Classement en direct, actualisé tous les 2 jours
Classement LLM : les meilleurs modèles d'IA
Au 8 octobre 2026, le modèle classé premier sur le classement texte de LMArena est gemini-4-argon-high de Google avec un score de 1 525, 18 points devant claude-opus-5.5-high de Anthropic.
Mis à jour le 13 octobre 2026. Affichage de la dernière copie enregistrée du classement, datée du 8 octobre 2026, car la source en direct est inaccessible.
Le classement repose sur des votes en duel et en aveugle sur LMArena, la plus grande arène publique de préférences humaines pour les modèles d'IA. Nous lisons son jeu de données ouvert tous les 2 jours pour calculer qui mène, avec quelle avance et comment la situation a évolué.
Best AI chatbot: which assistant ranks first when blind-vote quality is combined with real usage.
Classement : les 10 meilleurs modèles
Les scores proviennent de votes en duel à l'aveugle sur le classement texte de LMArena. Le rang est celui publié par LMArena, qui tient compte des intervalles de confiance : plusieurs modèles peuvent donc partager un même rang. Les 10 premiers sont affichés ci-dessous, et les rangs 11 à 60 figurent dans la liste déroulante.
| Rang | Modèle | Laboratoire | Score | Votes | Licence |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gemini-4-argon-high | 1 525 ±9 | 4 892 | Propriétaire | |
| 2 | claude-opus-5.5-high | Anthropic | 1 507 ±8 | 6 272 | Propriétaire |
| 3 | claude-opus-4-6-high | Anthropic | 1 504 ±3 | 79 415 | Propriétaire |
| 4 | claude-fable-5-high | Anthropic | 1 504 ±4 | 40 026 | Propriétaire |
| 5 | claude-opus-4-7-high | Anthropic | 1 501 ±4 | 65 192 | Propriétaire |
| 6 | claude-fable-5.1-max | Anthropic | 1 501 ±6 | 13 063 | Propriétaire |
| 7 | claude-opus-4-6 | Anthropic | 1 498 ±3 | 84 095 | Propriétaire |
| 8 | gemini-3.8-flash-high | 1 497 ±5 | 31 437 | Propriétaire | |
| 9 | muse-spark-1.3-max | Meta | 1 494 ±6 | 14 694 | Propriétaire |
| 10 | claude-opus-4-7 | Anthropic | 1 494 ±4 | 66 315 | Propriétaire |
Afficher les rangs 11 à 60
Rang Modèle Laboratoire Score Licence 11 muse-spark-1.2 (xHigh) Meta 1 492 ±8 Propriétaire 12 muse-spark-1.1 Meta 1 491 ±4 Propriétaire 13 claude-opus-5-high Anthropic 1 490 ±4 Propriétaire 14 claude-opus-5-max Anthropic 1 489 ±5 Propriétaire 15 muse-spark Meta 1 489 ±6 Propriétaire 16 kimi-k3-max Moonshot AI 1 488 ±5 Poids ouverts 17 gemini-3.1-pro-preview Google 1 487 ±3 Propriétaire 18 gemini-3.7-flash-high Google 1 486 ±5 Propriétaire 19 gemini-3-pro Google 1 485 ±4 Propriétaire 20 gpt-5.6-sol-xhigh OpenAI 1 485 ±4 Propriétaire 21 gpt-6.1-sol-max OpenAI 1 484 ±9 Propriétaire 22 qwen3.8-max Alibaba (Qwen) 1 483 ±5 Propriétaire 23 gemini-3.6-flash-high Google 1 482 ±4 Propriétaire 24 gpt-5.5-high OpenAI 1 482 ±4 Propriétaire 25 claude-opus-4-8-high Anthropic 1 481 ±4 