# Classement des modèles de langage à faire tourner chez soi

> Dans l'édition du 28 septembre 2026, DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek) est en tête des modèles qui tournent sur une machine que l'on peut avoir chez soi avec un score IA de 87,3, ex æquo avec 4 autres modèles dont GLM-5.3-Flash et DeepSeek-V4-Flash. La marge du premier va de 83,4 à 91,3 ; deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. 73 modèles sont classés, 54 autres ont un score provisoire.

Page : https://quelleia.com/classement/locaux/
Édition : 2026-W40, 28 septembre 2026
Question : Quel est le meilleur modèle à faire tourner chez soi ?

## Comment lire ce classement

Ce classement reprend le score IA général et ne garde que les modèles ouverts qui tiennent sur une des machines que nous suivons, de une carte graphique de 8 Go à quatre DGX Spark en grappe (448 Go utiles). La mémoire affichée est une estimation pour la version allégée à 4 bits, celle que l'on télécharge le plus souvent. La barre indique la marge d'erreur : deux modèles dont les barres se chevauchent sont ex æquo.

## Modèles classés (73)

| Rang | Modèle | Éditeur | Score | Marge à 90 % | Couverture | Mesures | Mémoire estimée (version allégée à 4 bits) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 87,3 | de 83,4 à 91,3 | 80 % | 15 | 380,9 Go (4 DGX Spark, 512 Go) |
| 2 | GLM-5.3-Flash | Z.ai (Zhipu AI) | 84,7 | de 82,3 à 87,2 | 100 % | 30 | 220,8 Go (2 DGX Spark, 256 Go) |
| 3 | DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek | 82,6 | de 75,9 à 89,3 | 80 % | 14 | 196,0 Go (2 DGX Spark, 256 Go) |
| 4 | Qwen 3.8 27B | Alibaba | 82,4 | de 77,5 à 87,3 | 85 % | 23 | 18,6 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 5 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 80,6 | de 70,7 à 90,4 | 65 % | 7 | 213,2 Go (2 DGX Spark, 256 Go) |
| 6 | Inkling-Small | Thinking Machines | 79,8 | de 76,5 à 83,0 | 85 % | 20 | 190,4 Go (2 DGX Spark, 256 Go) |
| 7 | MiniMax-M3 | MiniMax | 79,8 | de 76,6 à 82,9 | 100 % | 26 | 295,3 Go (Mac 512 Go) |
| 8 | Qwen3.5 397B-A17B | Alibaba | 77,2 | de 74,4 à 79,9 | 100 % | 17 | 273,9 Go (Mac 512 Go) |
| 9 | Qwen3.6 27B | Alibaba | 75,6 | de 72,5 à 78,7 | 60 % | 17 | 19,2 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 10 | MiniMax-M2.7 | MiniMax | 75,1 | de 70,6 à 79,5 | 65 % | 14 | 158,7 Go (Ryzen AI Max 192 Go) |
| 11 | Gemma 4 31B IT | Google DeepMind | 74,8 | de 71,8 à 77,8 | 85 % | 26 | 21,4 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 12 | GLM-4.7 | Z.ai (Zhipu AI) | 74,5 | de 70,9 à 78,2 | 95 % | 19 | 246,3 Go (DGX Station) |
| 13 | MiniMax-M2.5 | MiniMax | 74,5 | de 69,3 à 79,8 | 95 % | 13 | 158,0 Go (Ryzen AI Max 192 Go) |
| 14 | Muse Glimmer 30B | Meta AI | 73,8 | de 68,4 à 79,2 | 65 % | 7 | 20,7 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 15 | Gemma 4 26B A4B | Google DeepMind | 72,7 | de 69,2 à 76,2 | 85 % | 25 | 17,9 Go (PC portable Intel Core Ultra 32 Go) |
| 16 | GLM-4.6 | Z.ai (Zhipu AI) | 71,4 | de 67,5 à 75,3 | 65 % | 13 | 246,3 Go (DGX Station) |
