Classement en direct, actualisé tous les 2 jours

Meilleurs modèles IA en polonais

Au 8 octobre 2026, le modèle classé premier sur le classement texte de LMArena pour les prompts en polonais est claude-fable-5.1-max de Anthropic avec un score de 1 510, à égalité avec 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 polonais. 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 510 ±40202Propriétaire
2claude-fable-5-highAnthropic1 510 ±23597Propriétaire
3gemini-3.5-flash-highGoogle1 508 ±22788Propriétaire
4muse-spark-1.1Meta1 507 ±24603Propriétaire
5gemini-3-proGoogle1 505 ±171 356Propriétaire
6claude-opus-5-maxAnthropic1 504 ±27472Propriétaire
7claude-opus-5-highAnthropic1 502 ±20918Propriétaire
8claude-opus-4-6-highAnthropic1 502 ±161 505Propriétaire
9gemini-3.7-flash-highGoogle1 502 ±30379Propriétaire
10claude-opus-4-7Anthropic1 501 ±181 121Propriétaire
Afficher les rangs 11 à 40
Rang Modèle                             Laboratoire     Score         Licence
11   gpt-5.6-sol-xhigh                  OpenAI          1 501 ±25     Propriétaire
12   gemini-3-flash                     Google          1 497 ±19     Propriétaire
13   gemini-3.5-flash-medium            Google          1 496 ±23     Propriétaire
14   claude-opus-4-6                    Anthropic       1 495 ±16     Propriétaire
15   gemini-3.1-pro-preview             Google          1 494 ±13     Propriétaire
16   claude-opus-4-7-high               Anthropic       1 491 ±17     Propriétaire
17   gemini-3.8-flash-high              Google          1 490 ±28     Propriétaire
18   muse-spark-1.3-max                 Meta            1 489 ±42     Propriétaire
19   dola-seed-2.0-pro                  ByteDance       1 487 ±16     Propriétaire
20   glm-5.3-max                        Z.ai (Zhipu)    1 487 ±34     Poids ouverts
21   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1 486 ±18     Propriétaire
22   grok-4.1-thinking                  xAI             1 486 ±14     Propriétaire
23   muse-spark                         Meta            1 486 ±33     Propriétaire
24   ernie-5.0-preview-1203             Baidu           1 485 ±30     Propriétaire
25   claude-opus-4-8                    Anthropic       1 484 ±18     Propriétaire
26   kimi-k3-max                        Moonshot AI     1 483 ±26     Poids ouverts
27   gpt-5.4-high                       OpenAI          1 482 ±17     Propriétaire
28   gpt-5.5-instant                    OpenAI          1 481 ±25     Propriétaire
29   gemini-3-flash (thinking-minimal)  Google          1 481 ±14     Propriétaire
30   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1 480 ±30     Propriétaire
31   grok-4.20-multi-agent-beta-0309    xAI             1 480 ±16     Propriétaire
32   gpt-5.5-high                       OpenAI          1 479 ±18     Propriétaire
33   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1 477 ±22     Propriétaire
34   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1 476 ±18     Propriétaire
35   grok-4.1                           xAI             1 476 ±14     Propriétaire
36   gpt-5.3-chat-latest                OpenAI          1 474 ±22     Propriétaire
37   grok-4.20-beta-0309-reasoning      xAI             1 474 ±17     Propriétaire
38   gemini-3.6-flash-high              Google          1 474 ±25     Propriétaire
39   gpt-5.4                            OpenAI          1 472 ±17     Propriétaire
40   claude-sonnet-4-6                  Anthropic       1 472 ±16     Propriétaire

Affichage des 40 premiers modèles sur 232 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 510Leader
Googlegemini-3.5-flash-high31 5082 pts
Metamuse-spark-1.141 5073 pts
OpenAIgpt-5.6-sol-xhigh111 5019 pts
ByteDancedola-seed-2.0-pro191 48722 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max201 48723 pts
xAIgrok-4.1-thinking221 48624 pts
Baiduernie-5.0-preview-1203241 48525 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, Google 3, Meta 1.Anthropic6Google3Meta1
Afficher le tableau de données
LaboratoireTop 10
Anthropic6
Google3
Meta1

Open source ou propriétaire : quel est l'écart ?

Le meilleur modèle à poids ouverts est glm-5.3-max de Z.ai (Zhipu) avec 1 487, 23 points derrière le meilleur modèle propriétaire, claude-fable-5.1-max de Anthropic avec 1 510. Leurs intervalles de confiance à 95% se chevauchent : les données ne permettent pas de les départager.

19 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 polonais. 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 polish, 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 polonais ?

Au 8 octobre 2026, claude-fable-5.1-max de Anthropic se classe premier sur le classement texte de LMArena pour les prompts en polonais avec un score de 1 510. 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 polonais ?

Anthropic place 6 modèles dans le top 10 (60 %), devant Google (3) et Meta (1).

Le meilleur modèle open source est-il proche du meilleur modèle propriétaire ?

Le meilleur modèle à poids ouverts est glm-5.3-max de Z.ai (Zhipu) avec 1 487, 23 points derrière le meilleur modèle propriétaire, claude-fable-5.1-max de Anthropic avec 1 510. 19 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. « 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 rédigés en polonais. 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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