Classement IA
La meilleure IA pour chaque tâche en ce moment, choisie par le public lors de votes à l'aveugle en face à face. Les benchmarks de laboratoire ont leur propre onglet. Mis à jour le 18 octobre 2026.
| Tâche | N° 1 du public | Suivants | Le plus voté |
|---|---|---|---|
| Chat et questions du quotidien8 834 211 votes | Claude Fable 5.1Anthropic · à égalité avec 2 autres | Claude Opus 5.5AnthropicMuse WonderMeta | Gemini 3.1 Pro Preview127 649 votes |
| Coder et créer des apps891 922 votes | Claude Opus 5.5Anthropic | GPT-6 AstraOpenAIClaude Sonnet 5.5Anthropic | Kimi K319 220 votes |
| Écriture1 414 468 votes | Claude Opus 5.5Anthropic · à égalité avec Muse Wonder | Muse WonderMetaClaude Fable 5.1Anthropic | Gemini 3.1 Pro Preview23 619 votes |
| Recherche web et veille1 437 508 votes | Claude Fable 5.1Anthropic · à égalité avec 2 autres | Qwen3.8-MaxAlibabaGPT-5.5OpenAI | Claude Sonnet 4.6173 986 votes |
| Lire des images et des documents1 462 389 votes | Qwen3.8-MaxAlibaba · à égalité avec 6 autres | Muse Spark 1.3MetaClaude Opus 5.5Anthropic | Gemini 3.1 Pro Preview46 320 votes |
| Créer des images6 604 125 votes | GPT-Image-2OpenAI | MAI-Image-2.6Microsoft AIGrok Imagine Image 2.0SpaceXSI (formerly xAI) | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image 2k)175 734 votes |
| Retoucher des images30 985 932 votes | GPT-Image-2OpenAI | MAI-Image-2.6Microsoft AIGrok Imagine Image 2.0SpaceXSI (formerly xAI) | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image 2k)651 674 votes |
| Créer des vidéos718 577 votes | Gemini Omni 1.1 FlashGoogle | MiniMax H3MiniMaxWan 3.0Alibaba | Grok Imagine Video 720p165 462 votes |
| Transformer des images en vidéo2 081 953 votes | MiniMax H3MiniMax · à égalité avec 2 autres | Wan 3.0AlibabaGemini Omni 1.1 FlashGoogle | Seedance v1.5 Pro245 206 votes |
Classements complets
Chat et questions du quotidien. Votes à l'aveugle en face à face de personnes qui comparent deux réponses anonymes, sur toutes sortes de questions.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Prix API, 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| 1= | Claude Fable 5.1Anthropic | 1 502 | 14 590 | $10 / $50 |
| 1= | Claude Opus 5.5Anthropic | 1 508 | 8 300 | $4 / $20 |
| 1= | Muse WonderMeta | 1 509 | 3 247 | $4 / $20 |
| 2 | Muse Spark 1.3Meta | 1 494 | 17 561 | $1.25 / $4.25 |
| 4= | Kimi K3Moonshot AIPoids ouverts | 1 487 | 32 795 | $3 / $15 |
| 4= | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 1 487 | 127 649 | - |
| 4= | Gemini 3.7 FlashGoogle | 1 488 | 27 232 | - |
| 4= | GPT-6.1 Sol MaxOpenAI | 1 484 | 6 320 | - |
| 5= | Mimo v2.6 ProXiaomiPoids ouverts | 1 479 | 4 075 | $0.435 / $0.87 |
| 5= | GPT-5.5 HighOpenAI | 1 481 | 69 401 | - |
| 6= | GLM 5.3 MaxZai | 1 479 | 22 543 | - |
| 6= | GPT-6 Astra MaxOpenAI | 1 477 | 12 163 | - |
Source : LMArena Text Arena (overall, style control), données du 15 octobre 2026, 8 834 211 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash.