| 17 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | 70,6 | de 66,9 à 74,4 | 85 % | 17 | 88,3 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 18 | GLM-4.5 | Z.ai (Zhipu AI) | 70,1 | de 63,2 à 77,0 | 60 % | 9 | 244,9 Go (DGX Station) |
| 19 | Qwen3.5-35B-A3B | Alibaba | 68,8 | de 65,5 à 72,1 | 80 % | 23 | 24,1 Go (Mac 36 Go) |
| 20 | Qwen3-Coder-480B-A35B | Alibaba | 68,5 | de 64,3 à 72,8 | 65 % | 11 | 331,2 Go (Mac 512 Go) |
| 21 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) | Alibaba | 67,5 | de 62,6 à 72,4 | 75 % | 16 | 162,2 Go (Mac 256 Go) |
| 22 | Qwen3-235B-A22B | Alibaba | 66,5 | de 62,6 à 70,3 | 75 % | 17 | 162,2 Go (Mac 256 Go) |
| 23 | Trinity Large Thinking | Arcee AI | 66,2 | de 61,4 à 71,0 | 65 % | 11 | 274,6 Go (Mac 512 Go) |
| 24 | chutes/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | Alibaba | 66,2 | de 56,6 à 75,7 | 60 % | 11 | 56,1 Go (Mac 96 Go) |
| 25 | gpt-oss-120b | OpenAI | 66,2 | de 61,6 à 70,8 | 90 % | 30 | 80,7 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 26 | Qwen3.5-9B | Alibaba | 65,7 | de 62,1 à 69,2 | 60 % | 16 | 6,7 Go (Carte graphique 10 Go) |
| 27 | MiniMax-M2 | MiniMax | 65,4 | de 57,0 à 73,8 | 80 % | 10 | 158,7 Go (Ryzen AI Max 192 Go) |
| 28 | Qwen3-14B | Alibaba | 63,1 | de 58,5 à 67,6 | 60 % | 15 | 10,2 Go (PC portable 16 Go) |
| 29 | Qwen3-32B | Alibaba | 62,8 | de 58,6 à 67,0 | 75 % | 21 | 22,1 Go (Mac 32 Go) |
| 30 | GLM-4.5-Air | Z.ai (Zhipu AI) | 62,3 | de 53,7 à 70,8 | 75 % | 14 | 76,2 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 31 | Qwen3-Next-80B-A3B Thinking | Alibaba | 61,8 | de 52,7 à 70,8 | 60 % | 11 | 56,1 Go (Mac 96 Go) |
| 32 | glm-4.7-flash | Z.ai (Zhipu AI) | 61,8 | de 57,8 à 65,7 | 75 % | 17 | 21,5 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 33 | QwQ-32B | Alibaba | 61,2 | de 54,7 à 67,8 | 75 % | 15 | 22,1 Go (Mac 32 Go) |
| 34 | gpt-oss-20b | OpenAI | 59,9 | de 53,9 à 66,0 | 75 % | 23 | 14,5 Go (Mac 24 Go) |
| 35 | Nemotron 3 Super 120B | NVIDIA | 59,7 | de 50,4 à 69,0 | 60 % | 7 | 82,8 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 36 | Qwen3-30B-A3B | Alibaba | 59,7 | de 54,1 à 65,2 | 75 % | 18 | 20,7 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 37 | Qwen3-8B | Alibaba | 58,1 | de 50,9 à 65,3 | 60 % | 16 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 38 | Cohere Command A | Cohere | 56,8 | de 50,3 à 63,2 | 75 % | 9 | 76,6 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 39 | Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | 56,8 | de 46,5 à 67,1 | 60 % | 7 | 20,7 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 40 | Llama 4 Maverick | Meta AI | 56,0 | de 51,8 à 60,2 | 80 % | 22 | 276,0 Go (Mac 512 Go) |
| 41 | Mistral Small 3.2 | Mistral AI | 56,0 | de 52,2 à 59,8 | 80 % | 22 | 16,6 Go (Mac 24 Go) |
| 42 | Magistral Small 1.2 | Mistral AI | 54,4 | de 49,8 à 59,1 | 60 % | 11 | 16,6 Go (Mac 24 Go) |
| 43 | Gemma 3 27B | Google DeepMind | 54,2 | de 49,6 à 58,8 | 80 % | 23 | 18,6 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 44 | Granite 4.1 8B | IBM | 52,9 | de 41,8 à 64,0 | 65 % | 7 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 45 | Llama 3.1-405B | Meta AI | 52,6 | de 48,6 à 56,6 | 75 % | 18 | 279,4 Go (Mac 512 Go) |
