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 ?
1Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1516 ±151,784
2Googlegemini-omni-flashGoogle1513 ±926,576
3Black Forest Labsflux-3-videoBlack Forest Labs1493 ±171,302
4SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-agentSpaceXAI1492 ±181,218
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1479 ±856,318
6Alibabawan3.0Alibaba1476 ±132,598
7Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1474 ±98,001
8MiniMaxminimax-h3MiniMax1460 ±911,417
9Metamuse-videoMeta1456 ±152,188
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1427 ±1322,264
11OpenAIsora-2-proOpenAI1368 ±754,167
12Googleveo-3.1-audioGoogle1364 ±1413,741
13Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1362 ±1025,076
14Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1362 ±1039,484
15Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1358 ±1025,870
16Googleveo-3-fast-audioGoogle1348 ±1125,258
17OpenAIsora-2OpenAI1343 ±671,947
18SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1342 ±6165,462
19Googleveo-3-audioGoogle1340 ±1319,002
20Alibabawan2.7-t2vAlibaba1337 ±727,626
21Alibabawan2.6-t2vAlibaba1327 ±754,050
22Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1256 ±776,171
23Googleveo-3Google1254 ±1115,005
24Googleveo-3-fastGoogle1248 ±1215,283
25Alibabawan2.5-t2v-previewAlibaba1245 ±936,378
26?pixverse-v5.6—1240 ±1132,434
27Runwayrunway-gen-4.5Runway1225 ±848,127
28KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1220 ±172,111
29KlingAIkling-2.6-proKlingAI1216 ±773,362
30?p-video—1207 ±167,079
31Luma AIray-3Luma AI1206 ±221,136
32MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1206 ±689,138
33KlingAIkling-o1-proKlingAI1205 ±271,194
34MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1198 ±139,399
35Bytedanceseedance-v1-proBytedance1191 ±1112,164
36MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1181 ±129,379
37Kandinskykandinsky-5.0-t2v-proKandinsky1175 ±212,019
38Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1169 ±164,292
39Googleveo-2Google1164 ±166,531
40KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1163 ±1014,104
41?ltx-2-19b—1154 ±875,596
42Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1132 ±1510,458
43Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1113 ±1016,253
44Kandinskykandinsky-5.0-t2v-liteKandinsky1113 ±181,474
45OpenAIsoraOpenAI1069 ±164,082
46Luma AIray2Luma AI1065 ±175,250
47Pikapika-v2.2Pika1009 ±155,763
48Genmo AImochi-v1Genmo AI1007 ±175,893

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.