Coder et créer des apps. Votes à l'aveugle sur la création d'apps et de sites fonctionnels à partir d'un prompt.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Prix API, 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5Anthropic | 1 807 | 2 775 | $4 / $20 |
| 2= | GPT-6 AstraOpenAI | 1 777 | 6 014 | $10 / $50 |
| 2= | Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1 768 | 3 182 | $2 / $10 |
| 2= | GPT-6.1 SolOpenAI | 1 756 | 2 863 | $2 / $10 |
| 4 | Claude Fable 5.1Anthropic | 1 741 | 7 503 | $10 / $50 |
| 6= | Qwen3.8 MaxAlibaba | 1 674 | 13 812 | $2 / $6 |
| 6= | Gemini 4 ArgonGoogle | 1 678 | 1 775 | $2 / $10 |
| 7 | Muse Spark 1.3Meta | 1 658 | 9 068 | $1.25 / $4.25 |
| 8 | Kimi K3Moonshot AIPoids ouverts | 1 655 | 19 220 | $3 / $15 |
| 10= | Grok 4.7SpaceXSI (formerly xAI) | 1 639 | 5 021 | $2 / $6 |
| 10= | Mimo V2.6 FlashXiaomi | 1 634 | 5 016 | - |
| 10= | Hy4 PreviewTencent | 1 632 | 4 802 | - |
Source : LMArena WebDev Arena, données du 16 octobre 2026, 891 922 votes dans cette arène.
Écriture. Votes à l'aveugle sur l'écriture créative : histoires, poèmes, scripts et textes.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Prix API, 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| 1= | Claude Opus 5.5Anthropic | 1 519 | 1 945 | $4 / $20 |
| 1= | Muse WonderMeta | 1 485 | 710 | $4 / $20 |
| 2= | Claude Fable 5.1Anthropic | 1 485 | 3 284 | $10 / $50 |
| 2= | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 1 481 | 23 619 | - |
| 2= | Gemini 3.6 Flash HighGoogle | 1 471 | 7 583 | - |
| 4= | Kimi K3Moonshot AIPoids ouverts | 1 461 | 6 646 | $3 / $15 |
| 4= | Muse Spark 1.3Meta | 1 461 | 3 844 | $1.25 / $4.25 |
| 4= | GPT-5.5 InstantOpenAI | 1 455 | 4 350 | - |
| 4= | Grok 4.20 beta1SpaceXSI (formerly xAI) | 1 463 | 4 173 | - |
| 5 | GLM 5.3 MaxZai | 1 453 | 5 066 | - |
| 6= | GPT-5.5 HighOpenAI | 1 451 | 13 156 | - |
| 6= | GPT-6 Astra MaxOpenAI | 1 450 | 2 718 | - |
Source : LMArena Text Arena (creative writing, style control), données du 15 octobre 2026, 1 414 468 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : Gemini 4 Argon, Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.8 Flash.
Recherche web et veille. Votes à l'aveugle sur des réponses qui font des recherches sur le web, avec les sources.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Prix API, 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| 1= | Claude Fable 5.1Anthropic | 1 246 | 12 782 | $10 / $50 |
| 1= | Qwen3.8-MaxAlibaba | 1 261 | 1 870 | $2 / $6 |
| 1= | GPT-5.5OpenAI | 1 247 | 125 957 | - |
| 3= | GPT-6 AstraOpenAI | 1 234 | 18 483 | $10 / $50 |
| 3= | GPT-6.1 SolOpenAI | 1 233 | 5 555 | $2 / $10 |
| 4 | ERNIE 5.1Baidu | 1 227 | 4 024 | - |
| 5 | Claude Sonnet 4.6Anthropic | 1 221 | 173 986 | - |
| 6= | Grok 4.5SpaceXSI (formerly xAI) | 1 216 | 76 458 | - |
| 6= | Claude Opus 5.5 MediumAnthropic | 1 213 | 10 842 | - |
| 8= | Gemini 3.1 Pro GroundingGoogle | 1 209 | 151 436 | - |
| 8= | Grok 4.20 Multi Agent Beta 0309SpaceXSI (formerly xAI) | 1 205 | 126 238 | - |
| 10 | GPT-5.4 SearchOpenAI | 1 199 | 126 730 | - |
Source : LMArena Search Arena, données du 13 octobre 2026, 1 437 508 votes dans cette arène.