| 46 | OLMo 3.1 32B Instruct | Allen Institute for AI | 52,4 | de 43,1 à 61,6 | 60 % | 12 | 22,2 Go (Mac 32 Go) |
| 47 | Nemotron 3 Nano 30B | NVIDIA | 51,3 | de 41,8 à 60,9 | 60 % | 14 | 21,8 Go (Carte graphique 24 Go) |
| 48 | Llama 4 Scout | Meta AI | 51,1 | de 46,8 à 55,3 | 80 % | 23 | 75,2 Go (Carte graphique 96 Go) |
| 49 | Llama 3.3 70B | Meta AI | 50,5 | de 46,4 à 54,6 | 90 % | 25 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| 50 | Gemma 3n E4B | Google DeepMind | 50,3 | de 41,0 à 59,6 | 60 % | 13 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 51 | Qwen2.5-72B | Alibaba | 50,3 | de 46,1 à 54,5 | 95 % | 23 | 50,2 Go (Mac 96 Go) |
| 52 | Gemma 3 12B | Google DeepMind | 48,7 | de 42,8 à 54,6 | 75 % | 21 | 8,3 Go (Carte graphique 12 Go) |
| 53 | Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct | NVIDIA | 48,2 | de 37,9 à 58,4 | 60 % | 11 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| 54 | Llama 3.1-70B | Meta AI | 47,9 | de 43,1 à 52,8 | 90 % | 20 | 48,7 Go (Mac 96 Go) |
| 55 | OLMo 3 32B Think | Ai2 | 45,0 | de 33,4 à 56,7 | 60 % | 7 | 22,1 Go (Mac 32 Go) |
| 56 | Phi-4 | Microsoft | 45,0 | de 34,9 à 55,2 | 90 % | 16 | 9,7 Go (Carte graphique 12 Go) |
| 57 | Llama 3-70B | Meta AI | 43,5 | de 37,4 à 49,5 | 75 % | 15 | 48,7 Go (Mac 96 Go) |
| 58 | Gemma 3 4B | Google DeepMind | 39,8 | de 31,1 à 48,5 | 75 % | 19 | 2,8 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 59 | Gemma 2 9B | Google DeepMind | 37,0 | de 27,6 à 46,3 | 60 % | 13 | 6,4 Go (Carte graphique 10 Go) |
| 60 | Mistral NeMo | Mistral AI | 35,9 | de 26,7 à 45,2 | 50 % | 8 | 8,5 Go (Carte graphique 12 Go) |
| 61 | Ministral 8B | Mistral AI | 32,5 | de 22,6 à 42,4 | 75 % | 12 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 62 | Yi-1.5-34B | 01.AI | 30,4 | de 19,0 à 41,9 | 60 % | 12 | 23,7 Go (Mac 32 Go) |
| 63 | Llama 3.1-8B | Meta AI | 28,9 | de 20,0 à 37,7 | 90 % | 24 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 64 | Llama 3-8B | Meta AI | 28,1 | de 18,2 à 38,0 | 75 % | 16 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 65 | Mixtral 8x7B | Mistral AI | 28,1 | de 17,3 à 38,9 | 75 % | 14 | 32,2 Go (Mac 48 Go) |
| 66 | Qwen1.5-14B | Alibaba | 23,4 | de 11,0 à 35,7 | 60 % | 11 | 9,8 Go (Carte graphique 12 Go) |
| 67 | Llama 2-70B | Meta AI | 16,9 | de 4,2 à 29,5 | 75 % | 15 | 47,6 Go (Ryzen AI Max 64 Go) |
| 68 | Llama 3.2 3B | Meta AI | 16,1 | de 2,6 à 29,5 | 75 % | 14 | 2,2 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 69 | Gemma 7B | Google DeepMind | 10,1 | de 0,0 à 24,4 | 60 % | 11 | 5,9 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 70 | Llama 2-13B | Meta AI | 8,2 | de 0,0 à 23,5 | 75 % | 13 | 9,0 Go (Carte graphique 12 Go) |
| 71 | Llama 2-7B | Meta AI | 1,7 | de 0,0 à 19,3 | 75 % | 11 | 4,7 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 72 | Gemma 2B | Google DeepMind | 0,0 | de 0,0 à 18,0 | 50 % | 9 | 1,7 Go (Carte graphique 8 Go) |
| 73 | Llama 3.2 1B | Meta AI | 0,0 | de 0,0 à 16,6 | 90 % | 17 | 0,9 Go (Carte graphique 8 Go) |

