# Classement Code des modèles de langage, édition du 28 septembre 2026

62 modèles classés. Le score IA est une estimation, donnée avec sa marge à 90 % : deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo.

| Rang | Modèle | Éditeur | Score | Marge | Mesures |
| ---: | --- | --- | ---: | --- | ---: |
| 1 | [Claude Opus 5.5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-5-5/) | Anthropic | 99,9 | de 97,9 à 101,8 | 6 |
| 2 | [Claude Fable 5.1](https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5-1/) | Anthropic | 98,6 | de 96,6 à 100,5 | 8 |
| 3 | [Claude Sonnet 5.5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5-5/) | Anthropic | 98,3 | de 95,6 à 101,0 | 4 |
| 4 | [GPT-6 Astra](https://quelleia.com/modeles/gpt-6-astra/) | OpenAI | 97,8 | de 95,1 à 100,4 | 8 |
| 5 | [Claude Fable 5](https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5/) | Anthropic | 96,0 | de 93,7 à 98,2 | 9 |
| 6 | [Claude Opus 5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-5/) | Anthropic | 95,4 | de 93,7 à 97,1 | 9 |
| 7 | [Claude Opus 4.8](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-8/) | Anthropic | 92,3 | de 90,6 à 94,0 | 7 |
| 8 | [GPT-5.6 Terra](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-terra/) | OpenAI | 91,8 | de 88,9 à 94,6 | 6 |
| 9 | [GLM-5.3](https://quelleia.com/modeles/glm-5-3/) | Z.ai (Zhipu AI) | 91,5 | de 89,3 à 93,7 | 6 |
| 10 | [GPT-5.6 Sol](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-sol/) | OpenAI | 91,3 | de 89,3 à 93,2 | 10 |
| 11 | [Grok 4.6](https://quelleia.com/modeles/grok-4-6/) | xAI | 91,0 | de 88,6 à 93,4 | 7 |
| 12 | [Grok 4.7](https://quelleia.com/modeles/grok-4-7/) | xAI | 91,0 | de 87,4 à 94,6 | 4 |
| 13 | [Claude Sonnet 5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5/) | Anthropic | 90,7 | de 88,2 à 93,2 | 8 |
| 14 | [Grok 4.5](https://quelleia.com/modeles/grok-4-5/) | xAI | 90,7 | de 86,3 à 95,1 | 6 |
| 15 | [Gemini 3.8 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-8-flash/) | Google DeepMind | 90,5 | de 87,5 à 93,4 | 7 |
| 16 | [Kimi K3](https://quelleia.com/modeles/kimi-k3/) | Moonshot | 90,5 | de 88,6 à 92,3 | 8 |
| 17 | [GPT-5.5](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-5/) | OpenAI | 90,2 | de 88,6 à 91,8 | 10 |
| 18 | [Gemini 3.7 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-7-flash/) | Google DeepMind | 90,2 | de 87,5 à 92,9 | 5 |
| 19 | [Claude Opus 4.7](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-7/) | Anthropic | 89,9 | de 88,0 à 91,9 | 9 |
| 20 | [GPT-5.6 Luna](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-luna/) | OpenAI | 89,4 | de 85,5 à 93,3 | 7 |
| 21 | [Claude Opus 4.6](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-6/) | Anthropic | 89,2 | de 87,4 à 91,0 | 7 |
| 22 | [GLM-5.3-Flash](https://quelleia.com/modeles/glm-5-3-flash/) | Z.ai (Zhipu AI) | 88,9 | de 84,9 à 92,9 | 4 |
| 23 | [GPT-5.4](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-4/) | OpenAI | 88,9 | de 87,5 à 90,4 | 9 |
| 24 | [Muse Spark 1.2](https://quelleia.com/modeles/muse-spark-1-2/) | Meta AI | 86,6 | de 83,3 à 89,9 | 5 |
| 25 | [Claude Sonnet 4.6](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-4-6/) | Anthropic | 86,0 | de 80,6 à 91,4 | 8 |
| 26 | [Gemini 3.6 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-6-flash/) | Google DeepMind | 85,2 | de 81,9 à 88,6 | 5 |
| 27 | [GPT-5.2](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-2/) | OpenAI | 84,7 | de 81,3 à 88,2 | 5 |
| 28 | [Muse Spark 1.1](https://quelleia.com/modeles/muse-spark-1-1/) | Meta AI | 84,7 | de 80,4 à 89,0 | 4 |
| 29 | [Claude Opus 4.5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-5/) | Anthropic | 84,2 | de 81,1 à 87,3 | 6 |
| 30 | [Gemini 3 Pro](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-pro/) | Google DeepMind | 84,2 | de 81,1 à 87,4 | 5 |
