Comparatif de modèles

Comparer les modèles d’IA à poids ouverts

Cette page compare 59 modèles d’IA à poids ouverts, du texte et du code à la vision, à la parole et aux embeddings. Les résultats de benchmarks proviennent d’Epoch AI et de LMArena, les caractéristiques de Hugging Face, et chaque chiffre indique sa source et le jour de son relevé.

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Données au 24 sept. 2026

59 modèles affichés sur 59

Modèles d’IA à poids ouverts, avec résultats de benchmarks publics et caractéristiques. Sélectionnez jusqu’à quatre lignes pour les comparer côte à côte. Faites défiler horizontalement pour voir toutes les colonnes.

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	Modalité	Licence												Origine
Kimi K3moonshotai	Texte (LLM) Vision	kimi-k3Conditions de l’éditeur	2,8 Bn	1 485	93,1 %	97,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	50,6 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 660	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 M	1,8 M	Chine
GLM-5.3-Flashzai-org	Texte (LLM) Vision	mitPermissive	321,3 Md	1 475	90,2 %	93,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 612	1 299	1 M	4 M	Chine
GLM-5.2zai-org	Texte (LLM)	mitPermissive	753,3 Md	1 472	91,9 %	86,4 %	78,7 %	34,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 600	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 M	927,7 k	Chine
MiMo-V2.5-ProXiaomiMiMo	Texte (LLM)	mitPermissive	1 Bn	1 467	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 476	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 M	22,5 k	Chine
GLM-5.1zai-org	Texte (LLM)	mitPermissive	753,9 Md	1 466	89,9 %	93,3 %	74,2 %	34,0 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 508	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	202,8 k	74 k	Chine
Kimi K2.6moonshotai	Texte (LLM) Vision	modified-mitConditions de l’éditeur	1 Bn	1 460	90,8 %	96,1 %	76,7 %	34,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 509	1 280	262,1 k	435 k	Chine
DeepSeek-V4-Prodeepseek-ai	Texte (LLM)	mitPermissive	1,6 Bn	1 457	90,9 %	96,7 %	77,6 %	47,0 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 445	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 M	514,4 k	Chine
Hy3tencent	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	298,8 Md	1 456	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 509	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	12,8 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Gemma 4 31Bgoogle	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	31,3 Md	1 451	75,8 %	73,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	10,4 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 364	1 276	262,1 k	9,3 M	États-Unis
Qwen3.5-397B-A17BQwen	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	403,4 Md	1 442	86,4 %	88,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 399	1 265	262,1 k	199,7 k	Chine
GLM-4.7zai-org	Texte (LLM)	mitPermissive	358,3 Md	1 442	83,3 %	83,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	32,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 435	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	202,8 k	101,1 k	Chine
MiniMax-M3MiniMaxAI	Texte (LLM) Vision	minimax-communityConditions de l’éditeur	427 Md	1 441	90,9 %	71,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 485	1 254	1 M	167,8 k	Chine
Inklingthinkingmachines	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	952,4 Md	1 440	88,3 %	88,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	40,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 412	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	369,2 k	États-Unis
Gemma 4 26B A4Bgoogle	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	25,8 Md	1 438	73,2 %	82,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 362	1 259	262,1 k	10,7 M	États-Unis
Qwen3.8-27BQwen	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	27,8 Md	1 437	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 591	1 272	262,1 k	6,8 M	Chine
DeepSeek-V4-Flashdeepseek-ai	Texte (LLM)	mitPermissive	290,9 Md	1 436	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 M	1,4 M	Chine
Mistral Medium 3.5mistralai	Texte (LLM)	otherConditions de l’éditeur	127,7 Md	1 426	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 265	1 222	262,1 k	99,2 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
DeepSeek-V3.2deepseek-ai	Texte (LLM)	mitPermissive	685,4 Md	1 425	83,4 %	87,8 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 325	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	163,8 k	2,8 M	Chine
DeepSeek-R1-0528deepseek-ai	Texte (LLM)	mitPermissive	684,5 Md	1 421	76,3 %	66,4 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	96,6 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	163,8 k	157,4 k	Chine
Qwen3.5-122B-A10BQwen	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	125,1 Md	1 417	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 358	1 245	262,1 k	323,7 k	Chine
Qwen3-VL-235B-A22BQwen	Vision	apache-2.0Permissive	235,7 Md	1 414	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 247	262,1 k	329,6 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Mistral Large 3mistralai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 413	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 229	1 223	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	2,2 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Inkling-Smallthinkingmachines	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	266 Md	1 405	88,5 %	90,0 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	19,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 407	1 236	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	449,6 k	États-Unis
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507Qwen	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	235,1 Md	1 400	80,1 %	86,7 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	40,4 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	13,7 k	Chine
Qwen3-Coder-480B-A35BQwen	Code	apache-2.0Permissive	480,2 Md	1 388	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 274	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	35,1 k	Chine
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507Qwen	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	30,5 Md	1 382	55,6 %	62,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	789 k	Chine
GLM-4.6Vzai-org	Vision	mitPermissive	107,7 Md	1 378	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 163	131,1 k	3,7 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Gemma 3 27BgoogleAccès restreint	Texte (LLM) Vision	gemmaConditions de l’éditeur	27,4 Md	1 365	47,7 %	22,5 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	74,0 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 164	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	389,6 k	États-Unis
Mistral Small 3.2mistralai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	24 Md	1 357	49,1 %	30,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 141	131,1 k	199,7 k	France
Command ACohereLabsAccès restreint	Texte (LLM)	cc-by-nc-4.0Non commerciale	111,1 Md	1 354	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	2,5 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