Propriétaire 26 mimo-v2.6-pro Xiaomi 1 480 ±9 Poids ouverts 27 glm-5.3-max Z.ai (Zhipu) 1 478 ±5 Poids ouverts 28 gemini-3.5-flash-high Google 1 478 ±4 Propriétaire 29 gpt-5.5 OpenAI 1 477 ±4 Propriétaire 30 gemini-3.5-flash-medium Google 1 476 ±4 Propriétaire 31 gpt-5.2-chat-latest-20260210 OpenAI 1 476 ±4 Propriétaire 32 claude-sonnet-5.5-xhigh Anthropic 1 476 ±9 Propriétaire 33 glm-5.2-max Z.ai (Zhipu) 1 475 ±4 Poids ouverts 34 gpt-5.4-high OpenAI 1 475 ±4 Propriétaire 35 gpt-6-astra-max OpenAI 1 475 ±7 Propriétaire 36 qwen3.7-max-preview Alibaba (Qwen) 1 475 ±10 Propriétaire 37 grok-4.20-beta1 xAI 1 475 ±5 Propriétaire 38 glm-5.3-flash Z.ai (Zhipu) 1 475 ±5 Poids ouverts 39 deepseek-v4.1-flash-max DeepSeek 1 475 ±7 Poids ouverts 40 claude-opus-4-8 Anthropic 1 474 ±4 Propriétaire 41 claude-opus-4-5-20251101-high-32k Anthropic 1 474 ±4 Propriétaire 42 gpt-5.5-instant OpenAI 1 473 ±5 Propriétaire 43 gemini-3-flash Google 1 473 ±4 Propriétaire 44 claude-sonnet-4-6 Anthropic 1 472 ±4 Propriétaire 45 grok-4.20-beta-0309-reasoning xAI 1 472 ±4 Propriétaire 46 grok-4.20-multi-agent-beta-0309 xAI 1 470 ±4 Propriétaire 47 claude-opus-4-5-20251101 Anthropic 1 470 ±3 Propriétaire 48 mimo-v2.5-pro Xiaomi 1 468 ±4 Poids ouverts 49 ernie-5.1 Baidu 1 467 ±5 Propriétaire 50 gpt-5.6-terra-xhigh OpenAI 1 466 ±4 Propriétaire 51 grok-4.5 xAI 1 466 ±4 Propriétaire 52 grok-4.1-thinking xAI 1 465 ±3 Propriétaire 53 gpt-5.4 OpenAI 1 465 ±4 Propriétaire 54 qwen3.5-max-preview Alibaba (Qwen) 1 465 ±5 Propriétaire 55 deepseek-v4-pro-high-20260813 DeepSeek 1 465 ±7 Poids ouverts 56 glm-5.1 Z.ai (Zhipu) 1 464 ±4 Poids ouverts 57 claude-sonnet-5-high Anthropic 1 461 ±4 Propriétaire 58 kimi-k2.6 Moonshot AI 1 461 ±4 Poids ouverts 59 qwen3.6-max-preview Alibaba (Qwen) 1 460 ±8 Propriétaire 60 grok-4.1 xAI 1 459 ±3 Propriétaire
Affichage des 60 premiers modèles sur 414 dans ce classement. Données au 8 octobre 2026.
Meilleur modèle par laboratoire
Le modèle le mieux classé de chaque laboratoire dans ce classement, et son écart avec la tête.
| Laboratoire | Meilleur modèle | Rang | Score | Retard sur le n° 1 |
|---|---|---|---|---|
| gemini-4-argon-high | 1 | 1 525 | Leader | |
| Anthropic | claude-opus-5.5-high | 2 | 1 507 | 18 pts |
| Meta | muse-spark-1.3-max | 9 | 1 494 | 31 pts |
| Moonshot AI | kimi-k3-max | 16 | 1 488 | 37 pts |
| OpenAI | gpt-5.6-sol-xhigh | 20 | 1 485 | 40 pts |
| Alibaba (Qwen) | qwen3.8-max | 22 | 1 483 | 42 pts |
| Xiaomi | mimo-v2.6-pro | 26 | 1 480 | 45 pts |
| Z.ai (Zhipu) | glm-5.3-max | 27 | 1 478 | 47 pts |
| xAI | grok-4.20-beta1 | 37 | 1 475 | 51 pts |
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash-max | 39 | 1 475 | 51 pts |
| Baidu | ernie-5.1 | 49 | 1 467 | 58 pts |
| ByteDance | dola-seed-2.0-pro | 65 | 1 456 | 69 pts |
Quel laboratoire d'IA domine ?
