Les 50 meilleurs modèles que nous hébergeons, uniquement des valeurs mesurées (Epoch AI, ou LiveBench et LMArena convertis vers la même échelle) ; les estimations ne sont pas classées.

#	Modèle	Source	Fourchette	LiveBench	Bench
1	Kimi K3 Moonshotai	Mesuré	81.4-87.6	79.2	84.3
2	GLM 5.3 Z.AI	Mesuré	80.1-85.5	76.1	82.4
3	DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek	Mesuré	79.4-84.4	81.1	82.0
4	DeepSeek V4 Pro 0813 DeepSeek	Mesuré	79.4-84.5	77.4	81.6
5	Qwen3.8 2.4T Qwen	Via LiveBench	72.9-85.6	78.5	79.3
6	GLM 5.3 Flash Z.AI	Mesuré	76.2-81.8	71.6	79.0
7	DeepSeek V4 Flash Vision Exp DeepSeek	Via LiveBench	71.5-84.2	76.8	77.9
8	Qwen3.8 Flash Next Qwen	Via LiveBench	71.1-83.7	76.2	77.4
9	GLM 5.2 Z.AI	Mesuré	75.1-80.0	73.2	77.3
10	Qwen3.8 27B Qwen	Mesuré	74.7-78.9	75.3	76.9
11	Kimi K2.6 Moonshotai	Mesuré	73.9-78.4	70.5	76.2
12	GLM 5.1 Z.AI	Mesuré	72.6-77.2	70.2	75.0
13	Kimi K2.7 Code Moonshotai	Mesuré	72.4-77.1	68.4	74.8
14	DeepSeek V4 Pro DeepSeek	Mesuré	71.8-75.9	71.6	74.0
15	Kimi K2.5 Moonshotai	Mesuré	70.5-74.1	69.1	72.5
16	gemma 4 31B Google	Via LMArena	64.0-79.6	—	71.8
17	MiniMax M3 MiniMaxAI	Mesuré	66.0-75.0	67.3	71.4
18	Qwen3.5 397B A17B Qwen3.5-397b-a17b	Mesuré	68.7-72.9	—	70.8
19	MiniMax M2.5 MiniMaxAI	Mesuré	65.8-72.4	60.2	70.8
20	Qwen3.6 27B Qwen	Mesuré	67.7-72.3	64.0	70.6
21	DeepSeek V4 Flash DeepSeek	Mesuré	67.1-72.7	74.2	70.1
22	DeepSeek V3.2 DeepSeek	Mesuré	68.0-71.6	51.8	70.1
23	Kimi K2 Thinking Moonshotai	Mesuré	66.7-71.7	61.6	70.0
24	Mistral Large 4 Mistral	Via LMArena	62.0-77.7	—	69.9
25	GLM 5 Z.AI	Mesuré	67.2-72.1	68.9	69.7
26	DeepSeek V3.2 Exp DeepSeek	Mesuré	65.6-71.2	49.9	68.7
27	Qwen3 VL 235B A22B Instruct Qwen	Via LMArena	60.6-76.2	—	68.4
28	GLM 4.5 Z.AI	Via LiveBench	61.8-74.5	65.0	68.1
29	Qwen3.5 122B A10B Qwen	Via LMArena	60.2-75.8	—	68.0
30	Qwen3.5 122B A10B Qwen	Via LMArena	60.2-75.8	—	68.0
31	DeepSeek V3.1 Terminus DeepSeek	Via LiveBench	61.6-74.2	64.7	67.9
32	Qwen3.6 35B A3B Qwen	Mesuré	64.4-70.4	—	67.6
33	GLM 4.7 Z.AI	Mesuré	64.7-70.2	58.1	67.2
34	Qwen3.5 27B Qwen	Via LMArena	58.9-74.5	—	66.7
35	NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B NVFP4 NVIDIA	Via LMArena	58.9-74.5	—	66.7
36	Loes Large Qwen	Via LMArena	58.9-74.5	—	66.7
37	Qwen3.5 27B Qwen	Via LMArena	58.9-74.5	—	66.7
38	gemma 4 31B Google	Mesuré	63.0-69.0	61.6	66.1
39	Qwen3.5 35B A3B Qwen	Mesuré	62.6-68.6	—	65.6
40	gemma 4 26B A4B Google	Mesuré	60.7-66.8	—	64.8
41	GLM 4.5 Air Z.AI	Via LiveBench	58.1-70.8	60.5	64.4
42	DeepSeek R1 0528 DeepSeek	Mesuré	60.8-66.0	69.4	64.1
43	Kimi K2 Instruct Moonshotai	Mesuré	57.8-65.2	48.1	62.7
44	GPT-OSS 120B Gpt-oss-120b	Mesuré	57.4-65.5	46.1	62.5
45	DeepSeek V3.1 DeepSeek	Mesuré	57.2-66.5	—	62.4
46	Qwen3.5 9B Qwen	Mesuré	57.6-63.9	—	61.8
47	Qwen3 235B A22B Qwen	Mesuré	56.5-63.5	63.4	61.7
48	Qwen3 235B A22B Instruct Qwen3-235b-a22b-instruct-2507	Mesuré	56.4-63.5	48.8	61.2
49	Phi 4 reasoning plus Microsoft	Via LiveBench	54.9-67.5	56.6	61.2
50	DeepSeek R1 DeepSeek	Mesuré	57.7-63.0	72.7	61.2