## Scores provisoires (54)

Ces modèles n'ont pas encore assez de mesures pour recevoir un rang. Ils sont listés du score le plus haut au plus bas.

| Rang | Modèle | Éditeur | Score | Marge à 90 % | Couverture | Mesures | Mémoire estimée (version allégée à 4 bits) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| provisoire | Voxtral Small | Mistral AI | 68,8 | de 50,3 à 87,3 | 10 % | 6 | 16,6 Go (Mac 24 Go) |
| provisoire | qwen3-coder-next | Alibaba | 65,4 | de 56,6 à 74,3 | 35 % | 4 | 55,2 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | Ministral 3 14B | Mistral AI | 64,6 | de 46,5 à 82,8 | 10 % | 8 | 9,7 Go (Carte graphique 12 Go) |
| provisoire | GLM-4.6V | Z.ai (Zhipu AI) | 64,4 | de 54,3 à 74,4 | 45 % | 5 | 74,3 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Devstral 2 | Mistral AI | 63,3 | de 55,0 à 71,6 | 5 % | 1 | 84,9 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Mistral Small 4 | Mistral AI | 63,3 | de 57,2 à 69,5 | 25 % | 3 | 82,1 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Qwen3.5-4B | Alibaba | 63,1 | de 51,6 à 74,6 | 20 % | 9 | 3,2 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | LFM 2 8B A1B | Liquid AI | 62,5 | de 35,5 à 89,6 | 10 % | 1 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Ministral 3 8B | Mistral AI | 61,2 | de 44,9 à 77,5 | 10 % | 8 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | DeepSeek | 59,7 | de 47,4 à 71,9 | 30 % | 8 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | GLM-4.5V | Z.ai (Zhipu AI) | 59,1 | de 49,4 à 68,9 | 55 % | 6 | 74,3 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | NVIDIA | 59,1 | de 47,5 à 70,8 | 40 % | 4 | 174,8 Go (Mac 256 Go) |
| provisoire | INTELLECT-3 | Prime Intellect | 58,9 | de 48,6 à 69,1 | 50 % | 5 | 73,8 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Aya Expanse 32B | Cohere | 58,1 | de 41,3 à 74,9 | 10 % | 6 | 22,1 Go (Mac 32 Go) |
| provisoire | Step 3 | StepFun | 58,1 | de 48,5 à 67,7 | 55 % | 6 | 221,5 Go (2 DGX Spark, 256 Go) |
| provisoire | Hermes 4 70B | Nous Research | 57,6 | de 30,5 à 84,7 | 10 % | 1 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 | NVIDIA | 57,6 | de 47,0 à 68,1 | 50 % | 5 | 34,4 Go (Mac 48 Go) |
| provisoire | Magistral Small 1.0 | Mistral AI | 56,8 | de 53,6 à 60,0 | 45 % | 10 | 16,6 Go (Mac 24 Go) |
| provisoire | Granite 4.2 30B | IBM | 55,0 | de 42,5 à 67,4 | 40 % | 4 | 20,2 Go (Carte graphique 24 Go) |
| provisoire | Ling-flash-2.0 | Ant Group | 55,0 | de 43,8 à 66,2 | 50 % | 5 | 71,0 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | Qwen3-4B | Alibaba | 53,9 | de 47,7 à 60,1 | 35 % | 10 | 2,8 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Ring-flash-2.0 | Ant Group | 51,8 | de 40,4 à 63,3 | 50 % | 5 | 71,0 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | LFM2 24B A2B | Liquid AI | 51,6 | de 24,3 à 78,8 | 10 % | 1 | 16,6 Go (Mac 24 Go) |
| provisoire | EuroLLM 22B Instruct | EuroLLM | 51,3 | de 39,6 à 63,0 | 10 % | 9 | 15,2 Go (Mac 24 Go) |
| provisoire | Molmo 2 8B | Allen Institute for AI | 51,3 | de 35,1 à 67,5 | 15 % | 2 | 6,0 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Apertus v1.5 70B | Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) | 50,0 | de 31,9 à 68,1 | 10 % | 9 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | Ministral 3 3B | Mistral AI | 45,6 | de 30,1 à 61,0 | 10 % | 8 | 2,1 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Qwen3.8 Flash | Alibaba | 43,7 | de 16,2 à 71,3 | 10 % | 1 | 86,2 Go (Carte graphique 96 Go) |
| provisoire | Apertus 70B Instruct | Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) | 43,5 | de 26,9 à 60,0 | 10 % | 6 | 48,3 Go (Mac 96 Go) |