Le laboratoire qui place le plus de modèles en tête du classement est celui qui a le banc le plus profond, pas seulement le meilleur modèle.
Anthropic compte 7 des 10 meilleurs modèles (70 %). Anthropic compte 9 des 20 meilleurs modèles (45 %).
Modèles du top 10 par laboratoire
Modèles du top 20 par laboratoire
Afficher le tableau de données
| Laboratoire | Top 10 | Top 20 |
|---|---|---|
| Anthropic | 7 | 9 |
| 2 | 5 | |
| Meta | 1 | 4 |
| Moonshot AI | 0 | 1 |
| OpenAI | 0 | 1 |
Qui a occupé la première place
Entre 28 août 2024 et 8 octobre 2026, LMArena a publié 188 classements textuels. Le laboratoire en tête a changé 7 fois. Google occupe la 1re place depuis 30 septembre 2026, soit 8 jours au dernier classement. Le leader actuel est gemini-4-argon-high.
- OpenAI
- Anthropic
| Laboratoire | Jours en 1re place | Part de la période | Plus longue série (jours) |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 314 | 41% | 300 |
| Anthropic | 240 | 31% | 236 |
| 217 | 28% | 122 |
Tous les règnes en 1re place
| Du | Au | Laboratoire | Modèle | Jours |
|---|---|---|---|---|
| 30 septembre 2026 | 8 octobre 2026 | gemini-4-argon-high | 8 | |
| 6 février 2026 | 30 septembre 2026 | Anthropic | claude-opus-5.5-high | 236 |
| 7 octobre 2025 | 6 février 2026 | gemini-3-pro | 122 | |
| 3 octobre 2025 | 7 octobre 2025 | Anthropic | claude-sonnet-4-5-20250929-thinking-32k | 4 |
| 21 août 2025 | 3 octobre 2025 | gemini-2.5-pro | 43 | |
| 7 août 2025 | 21 août 2025 | OpenAI | gpt-5-high | 14 |
| 24 juin 2025 | 7 août 2025 | gemini-2.5-pro | 44 | |
| 28 août 2024 | 24 juin 2025 | OpenAI | o3-2025-04-16 | 300 |
L'historique s'appuie sur le classement textuel avec contrôle du style, enregistré dans le jeu de données à partir de 28 août 2024. Les durées sont calculées entre les classements publiés : elles sont donc approximatives, à l'intervalle de publication près.
Part du Top 10 par laboratoire au fil du temps
La part des dix modèles les mieux notés détenue par chaque laboratoire à chaque classement publié.
Tableau de données : part du Top 10 par trimestre
| Date | OpenAI | Anthropic | xAI | |
|---|---|---|---|---|
| 27 septembre 2024 | 50% | 10% | 10% | 10% |
| 30 décembre 2024 | 40% | 20% | 20% | 0% |
| 30 mars 2025 | 50% | 20% | 0% | 10% |
| 24 juin 2025 | 50% | 10% | 20% | 10% |
| 30 septembre 2025 | 50% | 20% | 10% | 10% |
| 30 décembre 2025 | 10% | 40% | 30% | 20% |
| 31 mars 2026 | 20% | 30% | 30% | 20% |
| 25 juin 2026 | 10% | 60% | 20% | 0% |
| 30 septembre 2026 | 0% | 70% | 10% | 0% |
| 8 octobre 2026 | 0% | 70% | 20% | 0% |
Échantillon trimestriel et dernier classement. Le graphique utilise les 188 classements.
