Classement en direct, actualisé tous les 2 jours

Meilleurs modèles IA en japonais

Dans le classement IA au 8 octobre 2026, le modèle classé premier sur le classement texte de LMArena pour les prompts en japonais est claude-fable-5.1-max de Anthropic avec un score de 1 534, 14 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 pour les prompts en japonais. 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
1claude-fable-5.1-maxAnthropic1 534 ±43232Propriétaire
2claude-fable-5-highAnthropic1 520 ±26582Propriétaire
3gemini-3.7-flash-highGoogle1 513 ±32392Propriétaire
4claude-opus-5-highAnthropic1 507 ±221 039Propriétaire
5gemini-3-proGoogle1 504 ±30475Propriétaire
6gpt-5.5-highOpenAI1 504 ±22905Propriétaire
7claude-opus-5-maxAnthropic1 502 ±29521Propriétaire
8kimi-k3-maxMoonshot AI1 501 ±27556Poids ouverts
9gemini-3.8-flash-highGoogle1 500 ±28569Propriétaire
10gemini-3.1-pro-previewGoogle1 497 ±181 477Propriétaire
Afficher les rangs 11 à 40
Rang Modèle                             Laboratoire     Score         Licence
11   claude-opus-4-6-high               Anthropic       1 496 ±22     Propriétaire
12   gpt-5.6-sol-xhigh                  OpenAI          1 495 ±27     Propriétaire
13   gemini-3-flash                     Google          1 488 ±34     Propriétaire
14   claude-opus-4-7-high               Anthropic       1 488 ±24     Propriétaire
15   muse-spark-1.3-max                 Meta            1 485 ±41     Propriétaire
16   qwen3.5-max-preview                Alibaba (Qwen)  1 484 ±44     Propriétaire
17   claude-opus-4-6                    Anthropic       1 484 ±22     Propriétaire
18   gpt-5.4-high                       OpenAI          1 479 ±25     Propriétaire
19   gemini-3.5-flash-high              Google          1 478 ±24     Propriétaire
20   gpt-5.5                            OpenAI          1 478 ±23     Propriétaire
21   gemini-3.6-flash-high              Google          1 477 ±26     Propriétaire
22   grok-4.20-beta1                    xAI             1 476 ±40     Propriétaire
23   gpt-5.6-terra-xhigh                OpenAI          1 475 ±26     Propriétaire
24   claude-opus-4-7                    Anthropic       1 473 ±23     Propriétaire
25   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1 472 ±30     Propriétaire
26   muse-spark-1.1                     Meta            1 470 ±25     Propriétaire
27   glm-5.3-max                        Z.ai (Zhipu)    1 462 ±32     Poids ouverts
28   gpt-5.5-instant                    OpenAI          1 462 ±37     Propriétaire
29   gpt-5.1-high                       OpenAI          1 460 ±28     Propriétaire
30   gpt-6-sol-max                      OpenAI          1 460 ±45     Propriétaire
31   gemini-3.5-flash-medium            Google          1 460 ±25     Propriétaire
32   claude-opus-4-8                    Anthropic       1 459 ±22     Propriétaire
33   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1 458 ±22     Propriétaire
34   deepseek-v4-pro                    DeepSeek        1 455 ±24     Poids ouverts
35   glm-5.2-max                        Z.ai (Zhipu)    1 455 ±24     Poids ouverts
36   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1 448 ±36     Propriétaire
37   gpt-5.4                            OpenAI          1 446 ±24     Propriétaire
38   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1 446 ±32     Propriétaire
39   gemini-3.5-flash-lite              Google          1 445 ±27     Propriétaire
40   gemini-2.5-pro                     Google          1 444 ±15     Propriétaire

Affichage des 40 premiers modèles sur 278 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
Anthropicclaude-fable-5.1-max11 534Leader
Googlegemini-3.7-flash-high31 51322 pts
OpenAIgpt-5.5-high61 50430 pts
Moonshot AIkimi-k3-max81 50134 pts
Metamuse-spark-1.3-max151 48549 pts
Alibaba (Qwen)qwen3.5-max-preview161 48450 pts
xAIgrok-4.20-beta1221 47658 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max271 46273 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 4 des 10 meilleurs modèles (40 %).

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 4, Google 4, Moonshot AI 1, OpenAI 1.Anthropic4Google4Moonshot AI1OpenAI1
Afficher le tableau de données
LaboratoireTop 10
Anthropic4
Google4
Moonshot AI1
OpenAI1

Open source ou propriétaire : quel est l'écart ?

Le meilleur modèle à poids ouverts est kimi-k3-max de Moonshot AI avec 1 501, 34 points derrière le meilleur modèle propriétaire, claude-fable-5.1-max de Anthropic avec 1 534. Leurs intervalles de confiance à 95 % se chevauchent : les données ne permettent pas de les départager.

7 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 rédigés en japonais. Elle mesure le modèle que les utilisateurs préfèrent lorsqu'ils posent leurs questions dans cette langue, ce qui peut différer du classement en anglais.

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 japanese, 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.

« Poids ouverts » désigne toute licence autre que « Propriétaire ». 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 japonais ?

Au 8 octobre 2026, claude-fable-5.1-max de Anthropic se classe premier sur le classement texte de LMArena pour les prompts en japonais avec un score de 1 534. 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 japonais ?

Anthropic place 4 modèles dans le top 10 (40 %), devant Google (4), Moonshot AI (1) et OpenAI (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 1 501, 34 points derrière le meilleur modèle propriétaire, claude-fable-5.1-max de Anthropic avec 1 534. 7 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 % se chevauchent : les données ne permettent pas de les départager. « Poids ouverts » désigne ici toute licence autre que « Propriétaire », une définition plus large que celle de l'OSI.

Que mesure ce classement ?

Cette catégorie filtre l'arène texte sur les prompts rédigés en japonais. Elle mesure le modèle que les utilisateurs préfèrent lorsqu'ils posent leurs questions dans cette langue, ce qui peut différer du classement en anglais.

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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