Classement des modèles d’IA par scores de benchmark
Comparez les modèles d’IA à partir de scores de benchmark publiés, avec des liens vers la source originale. LessWork Lab n’a pas réalisé ces tests.
69 / 69 résultats
| Rang | Modèle | Fournisseur | Global |
|---|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5.1 Max Effort
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|
Anthropic | 83.41 |
| 2 | Claude 5.5 Opus Thinking Max Effort
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|
Anthropic | 83.22 |
| 3 | Claude Fable 5 Max Effort
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|
Anthropic | 82.97 |
| 4 | GPT-6 Astra Max Effort
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|
OpenAI | 82.16 |
| 5 | Claude 5.5 Opus Thinking xHigh Effort
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|
Anthropic | 82.06 |
| 6 | GPT-6.1 Sol Max Effort
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|
OpenAI | 81.62 |
| 7 | Muse Spark 1.3 xHigh Effort
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|
Meta | 81.59 |
| 8 | DeepSeek V4.1 Flash Max Effort
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|
DeepSeek | 81.11 |
| 8 | GPT-6.1 Sol xHigh Effort
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|
OpenAI | 81.11 |
| 10 | GPT-5.6 Sol Max Effort
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|
OpenAI | 81.05 |
| 11 | GPT-5.5 Thinking xHigh Effort
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|
OpenAI | 80.19 |
| 12 | Claude 5 Opus Thinking Max Effort
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|
Anthropic | 80.08 |
| 13 | Smaug Agentic
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|
Abacus.AI | 79.51 |
| 14 | GPT-6 Sol Max Effort
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|
OpenAI | 79.25 |
| 15 | Kimi K3
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|
Moonshot AI | 79.19 |
| 16 | Gemini 3.7 Flash High
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|
78.83 | |
| 17 | Qwen 3.8 Max
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|
Alibaba | 78.46 |
| 18 | Grok 4.6 xHigh
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|
xAI | 78.04 |
| 19 | GPT-5.4 Thinking xHigh Effort
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|
OpenAI | 77.97 |
| 20 | Muse Spark 1.2 xHigh Effort
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|
Meta | 77.95 |
| 21 | GPT-5.6 Terra Max Effort
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|
OpenAI | 77.94 |
| 22 | Claude Sonnet 5.5 xHigh Effort
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|
Anthropic | 77.75 |
| 23 | DeepSeek V4 Pro 0813
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|
DeepSeek | 77.44 |
| 23 | Smaug Flash
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|
Abacus.AI | 77.44 |
| 25 | Grok 4.7 xHigh
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|
xAI | 77.40 |
| 26 | Gemini 3.1 Pro Preview High
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|
76.95 | |
| 27 | Smaug Mini
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|
Abacus.AI | 76.93 |
| 28 | DeepSeek V4 Flash Vision Exp
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|
DeepSeek | 76.76 |
| 29 | Claude 4.7 Opus Thinking xHigh Effort
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|
Anthropic | 76.53 |
| 30 | Claude 4.8 Opus Thinking Max Effort
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|
Anthropic | 76.22 |
| 31 | Qwen 3.8 Flash Next
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|
Alibaba | 76.19 |
| 32 | GLM-5.3
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|
Z.AI | 76.14 |
| 33 | Claude Sonnet 5 xHigh Effort
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|
Anthropic | 76.04 |
| 34 | Gemini 3.8 Flash High
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|
75.83 | |
| 35 | Grok 4.5
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|
xAI | 75.77 |
| 36 | Claude Sonnet 5.5 Max Effort
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|
Anthropic | 75.67 |
| 37 | Muse Spark 1.1 xHigh Effort
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|
Meta | 75.30 |
| 38 | Qwen3.8 27B
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|
Alibaba | 75.27 |
| 39 | Gemini 3.5 Flash High
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|
74.64 | |
| 40 | GPT-5.2 High
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|
OpenAI | 74.63 |
| 41 | Claude 4.6 Opus Thinking High Effort
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|
Anthropic | 74.52 |
| 42 | DeepSeek V4 Flash 0731