Lire des images et des documents. Votes à l'aveugle sur des questions portant sur des images, des captures d'écran et des documents.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Prix API, 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| 1= | Qwen3.8-MaxAlibaba | 1 301 | 10 017 | $2 / $6 |
| 1= | Muse Spark 1.3Meta | 1 290 | 4 550 | $1.25 / $4.25 |
| 1= | Claude Opus 5.5Anthropic | 1 293 | 2 508 | $4 / $20 |
| 1= | GPT-6.1 SolOpenAI | 1 294 | 1 813 | $2 / $10 |
| 1= | Claude Fable 5.1 MaxAnthropic | 1 286 | 4 648 | - |
| 1= | Gemini 3.8 Flash HighGoogle | 1 289 | 3 792 | - |
| 1= | GPT-6 Astra MaxOpenAI | 1 286 | 3 590 | - |
| 2= | GLM 5.3 FlashZaiPoids ouverts | 1 273 | 11 157 | $0.15 / $0.5 |
| 2= | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 1 280 | 46 320 | - |
| 2= | GPT-5.5OpenAI | 1 286 | 27 993 | - |
| 2= | GPT-5.2 Chat Latest 20260210OpenAI | 1 278 | 16 480 | - |
| 2= | GPT-5.5 InstantOpenAI | 1 276 | 7 603 | - |
Source : LMArena Vision Arena (style control), données du 9 octobre 2026, 1 462 389 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : Gemini 3.7 Flash.
Créer des images. Votes à l'aveugle sur des images générées à partir du même prompt.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Pour 1 000 images |
|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-Image-2OpenAI | 1 383 | 93 334 | - |
| 2 | MAI-Image-2.6Microsoft AI | 1 332 | 25 091 | $39 |
| 3= | Grok Imagine Image 2.0SpaceXSI (formerly xAI) | 1 294 | 14 483 | $60 |
| 3= | Reve 2.1Reve | 1 302 | 8 249 | - |
| 5 | Muse ImageMeta | 1 274 | 42 262 | $10 |
| 6= | Seedream 5.0 ProByteDance | 1 256 | 94 181 | $90 |
| 6= | Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)Google | 1 262 | 60 515 | - |
| 6= | Qwen Image 3.0 ProAlibaba | 1 255 | 11 440 | - |
| 7 | Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)Google | 1 250 | 17 804 | - |
| 8 | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image 2k)Google | 1 248 | 175 734 | - |
| 11 | Ideogram 4.0 QualityIdeogram | 1 205 | 60 591 | - |
| 12 | Uni 1.1 MaxLuma-Ai | 1 189 | 14 072 | - |
Source : LMArena Text-to-Image Arena, données du 7 octobre 2026, 6 604 125 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : GPT-Image-2.5 Sunburst, GPT-Image-2.5 Flare, Grok Imagine Image 2.0, Gemini Nano Banana 2.1.
Retoucher des images. Votes à l'aveugle sur des retouches de la même photo avec la même consigne.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Pour 1 000 images |
|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-Image-2OpenAI | 1 462 | 305 825 | - |
| 2= | MAI-Image-2.6Microsoft AI | 1 428 | 51 384 | $39 |
| 2= | Grok Imagine Image 2.0SpaceXSI (formerly xAI) | 1 425 | 50 427 | $60 |
| 4 | Muse ImageMeta | 1 403 | 142 644 | $10 |
| 5= | Seedream 5.0 ProByteDance | 1 394 | 282 865 | $90 |
| 5= | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image 2k)Google | 1 390 | 651 674 | - |
| 5= | Chatgpt Image Latest High FidelityOpenAI | 1 389 | 629 464 | - |
| 5= | Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)Google | 1 387 | 229 782 | - |
| 9= | Qwen Image 2.1AlibabaPoids ouverts | 1 369 | 21 941 | - |
| 9= | Reve 2.1Reve | 1 374 | 20 792 | - |
| 11 | Ideogram 4.5Ideogram | 1 347 | 19 318 | - |
| 12 | Uni 1.1 MaxLuma-Ai | 1 334 | 43 446 | - |
Source : LMArena Image Edit Arena, données du 6 octobre 2026, 30 985 932 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : GPT-Image-2.5 Sunburst, GPT-Image-2.5 Flare, Grok Imagine Image 2.0, Gemini Nano Banana 2.1.
