Classement des LLM et des modèles d'IA

Une page qui regroupe les principaux benchmarks et classements IA — Chatbot Arena Elo (arena.ai), l'Artificial Analysis Intelligence Index et les arènes vocales, et l'utilisation d'OpenRouter — pour le chat, le codage, la TTS, la reconnaissance vocale, l'image, la vidéo et les agents.

RangModèleFournisseurSpeech Arena Elo ?
1ElevenLabsEleven v4 TurboElevenLabs1332 ±17
2ElevenLabsEleven v4ElevenLabs1327 ±16
3AlibabaQwen-Audio-3.1-TTS-PlusAlibaba1301 ±16
4CartesiaSonic 3.6Cartesia1289 ±14
5GoogleGemini 3.8 Flash TTSGoogle1279 ±14
6InworldRealtime TTS-2Inworld1267 ±15
7AlibabaQwen-Audio-3.0-TTS-PlusAlibaba1265 ±14
8GoogleGemini 3.8 Flash-Lite TTSGoogle1252 ±13
9Fish AudioFish Audio Drama 3 PreviewFish Audio1248 ±15
10SpeechifyAISimba 3.2SpeechifyAI1245 ±12
11BBreeze TTS 2BreezeBlue1223 ±14
12InworldRealtime TTS-2 FlashInworld1217 ±13
13MistralVoxtral 3 TTSMistral1217 ±15
14StepFunStepAudio 2.5 TTS (Aug 2026)StepFun1216 ±14
15ElevenLabsv3 ConversationalElevenLabs1214 ±13
16GoogleGemini 3.1 Flash TTSGoogle1212 ±11
17VUI LabsLuna TTSVUI Labs1211 ±12
18CartesiaSonic 3.5Cartesia1190 ±11
19AMing-3.0-ttsAnt Group1189 ±14
20Fish AudioFish Audio S2.1 Pro (Oct 2026)Fish Audio1188 ±14
21ElevenLabsEleven v3ElevenLabs1182 ±11
22SonioxSoniox TTS Real-Time v2Soniox1180 ±11
23GradiumGradium TTS (Sep 2026)Gradium1176 ±13
24MiniMaxSpeech 2.8 HDMiniMax1174 ±10
25Smallest.aiLightning V3.1 Pro (Jul 2026)Smallest.ai1169 ±12
26MiniMaxSpeech 2.8 TurboMiniMax1155 ±10
27GradiumGradium TTS (Aug 2026)Gradium1154 ±13
28Murf AIFalcon 2Murf AI1153 ±13
29SpaceXAISpaceXAI TTSSpaceXAI1150 ±13
30MicrosoftAzure HD 2.5Microsoft1143 ±11
31asyncAsync Flash v1.5async1140 ±12
32StepFunStep TTS 2 (Mar 2026)StepFun1137 ±12
33MiniMaxSpeech 2.6 HDMiniMax1130 ±11
34asyncAsync Pro v1.0async1127 ±12
35SpeechifyAISimba 3.0SpeechifyAI1121 ±11
36MiniMaxSpeech 2.6 TurboMiniMax1120 ±11
37Fish AudioFish Audio S2 ProFish Audio1112 ±12
38MiniMaxSpeech-02-HDMiniMax1111 ±11
39RChatterbox HDResemble AI1109 ±12
40OpenAITTS-1 HDOpenAI1103 ±11
41StepFunStep Audio EditX (Mar 2026)StepFun1099 ±12
42ElevenLabsTurbo v2.5ElevenLabs1098 ±10
43ElevenLabsMultilingual v2ElevenLabs1096 ±10
44HSpeech 2.6Hithink1095 ±12
45MiniMaxSpeech-02-TurboMiniMax1092 ±11
46MistralVoxtral TTSMistral1091 ±12
47OpenAITTS-1OpenAI1090 ±10
48GoogleGemini 2.5 Flash Lite TTSGoogle1086 ±11
49Fish AudioOpenAudio S1Fish Audio1085 ±11
50ElevenLabsFlash v2.5ElevenLabs1077 ±11
51GoogleStudioGoogle1077 ±11
52GoogleJourneyGoogle1076 ±12
53OpenAIGPT-Realtime-2OpenAI1075 ±12
54MMaya 2 FlashMaya Research1068 ±13
55MiniMaxT2A-01-HDMiniMax1067 ±11
56AmazonPolly GenerativeAmazon1066 ±11
57KKokoro 82M v1.0Kokoro1065 ±11
58GoogleGemini 2.5 Flash TTS (Dec 2025)Google1063 ±12
59NVIDIAMagpie-Multilingual 357M (Feb 2026)NVIDIA1063 ±12
60GoogleChirp 3: HDGoogle1061 ±12
61CartesiaSonic 3Cartesia1056 ±12
62RCodaRime1056 ±12
63HOctave 2Hume AI1055 ±12
64XiaomiMiMo-V2.5-TTSXiaomi1054 ±12
65DFlux TTSDeepgram1052 ±13
66asyncAsync Flash v1.0async1050 ±11
67MMaya 2 GlobalMaya Research1048 ±13
68MMaya1Maya Research1047 ±12
69Fish AudioOpenAudio S1 MiniFish Audio1044 ±20
70BHiggs Audio V3 TTSBoson AI1044 ±13
71HOctave TTSHume AI1038 ±11
72GoogleGemini 2.5 Pro (Dec 2025)Google1038 ±13
73BBland Speech v3Bland AI1037 ±13
74MicrosoftAzure NeuralMicrosoft1034 ±20
75MiniMaxT2A-01-TurboMiniMax1031 ±11
76MicrosoftMAI-Voice-1Microsoft1030 ±12
77AmazonPolly Long-FormAmazon1029 ±13
78RChatterboxResemble AI1024 ±11
79Smallest.aiLightning v3.1Smallest.ai1022 ±12
80KRaon SpeechLMKrafton1005 ±13
81ZZonos-v0.1Zyphra1000 ±0
82Murf AIMurf Speech Gen 2Murf AI986 ±12
83MicrosoftVibeVoice 1.5BMicrosoft956 ±14
84OOpenVoice v2OpenVoice956 ±13
85NNeuphonic TTSNeuphonic944 ±14
86AlibabaQwen3 TTS FlashAlibaba943 ±14
87AlibabaQwen3 TTSAlibaba930 ±13
88KKugel 3KugelAudio929 ±13
89GoogleWaveNetGoogle918 ±12
90CXTTS v2Coqui916 ±15
91RMist V2Rime904 ±15
92AmazonPolly NeuralAmazon897 ±14
93GoogleNeural2Google894 ±12
94SStyleTTS 2StyleTTS 892 ±15
95GoogleStandardGoogle886 ±13
96NNoiz TTSNoiz876 ±15
97MMetaVoice v1MetaVoice848 ±18
98AmazonPolly StandardAmazon831 ±16

