# Classement des générateurs d'images, portraits

> Dans l'édition du 28 septembre 2026, GPT Image 2 (OpenAI) est premier en portraits avec un score de 96,5. 2 modèles encore provisoires obtiennent un score plus haut, dont GPT Image 2.5 Sunburst (100,0). 67 modèles sont classés, 9 autres ont un score provisoire. Source : les votes à l'aveugle d'Arena, publiés le 24 septembre 2026.

Page : https://quelleia.com/images/portraits/
Édition : 2026-W40, du 28 septembre 2026

## Comment lire ce classement

- Source : Arena, votes à l'aveugle entre deux images faites pour la même consigne. Jeu de données sous licence CC BY 4.0 : https://huggingface.co/datasets/lmarena-ai/leaderboard-dataset
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du classement (GPT Image 2.5 Sunburst, édition du 28 septembre 2026), 50 pour le repère DALL·E 3. Dix points valent 109 points d'Elo.
- Marge : intervalle d'Arena ramené à 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo.
- Provisoire : sous 2 000 votes, un score n'a pas de rang.
- Une seule source humaine : ce classement est plus fragile que celui des modèles de langage, qui croise plusieurs benchmarks.

## Classement

| Rang | Modèle | Éditeur | Pays | Score | Marge | Votes | État |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | [GPT Image 2.5 Sunburst](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-2-5-sunburst/) | OpenAI | États-Unis | 100,0 | 98,6 à 101,4 | 1 729 | provisoire |
|  | [GPT Image 2.5 Flare](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-2-5-flare/) | OpenAI | États-Unis | 98,5 | 97,1 à 99,8 | 1 598 | provisoire |
| 1 | [GPT Image 2](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-2/) | OpenAI | États-Unis | 96,5 | 95,9 à 97,1 | 16 950 | classé |
| 2 | [MAI-Image-2.6](https://quelleia.com/modeles/mai-image-2-6/) | Microsoft AI | États-Unis | 89,5 | 88,6 à 90,3 | 3 506 | classé |
|  | [Grok Imagine Image 2.0](https://quelleia.com/modeles/grok-imagine-image-2-0/) | xAI | États-Unis | 88,8 | 87,5 à 90,1 | 1 401 | provisoire |
|  | [Reve 2.1](https://quelleia.com/modeles/reve-2-1/) | Reve | États-Unis | 86,3 | 85,2 à 87,5 | 1 663 | provisoire |
| 3 | [Muse Image](https://quelleia.com/modeles/muse-image/) | Meta | États-Unis | 84,8 | 84,1 à 85,5 | 6 655 | classé |
| 4 | [Seedream 5.0 Pro](https://quelleia.com/modeles/seedream-5-0-pro/) | ByteDance | Chine | 84,1 | 83,6 à 84,7 | 17 128 | classé |
| 5 | [Qwen-Image-3.0-Pro](https://quelleia.com/modeles/qwen-image-3-0-pro/) | Alibaba | Chine | 83,1 | 82,1 à 84,1 | 2 376 | classé |
| 6 | [Reve 2.0](https://quelleia.com/modeles/reve-2-0/) | Reve | États-Unis | 83,0 | 82,1 à 83,9 | 3 258 | classé |
| 7 | [Nano Banana 2](https://quelleia.com/modeles/nano-banana-2/) | Google | États-Unis | 81,3 | 80,7 à 81,8 | 10 649 | classé |
| 8 | [GPT Image 1.5](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-1-5/) | OpenAI | États-Unis | 81,0 | 80,6 à 81,5 | 32 378 | classé |
| 9 | [Nano Banana Pro](https://quelleia.com/modeles/nano-banana-pro/) | Google | États-Unis | 80,8 | 80,3 à 81,2 | 38 014 | classé |
| 10 | [MAI-Image-2.5](https://quelleia.com/modeles/mai-image-2-5/) | Microsoft AI | États-Unis | 80,6 | 80,0 à 81,1 | 11 838 | classé |