Créer des vidéos. Votes à l'aveugle sur des vidéos générées à partir du même prompt.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Par minute |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini Omni 1.1 FlashGoogle | 1 516 | 1 784 | - |
| 2= | MiniMax H3MiniMaxPoids ouverts | 1 460 | 11 417 | $4.80 |
| 2= | Wan 3.0Alibaba | 1 476 | 2 598 | $12 |
| 2= | Dreamina Seedance 2.5ByteDance | 1 474 | 8 001 | - |
| 2= | Muse VideoMeta | 1 456 | 2 188 | - |
| 6 | HappyHorse 1.0Aorizon | 1 427 | 22 264 | - |
| 7= | Veo 3.1Google | 1 364 | 13 741 | $24 |
| 7= | Sora 2 ProOpenAI | 1 368 | 54 167 | - |
| 9= | Grok Imagine Video 720pSpaceXSI (formerly xAI) | 1 342 | 165 462 | - |
| 9= | Sora 2OpenAI | 1 343 | 71 947 | - |
| 9= | wan2.7 t2vWan | 1 337 | 27 626 | - |
| 12 | Seedance v1.5 ProByteDance | 1 256 | 76 171 | - |
Source : LMArena Text-to-Video Arena, données du 22 septembre 2026, 718 577 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : FLUX 3 Video, Grok Imagine Video 1.5.
Transformer des images en vidéo. Votes à l'aveugle sur des vidéos créées à partir de la même image de départ.
| # | Modèle | Score du public | Votes | Par minute |
|---|---|---|---|---|
| 1= | MiniMax H3MiniMaxPoids ouverts | 1 495 | 57 112 | $4.80 |
| 1= | Wan 3.0Alibaba | 1 480 | 3 442 | $12 |
| 1= | Gemini Omni 1.1 FlashGoogle | 1 489 | 3 734 | - |
| 2 | Dreamina Seedance 2.5ByteDance | 1 477 | 15 729 | - |
| 5= | Grok Imagine Video 1.5SpaceXSI (formerly xAI) | 1 456 | 137 459 | $15 |
| 5= | FLUX 3 VideoBfl | 1 449 | 37 042 | $17 |
| 6 | HappyHorse 1.0Aorizon | 1 442 | 70 640 | - |
| 8 | Veo 3.1 AudioGoogle | 1 398 | 25 116 | - |
| 9= | Kling v3 ProKuaishou (Kling) | 1 354 | 206 221 | - |
| 9= | Vidu q3 ProShengshu | 1 363 | 36 679 | - |
| 11= | Seedance v1.5 ProByteDance | 1 307 | 245 206 | - |
| 11= | wan2.6 i2vAlibaba | 1 310 | 121 082 | - |
Source : LMArena Image-to-Video Arena, données du 22 septembre 2026, 2 081 953 votes dans cette arène. Écartés tant qu'ils n'ont pas assez de votes (LMArena les marque encore comme préliminaires) : HiDream-O1-Video-1.0.
Classement des benchmarks IA
Des tests fixes avec des bonnes réponses, menés de la même façon pour chaque modèle. Touchez une colonne pour trier.| # | Modèle | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5Anthropic | 57,6 | 61,4% | - | 59,6% | 93,3% | 97 t/s | $5.98 | $4 / $20 |
| 2 | Claude Sonnet 5.5Anthropic | 56,0 | 55,0% | - | 63,6% | - | 141 t/s | $5.46 | $2 / $10 |
| 3 | Claude Fable 5.1Anthropic | 53,4 | 59,1% | 93,7% | 52,0% | 90,0% | 71 t/s | $7.63 | $10 / $50 |
| 4 | GPT-6 AstraOpenAI | 52,7 | 54,7% | 96,1% | 59,1% | 95,0% | 57 t/s | $3.26 | $10 / $50 |
| 5 | Gemini 4 ArgonGoogle | 52,6 | 57,1% | - | 57,1% | 91,3% | - | $1.99 | $2 / $10 |
| 6 | Muse WonderMeta | 52,4 | 50,1% | - | 52,0% | - | 181 t/s | $4.52 | $4 / $20 |
| 7 | GPT-6.1 SolOpenAI | 51,8 | 52,9% | - | 56,1% | 94,2% | 66 t/s | $0.72 | $2 / $10 |