| 31 | [GLM-5.2](https://quelleia.com/modeles/glm-5-2/) | Z.ai (Zhipu AI) | 82,9 | de 79,7 à 86,1 | 7 |
| 32 | [Gemini 3.5 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-5-flash/) | Google DeepMind | 82,6 | de 79,8 à 85,4 | 6 |
| 33 | [GPT-5.4 Mini](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-4-mini/) | OpenAI | 82,4 | de 77,9 à 86,8 | 4 |
| 34 | [Gemini 3.1 Pro](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-1-pro/) | Google DeepMind | 82,1 | de 77,8 à 86,4 | 9 |
| 35 | [Gemini 3 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-flash/) | Google DeepMind | 81,6 | de 78,2 à 85,0 | 5 |
| 36 | [Qwen3.7-Max](https://quelleia.com/modeles/qwen3-7-max/) | Alibaba | 80,8 | de 75,2 à 86,5 | 4 |
| 37 | [Kimi K2.6](https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-6/) | Moonshot | 80,6 | de 75,5 à 85,6 | 5 |
| 38 | [Kimi K2.7 Code](https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-7-code/) | Moonshot | 80,3 | de 76,7 à 83,8 | 5 |
| 39 | [GLM-5.1](https://quelleia.com/modeles/glm-5-1/) | Z.ai (Zhipu AI) | 79,2 | de 74,6 à 83,9 | 5 |
| 40 | [DeepSeek-V4-Pro](https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-pro/) | DeepSeek | 79,0 | de 73,6 à 84,3 | 5 |
| 41 | [GLM-5](https://quelleia.com/modeles/glm-5/) | Z.ai (Zhipu AI) | 78,2 | de 74,5 à 81,9 | 4 |
| 42 | [GPT-5](https://quelleia.com/modeles/gpt-5/) | OpenAI | 78,2 | de 75,0 à 81,4 | 6 |
| 43 | [GPT-5.1](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-1/) | OpenAI | 78,2 | de 75,1 à 81,3 | 6 |
| 44 | [MiniMax-M3](https://quelleia.com/modeles/minimax-m3/) | MiniMax | 77,4 | de 71,7 à 83,2 | 4 |
| 45 | [Claude Sonnet 4.5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-4-5/) | Anthropic | 77,2 | de 73,9 à 80,4 | 6 |
| 46 | [Kimi K2.5](https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-5/) | Moonshot | 76,4 | de 72,5 à 80,2 | 5 |
| 47 | [Claude Opus 4.1](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-1/) | Anthropic | 74,8 | de 70,5 à 79,1 | 4 |
| 48 | [MiniMax-M2.7](https://quelleia.com/modeles/minimax-m2-7/) | MiniMax | 74,8 | de 69,0 à 80,7 | 5 |
| 49 | [o3](https://quelleia.com/modeles/o3/) | OpenAI | 74,8 | de 69,8 à 79,8 | 4 |
| 50 | [Claude Opus 4](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4/) | Anthropic | 74,3 | de 68,7 à 79,8 | 4 |
| 51 | [Claude Haiku 4.5](https://quelleia.com/modeles/claude-haiku-4-5/) | Anthropic | 73,2 | de 69,8 à 76,7 | 4 |
| 52 | [GPT-5 mini](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-mini/) | OpenAI | 73,2 | de 69,9 à 76,6 | 5 |
| 53 | [Gemini 2.5 Pro (Jun 2025)](https://quelleia.com/modeles/gemini-2-5-pro-jun-2025/) | Google DeepMind | 72,7 | de 69,2 à 76,2 | 6 |
| 54 | [Claude Sonnet 4](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-4/) | Anthropic | 72,2 | de 67,0 à 77,4 | 4 |
| 55 | [Nemotron 3 Ultra](https://quelleia.com/modeles/nemotron-3-ultra/) | NVIDIA | 72,2 | de 66,8 à 77,6 | 4 |
| 56 | [Mistral Medium 3.5](https://quelleia.com/modeles/mistral-medium-3-5/) | Mistral AI | 70,9 | de 65,6 à 76,2 | 4 |
| 57 | [Inkling](https://quelleia.com/modeles/inkling/) | Thinking Machines | 70,6 | de 61,7 à 79,6 | 5 |
| 58 | [Kimi K2 (Jul 2025)](https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-jul-2025/) | Moonshot | 69,8 | de 65,9 à 73,8 | 4 |
| 59 | [Qwen3-Coder-480B-A35B](https://quelleia.com/modeles/qwen3-coder-480b-a35b/) | Alibaba | 69,8 | de 66,1 à 73,6 | 4 |
| 60 | [o3-mini](https://quelleia.com/modeles/o3-mini/) | OpenAI | 69,3 | de 63,7 à 74,9 | 4 |
| 61 | [gpt-oss-120b](https://quelleia.com/modeles/gpt-oss-120b/) | OpenAI | 67,8 | de 62,3 à 73,2 | 4 |
| 62 | [gpt-oss-20b](https://quelleia.com/modeles/gpt-oss-20b/) | OpenAI | 61,5 | de 53,6 à 69,4 | 4 |

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