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|
DeepSeek | 74.17 |
| 43 | GPT-5.2 Codex
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|
OpenAI | 73.98 |
| 44 | Gemini 3.6 Flash High
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|
73.59 | |
| 45 | GPT-5.6 Luna Max Effort
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|
OpenAI | 73.56 |
| 46 | GLM-5.2
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|
Z.AI | 73.16 |
| 47 | Qwen 3.7 Max
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|
Alibaba | 73.14 |
| 48 | Claude 4.6 Sonnet Thinking Medium Effort
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|
Anthropic | 72.99 |
| 49 | Claude 4.5 Opus Thinking High Effort
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|
Anthropic | 72.58 |
| 50 | Claude Haiku 5.5 xHigh Effort
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|
Anthropic | 72.07 |
| 51 | GPT-6 Luna Max Effort
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|
OpenAI | 72.03 |
| 52 | Inkling xHigh Effort
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|
Thinking Machines | 71.92 |
| 53 | Mistral Large 4 High
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|
Mistral AI | 71.84 |
| 54 | GLM-5.3 Flash
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|
Z.AI | 71.59 |
| 55 | deepseek-v4-pro Informations d’affichage à vérifier Afficher les scores par catégorie
|
Non fourni | 71.57 |
| 56 | Kimi K2.6 Thinking
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|
Moonshot AI | 70.54 |
| 57 | GPT-5.4 Nano xHigh
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|
OpenAI | 69.58 |
| 58 | ox-alpha-max
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|
Stealth | 69.24 |
| 59 | Qwen 3.6 Plus
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|
Alibaba | 68.91 |
| 60 | Kimi K2.7 Code
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|
Moonshot AI | 68.41 |
| 61 | Claude Haiku 5.5 Max Effort
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|
Anthropic | 67.88 |
| 62 | Grok Build 0.1
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|
xAI | 67.78 |
| 63 | Nemotron 3 Ultra 550B A55B
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|
NVIDIA | 67.36 |
| 64 | Minimax M3
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|
Minimax | 67.26 |
| 65 | GPT-5.4 Mini xHigh
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|
OpenAI | 66.37 |
| 66 | deepseek-v4-flash Informations d’affichage à vérifier Afficher les scores par catégorie
|
Non fourni | 65.48 |
| 67 | Qwen 3.6 27B
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|
Alibaba | 64.03 |
| 68 | Gemini 3.5 Flash-Lite High
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|
63.94 | |
| 69 | Grok 4.3
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|
xAI | 62.25 |
Aucun modèle ne correspond à votre recherche.
Comment fonctionne le classement
Les scores sont sur 100. Le score global est la moyenne des moyennes de 7 catégories, toutes pondérées de façon égale. La version 2026-06-25 du benchmark comprend 23 tâches.
Toutes les configurations de modèles ayant des scores numériques complets dans cette version du benchmark sont incluses. Si des informations d’affichage manquent, l’identifiant original du modèle dans le CSV source est utilisé, sans déduire de nom ni de fournisseur. Une configuration absente ou un score manquant ne signifie pas des capacités inférieures.
Seuls les scores d’une même source et d’une même version du benchmark sont comparés. Les noms originaux des modèles sont conservés et les réglages de raisonnement sont présentés séparément. Le classement suit les scores et la précision de la source ; les ex æquo partagent le même rang. Le score global suit la méthode officielle et est arrondi à 2 décimales ; les catégories sont classées selon leurs moyennes non arrondies. Il ne constitue pas une recommandation de produits et ne compare ni les prix, ni la vitesse, ni les capacités liées aux images.
La date de vérification ne garantit pas que le classement utilise la dernière version du benchmark. Les scores ne couvrent pas toutes les tâches.
La vérification de la source est programmée tous les 3 jours. La date de vérification change uniquement après une vérification réussie, un contrôle qualité et la publication de la mise à jour.
Cette page utilise les données officielles de LiveBench. LessWork Lab édite les filtres, le classement et les traductions. Auteurs originaux : LiveBench contributors. Les données sont partagées sous CC BY-SA 4.0, avec des liens vers le classement officiel, le CSV source et la licence.