Source: Artificial Analysis · Mis à jour Oct 21, 2026 · PandaNpc Mis à jour 21 oct. 2026, 06:01 UTCVoir le classement complet →

Lire ces chiffres

Un classement des LLM vous indique quel modèle les utilisateurs préfèrent ; un benchmark d’IA vous indique ce qu’un modèle peut objectivement accomplir ; les données d’utilisation vous indiquent ce que les développeurs mettent réellement en production. Aucun classement unique ne répond à la question « quel est le meilleur modèle d’IA », c’est pourquoi cette page agrège les trois — Chatbot Arena Elo d’arena.ai, l’indice d’intelligence Artificial Analysis et les arènes vocales, et la part de tokens OpenRouter — et les actualise quotidiennement.

arena.ai (anciennement LMArena) montre aux utilisateurs deux réponses anonymes à une même requête et leur demande d'en choisir une, puis en déduit un score Elo à partir de ces confrontations. Il mesure quelle réponse les gens préfèrent — et non la capacité objective. Un style agréable peut gagner, tandis qu'une réponse rigoureuse mais verbeuse peut perdre.

Les votes sont les batailles accumulées par un modèle. Un modèle nouvellement listé a peu de votes et un large intervalle de confiance, donc son rang oscille facilement — lisez toujours le rang avec l'intervalle ±.

Le tableau Agent fonctionne différemment des autres : il mesure des sessions réelles d'agents plutôt qu'une préférence de vote à l'aveugle. Son indicateur principal, Net Improvement, est un gain en pourcentage — et non un score Elo — il ne peut donc pas être comparé entre les tableaux. arena.ai rapporte également cinq dimensions supplémentaires (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery et d'autres) sur le classement complet.

Le tableau d'utilisation provient d'OpenRouter et compte la part réelle de token API — les développeurs votent avec leur portefeuille, ce qui complète les tableaux de préférence subjective.

Les classements de parole proviennent d'Artificial Analysis : la TTS utilise l'Elo de Speech Arena en écoute à l'aveugle ; l'ASR utilise AA-WER v2, où un score plus bas est meilleur ; et le Speech-to-Speech natif utilise un composite à poids égal de Big Bench Audio, Full Duplex Bench et τ-Voice, où un score plus élevé est meilleur. Ne comparez les scores qu'au sein du même classement. Source : artificialanalysis.ai.

Le tableau de l'Intelligence Index provient d'Artificial Analysis : il résume de nombreux benchmarks publics en un seul Intelligence Index de 0 à 100, mesurant la capacité objective plutôt que la préférence subjective — un complément naturel au vote humain aveugle d'arena.ai. Source : artificialanalysis.ai.