gpt-oss-120bopenai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	116,8 Md	1 352	75,8 %	88,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	131,1 k	4,8 M	États-Unis
Qwen3-32BQwen	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	32,8 Md	1 347	65,7 %	66,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	41 k	5,1 M	Chine
Olmo 3.1 32B Instructallenai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	32,2 Md	1 330	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	65,5 k	15,6 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Llama 4 Maverickmeta-llamaAccès restreint	Texte (LLM) Vision	llama4Conditions de l’éditeur	401,6 Md	1 327	67,0 %	20,6 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	73,0 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 142	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	10 k	États-Unis
Llama 4 Scoutmeta-llamaAccès restreint	Texte (LLM) Vision	llama4Conditions de l’éditeur	108,6 Md	1 321	51,8 %	7,8 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	62,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 118	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	161,8 k	États-Unis
Llama 3.3 70Bmeta-llamaAccès restreint	Texte (LLM)	llama3.3Conditions de l’éditeur	70,6 Md	1 318	47,4 %	5,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	41,6 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	916,8 k	États-Unis
gpt-oss-20bopenai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	20,9 Md	1 317	60,8 %	65,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	131,1 k	6,7 M	États-Unis
Command R+ (08-2024)CohereLabsAccès restreint	Texte (LLM)	cc-by-nc-4.0Non commerciale	103,8 Md	1 276	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	142	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Phi-4microsoft	Texte (LLM)	mitPermissive	14,7 Md	1 256	56,1 %	13,8 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	64,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	16,4 k	621,5 k	États-Unis
Mixtral 8x22Bmistralai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	140,6 Md	1 229	34,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	24,2 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	65,5 k	30,3 k	France
Llama 3.1 8Bmeta-llamaAccès restreint	Texte (LLM)	llama3.1Conditions de l’éditeur	8 Md	1 211	27,0 %	1,7 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	22,9 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	6,2 M	États-Unis
BGE-M3BAAI	Embeddings	mitPermissive	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	8,2 k	37,2 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
ChatterboxResembleAI	Synthèse vocale	mitPermissive	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1,8 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Devstral Small 2mistralai	Code	apache-2.0Permissive	24 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	393,2 k	305,2 k	France
Granite 4.1 30Bibm-granite	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	28,9 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	131,1 k	550,2 k	États-Unis
Kimi K2.7 Codemoonshotai	Code Vision	modified-mitConditions de l’éditeur	1 Bn	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	87,9 %	95,6 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	36,5 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	1 472	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	104,7 k	Chine
Kokoro-82Mhexgrad	Synthèse vocale	apache-2.0Permissive	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	11,9 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Magistral Small 1.2mistralai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	24 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	47,6 %	28,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	131,1 k	13,6 k	France
Mistral 7B v0.3mistralai	Texte (LLM)	apache-2.0Permissive	7,2 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	15,2 %	0,3 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	3,7 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	32,8 k	2,3 M	France
multilingual-e5-largeintfloat	Embeddings	mitPermissive	560 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	514	7,3 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Nemotron 3 Ultranvidia	Texte (LLM)	openmdw-1.1Conditions de l’éditeur	560,5 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	85,4 %	86,7 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	171,3 k	États-Unis
nomic-embed-text-v1.5nomic-ai	Embeddings	apache-2.0Permissive	137 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	2 k	14,2 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Parakeet TDT 0.6B v3nvidia	Parole vers texte	cc-by-4.0Permissive	627 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	571,6 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Qwen3-Embedding-8BQwen	Embeddings	apache-2.0Permissive	7,6 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	41 k	2,6 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Qwen3.6-27BQwen	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	27,8 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	85,9 %	91,1 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	3 M	Chine
Qwen3.6-35B-A3BQwen	Texte (LLM) Vision	apache-2.0Permissive	36 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	84,8 %	86,7 %	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	262,1 k	3,1 M	Chine
Voxtral Smallmistralai	Parole vers texte	apache-2.0Permissive	24,3 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	131,1 k	24,4 k	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Whisper large-v3openai	Parole vers texte	apache-2.0Permissive	1,5 Md	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	4,7 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle
Whisper large-v3-turboopenai	Parole vers texte	mitPermissive	809 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle	6,5 M	Aucune valeur publiée par la source pour ce modèle

Côte à côte

Comparer les modèles sélectionnés

Sélectionnez de deux à quatre modèles dans le tableau pour les comparer ici.

Ce que mesurent les chiffres

Les benchmarks, en clair

Chaque benchmark évalue une compétence précise dans des conditions fixes. Lisez-les ensemble, vérifiez la date et testez sur vos propres tâches avant de choisir un modèle.

LMArena Text

Préférence humaine en conversation générale. Des personnes comparent deux réponses anonymes à la même requête et votent ; LMArena convertit ces votes en score (Bradley–Terry, sur une échelle de type Elo) avec contrôle du style, pour qu’une réponse plus longue ou plus mise en forme ne soit pas favorisée pour sa seule présentation. Comparez les scores avec leur intervalle, pas seulement les rangs.

Plus c’est élevé, mieux c’est. Source : LMArena · relevé le 22 sept. 2026

GPQA Diamond

Questions à choix multiples de niveau doctoral en biologie, physique et chimie, rédigées par des spécialistes pour être difficiles à trouver en ligne. Essais réalisés par Epoch AI ; le score est la part de bonnes réponses, le hasard obtenant un quart.