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.
| Rang | Modèle | Fournisseur | Speech Arena Elo ? |
|---|---|---|---|
| 1 | Eleven v4 Turbo | ElevenLabs | 1330 ±18 |
| 2 | Eleven v4 | ElevenLabs | 1326 ±17 |
| 3 | Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus | Alibaba | 1298 ±17 |
| 4 | Sonic 3.6 | Cartesia | 1286 ±15 |
| 5 | Gemini 3.8 Flash TTS | 1274 ±15 | |
| 6 | Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus | Alibaba | 1267 ±15 |
| 7 | Realtime TTS-2 | Inworld | 1260 ±16 |
| 8 | Gemini 3.8 Flash-Lite TTS | 1246 ±14 | |
| 9 | Simba 3.2 | SpeechifyAI | 1244 ±13 |
| 10 | Breeze TTS 2 | BreezeBlue | 1223 ±15 |
| 11 | Realtime TTS-2 Flash | Inworld | 1219 ±14 |
| 12 | Luna TTS | VUI Labs | 1218 ±12 |
| 13 | Gemini 3.1 Flash TTS | 1214 ±11 | |
| 14 | StepAudio 2.5 TTS (Aug 2026) | StepFun | 1213 ±15 |
| 15 | v3 Conversational | ElevenLabs | 1210 ±14 |
| 16 | Sonic 3.5 | Cartesia | 1193 ±12 |
| 17 | Soniox TTS Real-Time v2 | Soniox | 1180 ±11 |
| 18 | Eleven v3 | ElevenLabs | 1177 ±11 |
| 19 | Speech 2.8 HD | MiniMax | 1174 ±11 |
| 20 | Gradium TTS (Sep 2026) | Gradium | 1173 ±14 |
| 21 | Lightning V3.1 Pro (Jul 2026) | Smallest.ai | 1172 ±13 |
| 22 | Falcon 2 | Murf AI | 1155 ±13 |
| 23 | Gradium TTS (Aug 2026) | Gradium | 1153 ±13 |
| 24 | Speech 2.8 Turbo | MiniMax | 1153 ±11 |
| 25 | SpaceXAI TTS | SpaceXAI | 1145 ±14 |
| 26 | Fish Audio S2.1 Pro | Fish Audio | 1143 ±12 |
| 27 | Step TTS 2 (Mar 2026) | StepFun | 1139 ±12 |
| 28 | Async Flash v1.5 | async | 1138 ±12 |
| 29 | Azure HD 2.5 | Microsoft | 1134 ±12 |
| 30 | Speech 2.6 HD | MiniMax | 1129 ±11 |
| 31 | Async Pro v1.0 | async | 1125 ±12 |
| 32 | Simba 3.0 | SpeechifyAI | 1125 ±12 |
| 33 | Speech 2.6 Turbo | MiniMax | 1124 ±11 |
| 34 | Fish Audio S2 Pro | Fish Audio | 1116 ±12 |
| 35 | Speech-02-HD | MiniMax | 1113 ±11 |
| 36 | TTS-1 HD | OpenAI | 1106 ±11 |
| 37 | Chatterbox HD | Resemble AI | 1104 ±12 |
| 38 | Speech 2.6 | Hithink | 1100 ±13 |
| 39 | Turbo v2.5 | ElevenLabs | 1100 ±10 |
| 40 | Step Audio EditX (Mar 2026) | StepFun | 1098 ±12 |
| 41 | Multilingual v2 | ElevenLabs | 1096 ±10 |
| 42 | Speech-02-Turbo | MiniMax | 1091 ±11 |
| 43 | TTS-1 | OpenAI | 1090 ±11 |
| 44 | Voxtral TTS | Mistral | 1088 ±12 |
| 45 | Gemini 2.5 Flash Lite TTS | 1085 ±12 | |
| 46 | OpenAudio S1 | Fish Audio | 1083 ±11 |
| 47 | Studio | 1081 ±11 | |
| 48 | GPT-Realtime-2 | OpenAI | 1079 ±13 |
| 49 | Flash v2.5 | ElevenLabs | 1078 ±11 |
| 50 | Journey | 1075 ±13 | |
| 51 | T2A-01-HD | MiniMax | 1068 ±11 |
| 52 | Maya 2 Flash | Maya Research | 1067 ±13 |
| 53 | Polly Generative | Amazon | 1066 ±12 |
| 54 | Magpie-Multilingual 357M (Feb 2026) | NVIDIA | 1063 ±12 |
| 55 | Kokoro 82M v1.0 | Kokoro | 1063 ±11 |
| 56 | Chirp 3: HD | 1060 ±12 | |
| 57 | Gemini 2.5 Flash TTS (Dec 2025) | 1060 ±12 | |
| 58 | Sonic 3 | Cartesia | 1060 ±12 |
| 59 | Coda | Rime | 1059 ±12 |
| 60 | MiMo-V2.5-TTS | Xiaomi | 1056 ±13 |
| 61 | Flux TTS | Deepgram | 1053 ±14 |
| 62 | Octave 2 | Hume AI | 1052 ±12 |
| 63 | Async Flash v1.0 | async | 1050 ±11 |
| 64 | Maya1 | Maya Research | 1047 ±12 |
| 65 | Maya 2 Global | Maya Research | 1046 ±14 |
| 66 | OpenAudio S1 Mini | Fish Audio | 1045 ±20 |
| 67 | Octave TTS | Hume AI | 1041 ±11 |
| 68 | Higgs Audio V3 TTS | Boson AI | 1038 ±13 |
| 69 | Bland Speech v3 | Bland AI | 1037 ±13 |
| 70 | Azure Neural | Microsoft | 1036 ±19 |
| 71 | Gemini 2.5 Pro (Dec 2025) | 1033 ±13 | |
| 72 | MAI-Voice-1 | Microsoft | 1033 ±12 |
| 73 | Polly Long-Form | Amazon | 1030 ±13 |
| 74 | T2A-01-Turbo | MiniMax | 1029 ±11 |
| 75 | Chatterbox | Resemble AI | 1027 ±11 |
| 76 | Lightning v3.1 | Smallest.ai | 1025 ±13 |
| 77 | MiMo-V2-TTS | Xiaomi | 1024 ±13 |
| 78 | Raon SpeechLM | Krafton | 1004 ±13 |
| 79 | Zonos-v0.1 | Zyphra | 1000 ±0 |
| 80 | Murf Speech Gen 2 | Murf AI | 986 ±12 |
| 81 | VibeVoice 1.5B | Microsoft | 957 ±14 |
| 82 | OpenVoice v2 | OpenVoice | 955 ±13 |
| 83 | Qwen3 TTS Flash | Alibaba | 943 ±14 |
| 84 | Neuphonic TTS | Neuphonic | 942 ±14 |
| 85 | Kugel 3 | KugelAudio | 935 ±13 |
| 86 | Qwen3 TTS | Alibaba | 932 ±13 |
| 87 | WaveNet | 918 ±12 | |
| 88 | XTTS v2 | Coqui | 916 ±15 |
| 89 | Mist V2 | Rime | 908 ±15 |
| 90 | Polly Neural | Amazon | 896 ±14 |
| 91 | Neural2 | 895 ±12 | |
| 92 | StyleTTS 2 | StyleTTS | 895 ±15 |
| 93 | Standard | 888 ±12 | |
| 94 | Noiz TTS | Noiz | 879 ±15 |
| 95 | MetaVoice v1 | MetaVoice | 848 ±18 |
| 96 | Polly Standard | Amazon | 832 ±16 |
Source: Artificial Analysis · Mis à jour Oct 13, 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.