Sources : Epoch AI et LMArena (CC BY 4.0), LiveBench. Actualisé chaque matin. epoch.ai ↗

Classement d'intelligence

Classés selon un indice composite de benchmarks publiés. Plus élevé, c'est mieux.

#	Modèle	Taille	MMLU	GPQA	MATH	Code	Indice
1	DeepSeek R1 0528 DeepSeek	—	91.4	81.0	97.0	92.0	90.4
2	GPT-OSS 120B Gpt-oss-120b	—	—	80.1	97.9	—	89.0
3	DeepSeek R1 DeepSeek	—	90.8	71.5	97.3	90.0	87.4
4	GLM 4.6 Z.AI	—	85.5	82.0	93.5	—	87.0
5	GLM 4.5 Z.AI	—	84.6	79.1	91.0	—	84.9
6	Qwen2.5 32B Qwen	32B	83.3	—	83.1	88.4	84.9
7	gpt oss 20b OpenAI	21B	—	71.5	96.0	—	83.8
8	Qwen3 235B A22B Qwen	235B	87.8	71.1	92.2	—	83.7
9	DeepSeek V3.1 DeepSeek	—	90.0	67.0	92.0	85.0	83.5
10	DeepSeek V3 (685B MoE) DeepSeek	685B	89.5	62.7	91.6	84.0	82.0
11	GLM 4.5 Air Z.AI	110B	81.0	75.0	89.0	—	81.7
12	Qwen 2.5 14B Qwen	14B	79.7	—	80.0	83.5	81.1
13	DeepSeek V3 DeepSeek	—	88.5	59.1	90.2	82.6	80.1
14	DeepSeek R1 Distill Llama 70B DeepSeek	70B	—	65.2	94.5	—	79.9
15	Qwen3 32B Qwen	32B	82.4	68.4	88.5	—	79.8
16	DeepSeek R1 Distill 32B DeepSeek	32B	—	62.1	94.3	—	78.2
17	Qwen3 14B Qwen	14B	80.7	65.8	87.7	—	78.1
18	Qwen3 30B A3B Qwen	30B	79.5	65.8	86.6	—	77.3
19	DeepSeek R1 Distill 14B DeepSeek	14B	—	59.1	93.9	—	76.5
20	Qwen 2.5 72B Qwen	72B	86.1	49.0	83.1	86.6	76.2
21	Phi 4 (14B) Microsoft	14B	84.8	56.1	80.4	82.6	76.0
22	Llama 3.3 70B Meta	70B	86.0	50.5	77.0	88.4	75.5
23	Llama 3.1 405B Instruct Meta	405B	87.3	50.7	73.8	89.0	75.2
24	Qwen 2.5 Coder 32B Qwen	32B	—	—	57.2	92.7	75.0
25	Qwen3 8B Qwen	8B	76.9	62.0	85.0	—	74.6
26	Qwen 2.5 Coder 7B Qwen	7B	—	—	57.2	88.4	72.8
27	DeepSeek R1 Distill Qwen 7B DeepSeek	7.6B	—	49.1	92.8	—	71.0
28	Llama 3.1 70B Meta	70B	83.6	41.7	68.0	80.5	68.5
29	Qwen2.5 7B Qwen	7B	74.2	36.4	75.5	84.8	67.7
30	Phi 4 Mini (3.8B) Microsoft	3.8B	67.3	—	64.0	—	65.7
31	Gemma 3 27B Google	27B	—	42.4	89.0	—	65.7
32	gemma 3 12b Google	12B	—	34.9	83.8	—	59.4
33	gemma 2 27b it Google	27B	75.2	—	42.3	—	58.8
34	Phi 3.5 mini instruct Microsoft	3.8B	69.0	—	48.5	—	58.8
35	Llama 3.1 8B Meta	8B	69.4	30.4	51.9	72.6	56.1
36	Llama 3.2 3B Meta	3B	63.4	—	48.0	—	55.7
37	gemma 2 9b it Google	9.2B	71.3	—	36.6	—	54.0
38	Gemma 3 4B Google	4B	—	30.8	75.6	—	53.2
39	Mistral Nemo 12BEU Mistral	12B	68.0	—	38.0	—	53.0
40	Llama 3.2 1B Meta	1B	49.3	—	30.6	—	40.0
41	Mistral 7B Instruct v0.2EU Mistral	7.2B	60.1	—	11.2	30.5	33.9