Open source ou propriétaire : quel est l'écart ?
Le meilleur modèle à poids ouverts est kimi-k3-max de Moonshot AI avec 1 488, 37 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 525. Leurs intervalles de confiance à 95% ne se chevauchent pas : l'écart est statistiquement significatif.
15 modèles propriétaires se classent au-dessus du meilleur modèle à poids ouverts, et 1 modèle du top 20 est à poids ouverts.
Ici, « poids ouverts » désigne toute licence autre que Propriétaire, y compris les licences avec limites d'usage. C'est une définition plus large que celle de l'OSI.
Autres classements
LMArena propose des arènes distinctes selon les usages. Le meilleur modèle dans l'une n'est souvent pas le meilleur dans une autre.
Autres arènes
- WebDev: claude-opus-5.5-max de Anthropic, 1 813
- Vision: claude-fable-5-high de Anthropic, 1 308
- Recherche: gpt-5.6-sol-xhigh de OpenAI, 1 256
- Document: claude-fable-5 de Anthropic, 1 499
- Texte vers image: gpt-image-2.5-sunburst de OpenAI, 1 425
- Retouche d'image: gpt-image-2.5-sunburst de OpenAI, 1 524
- Texte vers vidéo: gemini-omni-1.1-flash de Google, 1 516
Arène texte par catégorie
Comment lire ce classement
L'arène texte est la vitrine de LMArena : les utilisateurs envoient n'importe quel prompt, comparent deux réponses anonymes et votent. Elle mesure la préférence globale sur la rédaction, le raisonnement, le code et les questions du quotidien.
- Les scores reposent sur des votes à l'aveugle
- LMArena présente à une personne deux réponses anonymes au même prompt et lui demande laquelle est meilleure. Ces votes en duel sont ajustés avec un modèle de Bradley-Terry, le successeur statistique d'Elo, pour attribuer à chaque modèle un score d'arène. Sur l'échelle Elo utilisée par LMArena, 100 points d'avance signifient que le modèle supérieur devrait l'emporter dans environ 64% des duels.
- Les intervalles de confiance départagent les égalités
- Chaque score s'accompagne d'un intervalle de confiance à 95%. Quand deux intervalles se chevauchent, l'ordre entre ces deux modèles n'est pas établi. Le rang affiché par LMArena en tient déjà compte, ce qui explique que plusieurs modèles puissent partager le même rang.
- Les votes indiquent la solidité d'un score
- Les votes comptabilisent les duels derrière un score. Un nouveau modèle démarre avec un large intervalle, qui se resserre à mesure que les votes s'accumulent : un score élevé sur peu de votes appelle donc à la prudence.
- Le contrôle du style élimine le biais de longueur
- Le classement texte utilise le contrôle du style, réglage par défaut de LMArena depuis mai 2025. Il corrige statistiquement l'effet de la longueur et de la mise en forme des réponses : un modèle ne peut donc pas grimper simplement en écrivant plus long ou en formatant davantage.
- Pourquoi il diffère des benchmarks
- Les scores d'arène mesurent ce que les gens préfèrent face à des prompts ouverts. Les benchmarks fixes mesurent la précision sur des questions définies. Un modèle peut dominer l'un et être à la traîne sur l'autre : les deux répondent à des questions différentes.
- Pourquoi ce n'est pas la part d'usage
- Un rang élevé ne signifie pas qu'un modèle est très utilisé. L'usage dépend du prix, de la distribution et des habitudes. Pour mesurer l'adoption plutôt que la qualité, consultez la part de marché de l'IA.
Méthodologie et source
Tous les classements proviennent du jeu de données du classement LMArena sur Hugging Face, publié par LMArena (anciennement Chatbot Arena) sous licence Creative Commons Attribution 4.0. Le mérite des votes, des scores et des intervalles de confiance revient à LMArena. Essentras n'est pas affiliée à LMArena.