| provisoire | Apertus 1.5 8B | Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) | 38,5 | de 10,8 à 66,3 | 10 % | 1 | 5,5 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Luciole 23B Instruct 1.1 | OpenLLM-France | 38,3 | de 23,4 à 53,1 | 10 % | 8 | 16,0 Go (Mac 24 Go) |
| provisoire | c4ai-command-r-08-2024 | Cohere | 37,7 | de 25,7 à 49,8 | 25 % | 7 | 22,3 Go (Mac 32 Go) |
| provisoire | EuroLLM 9B Instruct (2512) | EuroLLM | 35,1 | de 18,9 à 51,4 | 10 % | 8 | 6,3 Go (Carte graphique 10 Go) |
| provisoire | deepseek-r1-0528-qwen3-8b | DeepSeek | 33,6 | de 7,7 à 59,4 | 45 % | 8 | 5,7 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | granite-4.0-micro | IBM | 33,3 | de 18,7 à 47,9 | 45 % | 9 | 2,3 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | nvidia-nemotron-nano-9b-v2 | NVIDIA | 31,7 | de 14,7 à 48,8 | 10 % | 5 | 6,1 Go (Carte graphique 10 Go) |
| provisoire | Qwen3.5-2B | Alibaba | 24,9 | de 5,7 à 44,2 | 25 % | 9 | 1,6 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | OLMo 2 Furious 13B | Allen Institute for AI | 22,9 | de 8,9 à 36,8 | 10 % | 5 | 9,5 Go (Carte graphique 12 Go) |
| provisoire | Apertus 8B Instruct | Swiss AI (EPFL | 22,6 | de 4,7 à 40,5 | 10 % | 5 | 5,6 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | EuroLLM 9B Instruct | EuroLLM | 21,0 | de 5,2 à 36,9 | 10 % | 8 | 6,3 Go (Carte graphique 10 Go) |
| provisoire | Luciole 8B Instruct 1.1 | OpenLLM-France | 16,6 | de 2,2 à 30,9 | 10 % | 8 | 5,6 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Falcon 2 11B | Technology Innovation Institute | 12,9 | de 0,0 à 29,7 | 10 % | 5 | 7,7 Go (Carte graphique 10 Go) |
| provisoire | Mistral 7B v0.3 | Mistral AI | 10,3 | de 0,0 à 27,8 | 45 % | 9 | 5,0 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Qwen2.5-1.5B | Alibaba | 9,0 | de 0,0 à 27,0 | 10 % | 5 | 1,1 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Mistral 7B v0.1 | Mistral AI | 7,7 | de 0,0 à 32,9 | 10 % | 5 | 5,0 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | ALIA-40b | Barcelona Supercomputing Center | 7,2 | de 0,0 à 35,1 | 10 % | 5 | 27,9 Go (Carte graphique 32 Go) |
| provisoire | Gemma 3 1B | Google DeepMind | 0,0 | de 0,0 à 0,7 | 45 % | 11 | 0,7 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Gemma 3 270M | Google DeepMind | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 8 | 0,2 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Phi-2 | Microsoft | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 5 | 1,9 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Phi-4 Mini | Microsoft | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 35 % | 7 | 2,6 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Phi-4 Reasoning | Microsoft | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 5 | 10,1 Go (PC portable 16 Go) |
| provisoire | Phi-4-Reasoning-plus | Microsoft | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 3 | 10,1 Go (PC portable 16 Go) |
| provisoire | Qwen3.5-0.8B | Alibaba | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 8 | 0,6 Go (Carte graphique 8 Go) |
| provisoire | Salamandra 7B Instruct | Barcelona Supercomputing Center | 0,0 | de 0,0 à 0,0 | 10 % | 8 | 5,4 Go (Carte graphique 8 Go) |

## Ce qui compose le score

Le score général pondère dix tâches. Chaque tâche agrège ses benchmarks. Données et Sécurité restent des dossiers, sans poids, faute de sources solides.

- Raisonnement : 15 % du score général, 9 benchmarks
- Code : 15 % du score général, 13 benchmarks
- Agents : 15 % du score général, 9 benchmarks
- Usage : 10 % du score général, 1 benchmark
- Maths : 10 % du score général, 8 benchmarks
- Sciences : 10 % du score général, 5 benchmarks
- Français : 10 % du score général, 10 benchmarks
- Vision : 5 % du score général, 3 benchmarks
- Écriture : 5 % du score général, 1 benchmark
- Web : 5 % du score général, 1 benchmark

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com