Benchmarks publics
Cette page compare uniquement l’Artificial Analysis Intelligence Index, en conservant les scores et paramètres de raisonnement d’origine du classement. Il s’agit d’un indice tiers, ni d’un pourcentage ni d’un score Anran. Données vérifiées le 2026-10-21.
Le tableau utilise une seule source : Artificial Analysis Intelligence Index. Il conserve les versions de modèles et paramètres de raisonnement publiés ; les scores sont des valeurs d’indice, pas des pourcentages ni des notes maison.
| Fournisseur / modèle | Artificial Analysis Intelligence Index | Paramètre de raisonnement | Vérifié le | Sources officielles |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI · GPT-6 Astra | 53 | max | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| OpenAI · GPT-6.1 Sol | 52 | max | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Anthropic · Claude Opus 5.5 | 58 | max with fallback | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Anthropic · Claude Fable 5.1 | 53 | max with fallback | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Anthropic · Claude Sonnet 5.5 | 56 | max with fallback | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Anthropic · Claude Haiku 5.5 | 43 | max | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Google · Gemini 4 Argon | 53 | high | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| DeepSeek · DeepSeek-V4.1 Flash | 45 | max | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| Alibaba Cloud Qwen · Qwen3.8 Max | 45 | Non précisé dans le classement | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
| xAI · Grok 4.7 | 46 | xhigh | 2026-10-21 | Classement Artificial Analysis |
Comment lire les scores
Lien vers cette section- Artificial Analysis utilise l’Intelligence Index pour comparer les capacités des modèles ; un même modèle peut obtenir des résultats différents selon le niveau d’effort de raisonnement.
- Ce guide conserve les versions et modes affichés dans le classement, comme
max,high,xhighetmax with fallback. La ligne Qwen3.8 Max ne précise pas de paramètre de raisonnement ; elle est donc indiquée comme « Non précisé par le classement ». - La méthode du benchmark prend en compte la qualité, les performances et le prix afin d’estimer l’expérience utilisateur de bout en bout. Elle explique aussi les unités de jetons, les coûts des tâches et les mesures associées.
- Le classement évolue. Les scores établis à des dates ou dans des modes de modèle différents ne constituent pas un classement fixe ; consultez le classement d’origine pour connaître les entrées les plus récentes.
Sources : Classement des modèles Artificial Analysis · Méthodologie du benchmark