03 Classements Serve

Classements des modèles

Bench : qualité mesurée de nos modèles

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 K3.1 ProMoonshotai	Mesuré	86.8-93.7	indisponible	90.0
2	DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeek	Mesuré	83.9-89.8	indisponible	86.7
3	Kimi K3Moonshotai	Mesuré	83.2-88.4	79.2	85.7
4	GLM 5.3Z.AI	Mesuré	81.0-86.6	76.1	83.7
5	DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek	Mesuré	80.7-85.7	81.1	83.1
6	DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek	Mesuré	80.0-85.0	77.4	82.4
7	Qwen3.8 2.4TQwen	Via LiveBench	73.9-88.0	78.5	80.9
8	GLM 5.3 FlashZ.AI	Mesuré	77.3-82.0	71.6	79.5
9	DeepSeek V4 Flash Vision ExpDeepSeek	Via LiveBench	72.2-86.4	76.8	79.3
10	GLM 5.2Z.AI	Mesuré	76.6-81.2	73.2	78.8
11	Qwen3.8 Flash NextQwen	Via LiveBench	71.7-85.9	76.2	78.8
12	Qwen3.8 27BQwen	Mesuré	75.9-81.1	75.3	78.4
13	Kimi K2.6Moonshotai	Mesuré	74.7-79.2	70.5	76.9
14	Kimi K2.7 CodeMoonshotai	Mesuré	73.9-79.0	68.4	76.4
15	GLM 5.1Z.AI	Mesuré	73.4-78.5	70.2	75.9
16	DeepSeek V4 ProDeepSeek	Mesuré	73.0-77.4	71.6	75.2
17	Kimi K2.5Moonshotai	Mesuré	71.6-75.4	69.1	73.4
18	Qwen3.5 397B A17BQwen3.5-397b-a17b	Mesuré	69.7-75.2	indisponible	72.4
19	MiniMax M3MiniMaxAI	Mesuré	69.5-75.0	67.3	72.2
20	gemma 4 31BGoogle	Via LMArena	66.4-77.0	indisponible	71.7
21	DeepSeek V4 FlashDeepSeek	Mesuré	67.0-75.2	74.2	71.1
22	Qwen3.6 27BQwen	Mesuré	68.3-73.6	64.0	70.9
23	GLM 5Z.AI	Mesuré	68.6-72.5	68.9	70.6
24	DeepSeek V3.2DeepSeek	Mesuré	68.5-72.2	51.8	70.3
25	Kimi K2 ThinkingMoonshotai	Mesuré	67.1-71.7	61.6	69.4
26	Qwen3 VL 235B A22B InstructQwen	Via LMArena	63.1-73.7	indisponible	68.4
27	GLM 4.5Z.AI	Via LiveBench	61.0-75.2	65.0	68.1
28	DeepSeek V3.2 ExpDeepSeek	Mesuré	65.1-70.8	49.9	68.0
29	Qwen3.5 122B A10BQwen	Via LMArena	62.7-73.3	indisponible	68.0
30	Qwen3.5 122B A10BQwen	Via LMArena	62.7-73.3	indisponible	68.0
31	DeepSeek V3.1 TerminusDeepSeek	Via LiveBench	60.7-74.9	64.7	67.8
32	gemma 4 31BGoogle	Mesuré	64.7-71.0	61.6	67.8
33	Qwen3.6 35B A3BQwen	Mesuré	65.2-69.9	indisponible	67.6
34	Qwen3.5 35B A3BQwen	Mesuré	64.3-70.7	indisponible	67.5
35	Mistral Large 4Mistral	Via LMArena	62.3-72.8	indisponible	67.5
36	Qwen3.5 27BQwen	Via LMArena	61.5-72.0	indisponible	66.8
37	Qwen3.5 27BQwen	Via LMArena	61.5-72.0	indisponible	66.8
38	Loes LargeQwen	Via LMArena	61.5-72.0	indisponible	66.8
39	GLM 4.7Z.AI	Mesuré	64.0-69.0	58.1	66.6
40	gemma 4 26B A4BGoogle	Mesuré	61.4-67.7	indisponible	64.6
41	Kimi K2 InstructMoonshotai	Mesuré	60.5-67.5	48.1	64.1
42	GLM 4.5 AirZ.AI	Via LiveBench	56.7-70.9	60.5	63.8
43	DeepSeek V3.1DeepSeek	Mesuré	59.6-67.5	indisponible	63.6
44	DeepSeek R1 0528DeepSeek	Mesuré	61.2-65.6	69.4	63.5
45	MiniMax M2.5MiniMaxAI	Via LiveBench	56.3-70.5	60.2	63.4
46	GPT-OSS 120BGpt-oss-120b	Mesuré	60.4-65.0	46.1	62.8
47	Qwen3.5 9BQwen	Mesuré	58.9-64.4	indisponible	61.7
48	DeepSeek R1DeepSeek	Mesuré	58.4-63.1	72.7	60.8
49	Qwen3 235B A22BQwen	Mesuré	57.5-63.4	63.4	60.5
50	Phi 4 reasoning plusMicrosoft	Via LiveBench	53.0-67.1	56.6	60.1

