Classement des LLM et des modèles d'IA

Une page qui regroupe les principaux benchmarks et classements IA — Chatbot Arena Elo (arena.ai), l'Artificial Analysis Intelligence Index et les arènes vocales, et l'utilisation d'OpenRouter — pour le chat, le codage, la TTS, la reconnaissance vocale, l'image, la vidéo et les agents.

RangModèleFournisseurElo ?Votes ?
1MiniMaxminimax-h3MiniMax1495 ±557,112
2Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1488 ±113,734
3Alibabawan3.0Alibaba1480 ±113,442
4Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1477 ±715,729
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1475 ±7121,427
6Googlegemini-omni-flashGoogle1465 ±687,155
7HiDreamhidream-o1-video-1.0HiDream1456 ±86,488
8SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-720pSpaceXAI1456 ±4137,459
9Black Forest Labsflux-3-video-20260811Black Forest Labs1449 ±537,042
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1442 ±1070,640
11Alibabawan2.7-i2vAlibaba1428 ±585,521
12SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1415 ±4554,050
13Googleveo-3.1-audioGoogle1398 ±1025,116
14Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1390 ±953,089
15Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1385 ±999,804
16SpaceXAIgrok-imagine-video-480pSpaceXAI1385 ±819,429
17Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1372 ±954,380
18Shengshuvidu-q3-proShengshu1363 ±936,679
19KlingAIkling-v3-proKlingAI1354 ±6206,221
20Googleveo-3-audioGoogle1331 ±1232,367
21Googleveo-3-fast-audioGoogle1326 ±1041,194
22Alibabawan2.5-i2v-previewAlibaba1321 ±1016,907
23Alibabawan2.6-i2vAlibaba1310 ±7121,082
24Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1307 ±7245,206
25?pixverse-v5.6—1299 ±7126,710
26KlingAIkling-2.6-proKlingAI1294 ±8202,113
27KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1276 ±133,795
28Bytedanceseedance-v1-proBytedance1273 ±834,019
29MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1262 ±5405,786
30Googleveo-3Google1258 ±1026,081
31Googleveo-3-fastGoogle1257 ±1026,272
32?p-video—1244 ±1623,364
33Shengshuvidu-q2-turboShengshu1244 ±172,509
34KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1235 ±829,824
35MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1229 ±1121,743
36KlingAIkling-v2.1-standardKlingAI1229 ±829,957
37Luma AIray-3Luma AI1226 ±191,585
38MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1224 ±1021,785
39Shengshuvidu-q2-proShengshu1223 ±172,614
40Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1198 ±165,462
41MiniMaxhailuo-02-fastMiniMax1194 ±1122,519
42Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1185 ±833,734
43Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1170 ±1027,054
44Googleveo-2Google1166 ±1610,303
45?ltx-2-19b—1159 ±5262,336
46Luma AIray2Luma AI1108 ±169,521
47Runwayrunway-gen4-turboRunway1052 ±136,801
48Pikapika-v2.2Pika997 ±148,635

Source: arena.ai · Mis à jour Sep 21, 2026 · PandaNpc Mis à jour 13 oct. 2026, 06:00 UTCVoir le classement complet →

Lire ces chiffres

Un classement des LLM vous indique quel modèle les utilisateurs préfèrent ; un benchmark d’IA vous indique ce qu’un modèle peut objectivement accomplir ; les données d’utilisation vous indiquent ce que les développeurs mettent réellement en production. Aucun classement unique ne répond à la question « quel est le meilleur modèle d’IA », c’est pourquoi cette page agrège les trois — Chatbot Arena Elo d’arena.ai, l’indice d’intelligence Artificial Analysis et les arènes vocales, et la part de tokens OpenRouter — et les actualise quotidiennement.

arena.ai (anciennement LMArena) montre aux utilisateurs deux réponses anonymes à une même requête et leur demande d'en choisir une, puis en déduit un score Elo à partir de ces confrontations. Il mesure quelle réponse les gens préfèrent — et non la capacité objective. Un style agréable peut gagner, tandis qu'une réponse rigoureuse mais verbeuse peut perdre.

Les votes sont les batailles accumulées par un modèle. Un modèle nouvellement listé a peu de votes et un large intervalle de confiance, donc son rang oscille facilement — lisez toujours le rang avec l'intervalle ±.

Le tableau Agent fonctionne différemment des autres : il mesure des sessions réelles d'agents plutôt qu'une préférence de vote à l'aveugle. Son indicateur principal, Net Improvement, est un gain en pourcentage — et non un score Elo — il ne peut donc pas être comparé entre les tableaux. arena.ai rapporte également cinq dimensions supplémentaires (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery et d'autres) sur le classement complet.

Le tableau d'utilisation provient d'OpenRouter et compte la part réelle de token API — les développeurs votent avec leur portefeuille, ce qui complète les tableaux de préférence subjective.

Les classements de parole proviennent d'Artificial Analysis : la TTS utilise l'Elo de Speech Arena en écoute à l'aveugle ; l'ASR utilise AA-WER v2, où un score plus bas est meilleur ; et le Speech-to-Speech natif utilise un composite à poids égal de Big Bench Audio, Full Duplex Bench et τ-Voice, où un score plus élevé est meilleur. Ne comparez les scores qu'au sein du même classement. Source : artificialanalysis.ai.

Le tableau de l'Intelligence Index provient d'Artificial Analysis : il résume de nombreux benchmarks publics en un seul Intelligence Index de 0 à 100, mesurant la capacité objective plutôt que la préférence subjective — un complément naturel au vote humain aveugle d'arena.ai. Source : artificialanalysis.ai.