Les meilleurs modèles d'IA pour le code

Code : la capacité du modèle à produire, à partir d'un simple brief, une application web qui marche et qui a de l'allure — structure, logique, interface. Réussir, c'est livrer le résultat que l'on choisirait entre deux propositions. Score : système Elo, d'après les votes d'Arena — comment ça marche ?

Mis à jour en continu ·13 modèles classés ·Septembre 2026
Écart de rang IA
2 16 Qwen 3.7 Plus Récent Alibaba · Qwen 1491±13 10 900 Qwen
1 15 GPT-5.1 OpenAI · ChatGPT 1492±6 61 500 ChatGPT $1.25 / $10 400K
3 16 Kimi K3 Récent Moonshot AI · Kimi 1489±10 36 200 Kimi
4 16 Claude Opus 4.6 (Thinking) Anthropic · Claude 1486±6 32 500 Claude
7 511 MiMo V2.5 Pro Récent Xiaomi · MiMo 1468±9 56 200 MiMo
9 612 Qwen 3.5 27B Alibaba · Qwen 1459±10 68 700 Qwen
5 17 GLM-4.5 Zhipu AI · ChatGLM 1482±10 71 000 ChatGLM
10 611 DeepSeek V4 Pro Récent DeepSeek · DeepSeek 1458±4 48 800 DeepSeek $0.28 / $0.42 128K
8 611 Claude Sonnet 5 Récent Anthropic · Claude 1460±4 25 600 Claude
6 211 Claude Opus 4.8 Récent Anthropic · Claude 1469±11 37 900 Claude $5 / $25 1M
12 1012 Claude Opus 4.7 Anthropic · Claude 1444±6 38 700 Claude 200K
11 612 DeepSeek V3 DeepSeek · DeepSeek 1453±11 62 900 DeepSeek
13 13 Mistral Large 3 Mistral AI · Le Chat 1419±7 29 800 Le Chat

Score Elo façon Arena (préférences humaines) : « 1506 ±5 » = score et intervalle de confiance à 95 %. Rang par score ; l'écart de rang = la fourchette compatible avec cet intervalle. Votes = nombre de duels jugés. « IA » = l'outil auquel le modèle se rattache. Cliquez les en-têtes pour trier, les pastilles pour changer de classement.

Comment le score est-il calculé ?

Le score est un Elo, à la façon d'Arena : des personnes comparent deux modèles à l'aveugle sur une même demande et désignent le meilleur. Chaque duel déplace le score des deux modèles ; plus un modèle gagne face à des adversaires forts, plus il monte. Le « ± » est l'intervalle de confiance à 95 % : il se resserre à mesure que les votes s'accumulent.

Le rang suit le score. L'écart de rang (« 1 ⊸ 7 ») donne les places qu'un modèle peut réellement occuper une fois l'incertitude prise en compte : deux modèles dont les intervalles se recouvrent ne sont pas départagés. Chaque classement (général, par modalité, par tâche) a ses propres scores, votes et rangs ; un modèle qui n'a pas été évalué dans un classement n'y figure pas.

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