Classement en direct, actualisé tous les 2 jours

Meilleurs modèles d'IA pour suivre les consignes

Au 8 octobre 2026, le modèle classé premier sur Classement texte de LMArena, catégorie respect des consignes est gemini-4-argon-high de Google avec un score de 1 529, 10 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.

Classement : les 10 meilleurs modèles

Les scores proviennent de votes en duel à l'aveugle sur Classement texte de LMArena, catégorie respect des consignes. 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 529 ±151 750Propriétaire
2claude-opus-5.5-highAnthropic1 519 ±132 158Propriétaire
3claude-opus-4-6-highAnthropic1 513 ±525 594Propriétaire
4claude-fable-5-highAnthropic1 509 ±614 174Propriétaire
5claude-opus-4-7-highAnthropic1 502 ±522 790Propriétaire
6claude-opus-4-6Anthropic1 499 ±528 177Propriétaire
7claude-fable-5.1-maxAnthropic1 498 ±103 900Propriétaire
8claude-opus-5-highAnthropic1 497 ±622 294Propriétaire
9claude-opus-5-maxAnthropic1 493 ±710 663Propriétaire
10claude-opus-4-7Anthropic1 493 ±523 398Propriétaire
Afficher les rangs 11 à 40
Rang Modèle                             Laboratoire     Score         Licence
11   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1 490 ±5      Propriétaire
12   gpt-5.6-sol-xhigh                  OpenAI          1 490 ±6      Propriétaire
13   claude-sonnet-5.5-xhigh            Anthropic       1 489 ±15     Propriétaire
14   gemini-3.8-flash-high              Google          1 488 ±7      Propriétaire
15   gpt-6.1-sol-max                    OpenAI          1 488 ±16     Propriétaire
16   kimi-k3-max                        Moonshot AI     1 488 ±7      Poids ouverts
17   gemini-3.7-flash-high              Google          1 484 ±7      Propriétaire
18   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1 483 ±7      Propriétaire
19   muse-spark-1.3-max                 Meta            1 483 ±9      Propriétaire
20   gemini-3.1-pro-preview             Google          1 480 ±4      Propriétaire
21   claude-opus-4-8                    Anthropic       1 478 ±5      Propriétaire
22   gpt-5.5-high                       OpenAI          1 478 ±5      Propriétaire
23   deepseek-v4.1-flash-max            DeepSeek        1 476 ±10     Poids ouverts
24   glm-5.3-max                        Z.ai (Zhipu)    1 475 ±8      Poids ouverts
25   gpt-5.5                            OpenAI          1 475 ±5      Propriétaire
26   claude-opus-4-5-20251101           Anthropic       1 475 ±5      Propriétaire
27   claude-sonnet-4-6                  Anthropic       1 474 ±5      Propriétaire
28   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1 474 ±7      Propriétaire
29   mimo-v2.6-pro                      Xiaomi          1 474 ±16     Poids ouverts
30   gemini-3-pro                       Google          1 473 ±6      Propriétaire
31   muse-spark-1.1                     Meta            1 472 ±6      Propriétaire
32   glm-5.3-flash                      Z.ai (Zhipu)    1 472 ±7      Poids ouverts
33   gemini-3.6-flash-high              Google          1 472 ±6      Propriétaire
34   gpt-5.4-high                       OpenAI          1 471 ±6      Propriétaire
35   muse-spark-1.2 (xHigh)             Meta            1 471 ±13     Propriétaire
36   mimo-v2.5-pro                      Xiaomi          1 469 ±5      Poids ouverts
37   glm-5.2-max                        Z.ai (Zhipu)    1 469 ±6      Poids ouverts
38   gpt-6-astra-max                    OpenAI          1 469 ±11     Propriétaire
39   qwen3.5-max-preview                Alibaba (Qwen)  1 467 ±7      Propriétaire
40   claude-sonnet-5-high               Anthropic       1 466 ±6      Propriétaire

Affichage des 40 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.

LaboratoireMeilleur modèleRangScoreRetard sur le n° 1
Googlegemini-4-argon-high11 529Leader
Anthropicclaude-opus-5.5-high21 51910 pts
OpenAIgpt-5.6-sol-xhigh121 49038 pts
Moonshot AIkimi-k3-max161 48841 pts
Metamuse-spark-1.3-max191 48346 pts
DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-max231 47652 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max241 47554 pts
Alibaba (Qwen)qwen3.8-max281 47455 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 9 des 10 meilleurs modèles (90 %).

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 9, Google 1.Anthropic9Google1
Afficher le tableau de données
LaboratoireTop 10
Anthropic9
Google1

Open source ou propriétaire : quel est l'écart ?

Le meilleur modèle à poids ouverts est kimi-k3-max de Moonshot AI avec 1 488, 41 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 529. 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

Arène texte par catégorie

Arène texte par langue

Comment lire ce classement

Cette catégorie filtre l'arène texte sur les prompts à contraintes explicites, comme le format, la longueur ou le ton, et mesure quel modèle les a le mieux respectées selon les votes.

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 instruction_following, 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 respect des consignes ?

Au 8 octobre 2026, gemini-4-argon-high de Google se classe premier sur Classement texte de LMArena, catégorie respect des consignes avec un score de 1 529. 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 respect des consignes ?

Anthropic place 9 modèles dans le top 10 (90 %), devant Google (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 1 488, 41 points derrière le meilleur modèle propriétaire, gemini-4-argon-high de Google avec 1 529. 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.

Que mesure ce classement ?

Cette catégorie filtre l'arène texte sur les prompts à contraintes explicites, comme le format, la longueur ou le ton, et mesure quel modèle les a le mieux respectées selon les votes.

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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