| 8 | Muse Spark 1.3Meta | 48,1 | 48,7% | 93,5% | 33,3% | - | 134 t/s | $1.60 | $1.25 / $4.25 |
| 9 | Grok 4.7SpaceXSI (formerly xAI) | 46,4 | 43,1% | - | 25,8% | 61,4% | 93 t/s | $3.74 | $2 / $6 |
| 10 | MiMo-V2.6-ProXiaomiPoids ouverts | 46,3 | 49,4% | - | 34,8% | - | 48 t/s | $0.13 | $0.435 / $0.87 |
| 11 | Qwen3.8 MaxAlibaba (Qwen) | 45,4 | 43,1% | 92,8% | 38,9% | - | 38 t/s | $5.41 | $2 / $6 |
| 12 | GLM-5.3Z.ai (Zhipu)Poids ouverts | 44,8 | 42,3% | 91,7% | 41,9% | - | 81 t/s | $2.01 | $1.4 / $4.4 |
| 13 | Kimi K3Moonshot AIPoids ouverts | 43,6 | 46,9% | 93,5% | 12,6% | 60,4% | 42 t/s | $2.00 | $3 / $15 |
| 14 | Claude Haiku 5.5Anthropic | 43,4 | 44,4% | - | 32,8% | 61,3% | 235 t/s | $0.21 | $0.1 / $0.5 |
| 15 | GLM-5.3-FlashZ.ai (Zhipu)Poids ouverts | 41,8 | 39,9% | 91,2% | 32,8% | 65,8% | 71 t/s | $0.28 | $0.15 / $0.5 |
| 16 | Gemini 3.8 FlashGoogle | 40,9 | 47,8% | 95,3% | 19,7% | 89,2% | 147 t/s | $1.24 | $0.75 / $3.75 |
| 17 | DeepSeek V4.1 FlashDeepSeekPoids ouverts | 39,5 | 39,2% | - | 26,8% | 72,9% | 176 t/s | $0.27 | $0.3 / $1.2 |
| 18 | Muse Spark OpenMetaPoids ouverts | 38,9 | 43,9% | 89,0% | 8,1% | - | 131 t/s | $0.84 | $1.25 / $4.25 |
| 19 | Mistral Large 4Mistral AI | 38,4 | 35,0% | - | 26,8% | - | 71 t/s | $1.13 | $1.36 / $4.18 |
| 20 | GPT-6 LunaOpenAI | 38,1 | 38,5% | - | 12,6% | 59,3% | 120 t/s | $0.07 | $0.1 / $0.5 |
| 21 | DeepSeek V4 ProDeepSeekPoids ouverts | 36,0 | 41,0% | 92,8% | 14,1% | 61,3% | 79 t/s | $0.67 | $1.32 / $3.96 |
| 22 | Qwen3.8 27BAlibaba (Qwen)Poids ouverts | 33,7 | 33,9% | 90,5% | 5,6% | 42,4% | 41 t/s | $1.01 | $0.5 / $3 |
| 23 | MiniMax-M3MiniMaxPoids ouverts | 29,2 | 39,0% | 92,9% | 2,0% | - | 93 t/s | $0.51 | $0.3 / $1.2 |
| 24 | Gemma 4 31BGooglePoids ouverts | 14,7 | 23,6% | 85,7% | 0,0% | - | 35 t/s | $0.00 | - |
- Artificial Analysis Intelligence Index
- un score combiné sur l'ensemble de ses tests
- Humanity's Last Exam
- des questions de niveau expert dans des dizaines de domaines
- GPQA Diamond
- des questions scientifiques de niveau master et doctorat
- Terminal-Bench 4.0
- de vraies tâches réalisées dans un terminal (exécution Artificial Analysis)
- ARC-AGI-2
- des puzzles visuels qui testent le raisonnement sur des problèmes inédits pour le modèle
- Vitesse
- tokens générés par seconde sur l'API principale du modèle
- Coût par tâche
- le coût d'une tâche de test Artificial Analysis, moins c'est mieux
- Prix API
- prix en entrée / en sortie par million de tokens, trié sur le prix en sortie
Comment fonctionnent ces classements
Le choix du public vient de LMArena, où les gens posent une question, reçoivent deux réponses anonymes et votent pour la meilleure. Avec assez de votes, on voit quelle IA le public préfère vraiment pour chaque type de travail. Les benchmarks sont des tests fixes avec des bonnes réponses, menés de la même façon pour chaque modèle. Ils servent à comparer les capacités brutes et le prix, mais ne reflètent pas toujours ce qui marche le mieux au quotidien.