Les benchmarks sont des chiffres publiés par les auteurs des modèles et par des classements ouverts (dernière mise à jour : 2026-06). La méthodologie varie selon les modèles : l'indice sert donc à ordonner, il ne constitue pas un benchmark contrôlé.

Classement de vitesse

Classés selon le temps de réponse réel mesuré sur nos propres GPU européens. Plus bas, c'est mieux.

#	Modèle	Taille	Réponse
1	codegemma 2b Google	2.5B	66 ms
2	Llama 3.2 3B Instruct Meta	3.2B	76 ms
3	Apertus v1.1 1.5B InstructEU Swiss-ai	1.5B	81 ms
4	Phi 3 mini 128k instruct Microsoft	3.8B	81 ms
5	Flor 6.3B Instruct 4096EU BSC-LT	6.2B	81 ms
6	Phi 3.5 mini instruct Microsoft	3.8B	82 ms
7	granite vision 3.1 2b preview Ibm-granite	3B	83 ms
8	Llama 3.2 1B Instruct Meta	1.2B	87 ms
9	Meta Llama 3 8B Instruct Meta	8B	89 ms
10	Qwen3 VL 2B Instruct Qwen	2.1B	93 ms
11	Phi 3.5 vision instruct Microsoft	4.1B	93 ms
12	Flor 6.3B InstructEU BSC-LT	6.2B	94 ms
13	Qwen3.5 0.8B Qwen	0.9B	96 ms
14	Qwen3.5 2B Qwen	2B	96 ms
15	Qwen2.5 14B Instruct Qwen	15B	98 ms
16	phi 4 Microsoft	15B	98 ms
17	Qwen2.5 VL 7B Surg CholecT50 NVIDIA	8.3B	101 ms
18	Phi 4 mini instruct Microsoft	3.8B	103 ms
19	salamandra 7b instruct 2606EU BSC-LT	7.8B	103 ms
20	X Reasoner 7B Microsoft	8.3B	106 ms
21	Llama Poro 2 8B SFTEU LumiOpen	8B	109 ms
22	EuroLLM 22B Instruct PreviewEU Utter-project	23B	109 ms
23	EuroVLM 1.7B PreviewEU Utter-project	2.1B	110 ms
24	Loes EUEU HostYourAI	22B	111 ms
25	Apertus v1.1 4B InstructEU Swiss-ai	3.8B	115 ms

Les temps de réponse ont été mesurés lors de notre dernière vérification de chaque modèle et varient selon la charge et les démarrages à froid.

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