Cette page lit le sous-ensemble text_style_control, catégorie overall, de la dernière division du jeu de données. Les scores, intervalles, rangs, nombres de votes et licences sont présentés tels que publiés. Essentras ajoute le regroupement par laboratoire et les chiffres dérivés de cette page : écarts, parts par laboratoire, open source contre propriétaire et, sur la page principale, l'historique du n°1.
Les données sont actualisées automatiquement tous les 2 jours. Si la source est inaccessible, la page affiche la dernière copie enregistrée et l'indique en haut. Les modèles ne sont jamais fusionnés ni renommés : les noms des modèles et des laboratoires sont ceux publiés par LMArena.
Open-weight désigne toute licence autre que Proprietary. L'historique se limite à ce que consigne le jeu de données : le classement texte avec contrôle du style depuis le 28 août 2024. Nous n'extrayons aucun autre site de classement.
Suivez le classement et la description de votre marque par les modèles d'IA avec notre service de SEO pour l'IA. Vous voulez que ces modèles citent votre marque ? Lisez notre guide du SEO pour LLM.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur modèle d'IA actuellement ?
Au 8 octobre 2026, gemini-4-argon-high de Google domine le classement texte de LMArena avec un score de 1 525. Le « meilleur » dépend de l'usage : les classements code, vision et recherche ont souvent d'autres leaders, liés ci-dessus.
Quel est le meilleur LLM pour le code ?
Sur la WebDev arena de LMArena, qui teste la création d'applications web fonctionnelles, claude-opus-5.5-max de Anthropic est en tête avec 1 813 au 8 octobre 2026. Dans la catégorie code de l'arène texte, gemini-4-argon-high de Google domine avec 1 562.
Qui est le meilleur : ChatGPT, Gemini ou Claude ?
Au classement texte du 8 octobre 2026 : le meilleur modèle de Google, gemini-4-argon-high, est au rang 1 avec 1 525, le meilleur modèle de Anthropic, claude-opus-5.5-high, est au rang 2 avec 1 507 et le meilleur modèle de OpenAI, gpt-5.6-sol-xhigh, est au rang 20 avec 1 485. Google est en tête, avec 18 points d'avance sur le suivant des trois, hors de son intervalle de confiance.
Qu'est-ce qu'un classement de LLM ?
Un classement de LLM ordonne les grands modèles de langage selon leur performance mesurée. Certains utilisent des benchmarks fixes avec des réponses justes. Celui de LMArena repose sur la préférence humaine : les utilisateurs comparent deux réponses anonymes et votent, et ces votes deviennent un score par modèle.
Comment les modèles d'IA sont-ils classés ?
Chaque vote est une comparaison directe entre deux modèles. Un modèle de Bradley-Terry transforme des milliers de votes en un score par modèle, avec un intervalle de confiance à 95 %. Les modèles sont classés par score, et ceux dont les intervalles se chevauchent peuvent partager un rang.
Le meilleur modèle open source est-il proche du meilleur modèle propriétaire ?
Le meilleur modèle à poids ouverts est kimi-k3-max de Moonshot AI avec 1 488, 37 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 525. 15 modèles propriétaires se classent au-dessus du meilleur modèle à poids ouverts, et 1 modèle du top 20 est à poids ouverts. Leurs intervalles de confiance à 95% ne se chevauchent pas : l'écart est statistiquement significatif. « Open » désigne ici toute licence autre que Proprietary, une définition plus large que celle de l'OSI.
À quelle fréquence le classement change-t-il ?
LMArena a publié 188 classements texte du 28 août 2024 au 8 octobre 2026, et le laboratoire n°1 a changé 7 fois sur cette période. Cette page relit le jeu de données tous les 2 jours et affiche la date des dernières données publiées.
Les modèles se classent eux-mêmes. Que disent-ils de vous ?
Un classement montre quels modèles d'IA sont les plus performants. Il ne dit pas ce que ces modèles racontent de votre entreprise à vos clients. Lancez le diagnostic gratuit et découvrez leurs réponses.