Sources
- LMArena (arena.ai) leaderboards, official data export, données du text 2026-10-15; webdev and agent 2026-10-16; vision 2026-10-09; text-to-image 2026-10-07; image edit 2026-10-06; text-to-video and image-to-video 2026-09-22
- Artificial Analysis LLM leaderboard and model pages, données du 2026-10-18
- Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5, données du 2026-10-18
- Artificial Analysis image and video arenas, données du 2026-10-18
- Terminal-Bench 4.0 leaderboard (Stanford, Harbor, Laude Institute), données du 2026-10-18
- ARC Prize leaderboard (ARC-AGI-2 and ARC-AGI-3 data files), données du 2026-10-15
- Scale AI Humanity's Last Exam leaderboard, données du 2026-10-18
- Official model and pricing pages (Anthropic, OpenAI, Google, SpaceXSI/xAI, Meta, Alibaba Cloud, Mistral, Moonshot, Z.ai, DeepSeek, Xiaomi, MiniMax, Microsoft AI, ByteDance Seed / BytePlus, Black Forest Labs), données du 2026-10-18
Les données de LMArena sont publiées sous licence CC BY 4.0 ; les scores du public sur cette page proviennent de son export officiel. Les prix changent souvent, vérifiez donc la page tarifaire du fournisseur avant de vous engager.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur modèle d'IA en ce moment ?
Dans les votes à l'aveugle de LMArena, où le public compare deux réponses anonymes à la même question, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 et Muse Wonder se partagent la première place (égalité statistique). Le bon choix dépend toujours de la tâche, alors regardez la ligne qui correspond à ce que vous faites.
Quelle IA est la meilleure pour coder ?
Le public qui vote sur des apps fonctionnelles créées à partir du même prompt place Claude Opus 5.5 en tête. Pour créer des sites et des outils sans coder vous-même, c'est le modèle à utiliser dans Claude Code ou un agent similaire.
Quelle IA est la meilleure pour écrire ?
Pour les histoires, les scripts et les textes, Claude Opus 5.5 et Muse Wonder arrivent en tête des votes à l'aveugle en écriture créative (égalité statistique).
Quel est le meilleur générateur d'images IA ?
GPT-Image-2 arrive en tête des votes à l'aveugle texte vers image, où le public choisit la meilleure de deux images créées avec le même prompt.
Quel est le meilleur générateur de vidéo IA ?
Dans les votes à l'aveugle texte vers vidéo, Gemini Omni 1.1 Flash est premier.
Comment ces classements de modèles d'IA sont-ils établis ?
Ces classements de modèles d'IA combinent deux sources. Le choix du public repose sur les votes à l'aveugle en face à face de LMArena, et l'onglet benchmarks sur des résultats de tests publiés. Ensemble, ils offrent une comparaison équitable des modèles d'IA pour la tâche que vous avez en tête.
Quelle différence entre le choix du public et les benchmarks ?
Le choix du public vient de votes à l'aveugle : les gens voient deux réponses anonymes et choisissent celle qu'ils préfèrent, ce qui mesure l'agrément à l'usage. Les benchmarks sont des tests fixes avec des bonnes réponses, ce qui mesure ce qu'un modèle réussit dans les mêmes conditions. Les deux divergent souvent, d'où les onglets séparés.
Comment ce classement est-il construit ?
Chaque chiffre vient d'une source publique identifiée : les votes à l'aveugle de LMArena pour le choix du public, et Artificial Analysis, Terminal-Bench et ARC Prize pour les benchmarks, avec les prix des pages tarifaires officielles. Cette édition utilise des données publiées entre le 22 septembre 2026 et le 18 octobre 2026. Les modèles dont les scores se recoupent dans la marge d'erreur partagent un rang.
Vous débutez avec ces outils ? Commencez par le guide qu'est-ce que Claude Code ou parcourez l'annuaire des skills Claude.