Classement en direct, actualisé tous les 2 jours

Meilleur LLM pour les prompts de code

Au 8 octobre 2026, le modèle classé premier sur le classement texte de LMArena, catégorie code est gemini-4-argon-high de Google avec un score de 1 562, 11 points devant claude-fable-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.

Classement : les 10 meilleurs modèles

Les scores proviennent de votes en duel à l'aveugle sur le classement texte de LMArena, catégorie code. 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 40 figurent dans la liste déroulante.

Modèles classés par score d'arène
RangModèleLaboratoireScoreVotesLicence
1gemini-4-argon-highGoogle1 562 ±171 233Propriétaire
2claude-fable-5-highAnthropic1 551 ±710 404Propriétaire
3claude-opus-4-7-highAnthropic1 550 ±618 591Propriétaire
4claude-opus-4-6-highAnthropic1 550 ±620 617Propriétaire
5claude-opus-5.5-highAnthropic1 550 ±161 444Propriétaire
6claude-opus-4-6Anthropic1 548 ±523 351Propriétaire
7claude-opus-4-7Anthropic1 546 ±618 816Propriétaire
8gpt-6.1-sol-maxOpenAI1 545 ±20911Propriétaire
9gpt-6-astra-maxOpenAI1 542 ±122 424Propriétaire
10kimi-k3-maxMoonshot AI1 540 ±77 775Poids ouverts
Afficher les rangs 11 à 40
Rang Modèle                               Laboratoire     Score         Licence
11   mimo-v2.6-pro                        Xiaomi          1 539 ±18     Poids ouverts
12   muse-spark-1.3-max                   Meta            1 538 ±10     Propriétaire
13   gpt-5.6-sol-xhigh                    OpenAI          1 535 ±7      Propriétaire
14   claude-opus-5-high                   Anthropic       1 534 ±6      Propriétaire
15   claude-fable-5.1-max                 Anthropic       1 534 ±12     Propriétaire
16   claude-opus-4-8-high                 Anthropic       1 533 ±6      Propriétaire
17   muse-spark-1.1                       Meta            1 533 ±7      Propriétaire
18   claude-sonnet-5.5-xhigh              Anthropic       1 532 ±17     Propriétaire
19   muse-spark-1.2 (xHigh)               Meta            1 531 ±15     Propriétaire
20   claude-opus-4-5-20251101-high-32k    Anthropic       1 531 ±7      Propriétaire
21   gemini-3.8-flash-high                Google          1 530 ±8      Propriétaire
22   claude-opus-5-max                    Anthropic       1 530 ±8      Propriétaire
23   claude-opus-4-8                      Anthropic       1 529 ±6      Propriétaire
24   muse-spark                           Meta            1 529 ±10     Propriétaire
25   claude-sonnet-4-6                    Anthropic       1 528 ±6      Propriétaire
26   deepseek-v4.1-flash-max              DeepSeek        1 528 ±11     Poids ouverts
27   glm-5.3-flash                        Z.ai (Zhipu)    1 525 ±8      Poids ouverts
28   qwen3.7-max-preview                  Alibaba (Qwen)  1 524 ±18     Propriétaire
29   qwen3.8-max                          Alibaba (Qwen)  1 524 ±8      Propriétaire
30   claude-opus-4-5-20251101             Anthropic       1 523 ±5      Propriétaire
31   mimo-v2.5-pro                        Xiaomi          1 522 ±6      Poids ouverts
32   gemini-3.1-pro-preview               Google          1 522 ±5      Propriétaire
33   gpt-5.4-high                         OpenAI          1 521 ±6      Propriétaire
34   glm-5.3-max                          Z.ai (Zhipu)    1 520 ±9      Poids ouverts
35   claude-sonnet-4-5-20250929-high-32k  Anthropic       1 519 ±5      Propriétaire
36   claude-sonnet-5-high                 Anthropic       1 519 ±6      Propriétaire
37   gpt-6-sol-max                        OpenAI          1 519 ±12     Propriétaire
38   gpt-5.5-high                         OpenAI          1 519 ±6      Propriétaire
39   gemini-3.6-flash-high                Google          1 518 ±7      Propriétaire
40   gemini-3-pro                         Google          1 517 ±7      Propriétaire

Affichage des 40 premiers modèles sur 409 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.

LaboratoireMeilleur modèleRangScoreRetard sur le n° 1
Googlegemini-4-argon-high11 562Leader
Anthropicclaude-fable-5-high21 55111 pts
OpenAIgpt-6.1-sol-max81 54517 pts
Moonshot AIkimi-k3-max101 54022 pts
Xiaomimimo-v2.6-pro111 53923 pts
Metamuse-spark-1.3-max121 53824 pts
DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-max261 52834 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-flash271 52537 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 6 des 10 meilleurs modèles (60 %).

Modèles du top 10 par laboratoire

Modèles du top 10 par laboratoireGraphique à barres du nombre de modèles de chaque laboratoire parmi les 10 premiers : Anthropic 6, OpenAI 2, Google 1, Moonshot AI 1.Anthropic6OpenAI2Google1Moonshot AI1
Afficher le tableau de données
LaboratoireTop 10
Anthropic6
OpenAI2
Google1
Moonshot AI1

Open source ou propriétaire : quel est l'écart ?

Le meilleur modèle à poids ouverts est kimi-k3-max de Moonshot AI avec 1 540, 22 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 562. Leurs intervalles de confiance à 95% se chevauchent : les données ne permettent pas de les départager.

9 modèles propriétaires se classent au-dessus du meilleur modèle à poids ouverts, et 2 modèles du top 20 sont 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

Arène texte par catégorie

Arène texte par langue

Comment lire ce classement

Cette catégorie filtre l'arène texte sur les prompts qui consistent à écrire, expliquer ou corriger du code. Elle mesure le modèle préféré des utilisateurs pour la programmation, pas celui qui réussit une suite de tests.

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.
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 coding, 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.

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Questions fréquentes

Quel est le meilleur modèle d'IA pour le code ?

Au 8 octobre 2026, gemini-4-argon-high de Google se classe premier sur le classement texte de LMArena, catégorie code avec un score de 1 562. Le classement évolue à mesure que des modèles et des votes s'ajoutent : consultez le tableau ci-dessus pour connaître l'ordre actuel.

Quel laboratoire d'IA domine pour le code ?

Anthropic place 6 modèles dans le top 10 (60 %), devant OpenAI (2), Google (1) et Moonshot AI (1).

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 1 540, 22 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 562. 9 modèles propriétaires se classent au-dessus du meilleur modèle à poids ouverts, et 2 modèles du top 20 sont à poids ouverts. Leurs intervalles de confiance à 95% se chevauchent : les données ne permettent pas de les départager. « Open » désigne ici toute licence autre que Proprietary, une définition plus large que celle de l'OSI.

Que mesure ce classement ?

Cette catégorie filtre l'arène texte sur les prompts qui consistent à écrire, expliquer ou corriger du code. Elle mesure le modèle préféré des utilisateurs pour la programmation, pas celui qui réussit une suite de tests.

À quelle fréquence ce classement est-il mis à jour ?

Cette page relit les données de LMArena tous les 2 jours. LMArena publie un nouvel instantané lorsqu'il a recueilli assez de votes ou ajouté des modèles. La date en haut indique donc les dernières données publiées.

Les modèles se classent eux-mêmes. Que disent-ils de vous ?

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