
| 54 | DeepSeek V4 Pro Preview | DeepSeek |
1 459 | $0.96 / $1.91 | 1,05 M |
| 44 | GLM 5.1 | Z.ai |
1 486 | $0.97 / $3.04 | 205 k |
| 16 | Step 5 Preview |  StepFun |
1 564 | $1 / $2.7 | 1,05 M |
| 61 | GLM 5 | Z.ai |
1 446 | $1 / $3.2 | 205 k |
| 68 | Thinking Machines Inkling | Thinking Machines |
1 427 | $1 / $4.05 | 524 k |
| 51 | Qwen3.6 Max Preview | Alibaba (Qwen) |
1 471 | $1.03 / $6.16 | 262 k |
| 115 | o3 Mini | OpenAI |
1 348 | $1.1 / $4.4 | 200 k |
| 75 | GLM 5V Turbo | Z.ai |
1 417 | $1.2 / $4 | 203 k |
| 6 | Muse Spark 1.3 | Meta |
1 626 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 33 | Muse Spark 1.1 | Meta |
1 516 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 37 | Muse Spark 1.2 | Meta |
1 512 | $1.25 / $4.25 | 1,05 M |
| 57 | GPT-5.1 | OpenAI |
1 456 | $1.25 / $10 | 400 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.