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 0528DeepSeek	indisponible	91.4	81.0	97.0	92.0	90.4
2	GPT-OSS 120BGpt-oss-120b	indisponible	indisponible	80.1	97.9	indisponible	89.0
3	DeepSeek R1DeepSeek	indisponible	90.8	71.5	97.3	90.0	87.4
4	GLM 4.6Z.AI	indisponible	85.5	82.0	93.5	indisponible	87.0
5	Qwen2.5 32BQwen	32B	83.3	indisponible	83.1	88.4	84.9
6	GLM 4.5Z.AI	indisponible	84.6	79.1	91.0	indisponible	84.9
7	gpt oss 20bOpenAI	21B	indisponible	71.5	96.0	indisponible	83.8
8	Qwen3 235B A22BQwen	235B	87.8	71.1	92.2	indisponible	83.7
9	DeepSeek V3.1DeepSeek	indisponible	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	81.9
11	GLM 4.5 AirZ.AI	110B	81.0	75.0	89.0	indisponible	81.7
12	Qwen 2.5 14BQwen	14B	79.7	indisponible	80.0	83.5	81.1
13	DeepSeek V3DeepSeek	indisponible	88.5	59.1	90.2	82.6	80.1
14	DeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek	70B	indisponible	65.2	94.5	indisponible	79.9
15	Qwen3 32BQwen	32B	82.4	68.4	88.5	indisponible	79.8
16	DeepSeek R1 Distill 32BDeepSeek	32B	indisponible	62.1	94.3	indisponible	78.2
17	Qwen3 14BQwen	14B	80.7	65.8	87.7	indisponible	78.1
18	Qwen3 30B A3BQwen	30B	79.5	65.8	86.6	indisponible	77.3
19	DeepSeek R1 Distill 14BDeepSeek	14B	indisponible	59.1	93.9	indisponible	76.5
20	Qwen 2.5 72BQwen	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 70BMeta	70B	86.0	50.5	77.0	88.4	75.5
23	Llama 3.1 405B InstructMeta	405B	87.3	50.7	73.8	89.0	75.2
24	Qwen 2.5 Coder 32BQwen	32B	indisponible	indisponible	57.2	92.7	75.0
25	Qwen3 8BQwen	8B	76.9	62.0	85.0	indisponible	74.6
26	Qwen 2.5 Coder 7BQwen	7B	indisponible	indisponible	57.2	88.4	72.8
27	DeepSeek R1 Distill Qwen 7BDeepSeek	7.6B	indisponible	49.1	92.8	indisponible	71.0
28	Llama 3.1 70BMeta	70B	83.6	41.7	68.0	80.5	68.5
29	Qwen2.5 7BQwen	7B	74.2	36.4	75.5	84.8	67.7
30	Gemma 3 27BGoogle	27B	indisponible	42.4	89.0	indisponible	65.7
31	Phi 4 Mini (3.8B)Microsoft	3.8B	67.3	indisponible	64.0	indisponible	65.7
32	gemma 3 12bGoogle	12B	indisponible	34.9	83.8	indisponible	59.3
33	gemma 2 27b itGoogle	27B	75.2	indisponible	42.3	indisponible	58.8
34	Phi 3.5 mini instructMicrosoft	3.8B	69.0	indisponible	48.5	indisponible	58.8
35	Llama 3.1 8BMeta	8B	69.4	30.4	51.9	72.6	56.1
36	Llama 3.2 3BMeta	3B	63.4	indisponible	48.0	indisponible	55.7
37	gemma 2 9b itGoogle	9.2B	71.3	indisponible	36.6	indisponible	54.0
38	Gemma 3 4BGoogle	4B	indisponible	30.8	75.6	indisponible	53.2
39	Mistral Nemo 12BEUMistral	12B	68.0	indisponible	38.0	indisponible	53.0
40	Llama 3.2 1BMeta	1B	49.3	indisponible	30.6	indisponible	40.0
41	Mistral 7B Instruct v0.2EUMistral	7.2B	60.1	indisponible	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 2bGoogle	2.5B	66 ms
2	gemma 2b itGoogle	2.5B	67 ms
3	Llama 3.2 3B InstructMeta	3.2B	76 ms
4	Phi 3 mini 128k instructMicrosoft	3.8B	81 ms
5	Apertus v1.1 1.5B InstructEUSwiss-ai	1.5B	81 ms
6	Flor 6.3B Instruct 4096EUBSC-LT	6.2B	81 ms
7	Phi 3.5 mini instructMicrosoft	3.8B	82 ms
8	granite vision 3.1 2b previewIbm-granite	3B	83 ms
9	Llama 3.2 1B InstructMeta	1.2B	87 ms
10	Meta Llama 3 8B InstructMeta	8B	89 ms
11	Qwen3 VL 2B InstructQwen	2.1B	93 ms
12	Phi 3.5 vision instructMicrosoft	4.1B	93 ms
13	Flor 6.3B InstructEUBSC-LT	6.2B	94 ms
14	Qwen3.5 0.8BQwen	0.9B	96 ms
15	Qwen3.5 2BQwen	2B	96 ms
16	Qwen2.5 14B InstructQwen	15B	98 ms
17	phi 4Microsoft	15B	98 ms
18	Qwen2.5 VL 7B Surg CholecT50NVIDIA	8.3B	101 ms
19	salamandra 7b instruct tools 16kEUBSC-LT	7.8B	102 ms
20	Phi 4 mini instructMicrosoft	3.8B	103 ms
21	salamandra 7b instruct 2606EUBSC-LT	7.8B	103 ms
22	X Reasoner 7BMicrosoft	8.3B	106 ms
23	EuroLLM 22B Instruct PreviewEUUtter-project	23B	109 ms
24	Llama Poro 2 8B SFTEULumiOpen	8B	109 ms
25	EuroVLM 1.7B PreviewEUUtter-project	2.1B	110 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.

La plateforme

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