|  | [Qwen-Image-2.1](https://quelleia.com/modeles/qwen-image-2-1/) | Alibaba | Chine | 79,8 | 78,3 à 81,3 | 916 | provisoire |
| 11 | [Nano Banana 2 Lite](https://quelleia.com/modeles/nano-banana-2-lite/) | Google | États-Unis | 79,6 | 78,8 à 80,4 | 3 734 | classé |
| 12 | [Qwen-Image-2.0-Pro](https://quelleia.com/modeles/qwen-image-2-0-pro/) | Alibaba | Chine | 76,9 | 76,1 à 77,8 | 2 590 | classé |
| 13 | [MAI-Image-2](https://quelleia.com/modeles/mai-image-2/) | Microsoft AI | États-Unis | 76,1 | 75,5 à 76,7 | 11 497 | classé |
| 14 | [Ideogram 4.0](https://quelleia.com/modeles/ideogram-4-0/) | Ideogram | Canada | 75,3 | 74,8 à 75,9 | 11 063 | classé |
| 15 | [Grok Imagine Image](https://quelleia.com/modeles/grok-imagine-image/) | xAI | États-Unis | 74,1 | 73,7 à 74,4 | 59 280 | classé |
| 16 | [Cosmos3-Super-Text2Image](https://quelleia.com/modeles/cosmos3-super-text2image/) | NVIDIA | États-Unis | 74,0 | 73,1 à 74,9 | 2 671 | classé |
| 17 | [Uni-1.1](https://quelleia.com/modeles/uni-1-1/) | Luma AI | États-Unis | 73,1 | 72,5 à 73,7 | 8 254 | classé |
| 18 | [Grok Imagine Image Pro](https://quelleia.com/modeles/grok-imagine-image-pro/) | xAI | États-Unis | 72,9 | 72,4 à 73,4 | 22 501 | classé |
|  | [Recraft V4.1 Utility Pro](https://quelleia.com/modeles/recraft-v4-1-utility-pro/) | Recraft |  | 72,4 | 70,5 à 74,3 | 519 | provisoire |
| 19 | [Seedream 4.5](https://quelleia.com/modeles/seedream-4-5/) | ByteDance | Chine | 72,3 | 72,0 à 72,7 | 63 891 | classé |
| 20 | [Imagen 4 Ultra](https://quelleia.com/modeles/imagen-4-ultra/) | Google | États-Unis | 72,3 | 71,8 à 72,8 | 111 752 | classé |
| 21 | [Nano Banana](https://quelleia.com/modeles/nano-banana/) | Google | États-Unis | 72,3 | 72,0 à 72,6 | 237 959 | classé |
| 22 | [Uni-1.1 Max](https://quelleia.com/modeles/uni-1-1-max/) | Luma AI | États-Unis | 72,0 | 71,2 à 72,8 | 3 119 | classé |
| 23 | [FLUX.2 [max]](https://quelleia.com/modeles/flux-2-max/) | Black Forest Labs | Allemagne | 71,4 | 70,9 à 71,9 | 28 183 | classé |
| 24 | [Seedream 5.0 Lite](https://quelleia.com/modeles/seedream-5-0-lite/) | ByteDance | Chine | 71,1 | 70,7 à 71,6 | 26 519 | classé |
| 25 | [Reve v1.5](https://quelleia.com/modeles/reve-v1-5/) | Reve | États-Unis | 70,8 | 70,2 à 71,4 | 7 850 | classé |
| 26 | [Krea 2 Medium](https://quelleia.com/modeles/krea-2-medium/) | Krea | États-Unis | 70,6 | 70,0 à 71,2 | 9 643 | classé |
|  | [Recraft V4.1 Pro](https://quelleia.com/modeles/recraft-v4-1-pro/) | Recraft |  | 70,4 | 68,6 à 72,2 | 611 | provisoire |
| 27 | [Imagen 4](https://quelleia.com/modeles/imagen-4/) | Google | États-Unis | 70,3 | 69,9 à 70,6 | 146 810 | classé |
| 28 | [FLUX.2 [flex]](https://quelleia.com/modeles/flux-2-flex/) | Black Forest Labs | Allemagne | 70,3 | 69,8 à 70,7 | 35 653 | classé |
| 29 | [HunyuanImage 3.0](https://quelleia.com/modeles/hunyuanimage-3-0/) | Tencent | Chine | 70,2 | 69,8 à 70,7 | 44 823 | classé |
| 30 | [FLUX.2 [pro]](https://quelleia.com/modeles/flux-2-pro/) | Black Forest Labs | Allemagne | 70,1 | 69,8 à 70,5 | 45 961 | classé |
| 31 | [Qwen-Image-2512](https://quelleia.com/modeles/qwen-image-2512/) | Alibaba | Chine | 70,0 | 69,6 à 70,5 | 21 683 | classé |
| 32 | [Z-Image-Turbo](https://quelleia.com/modeles/z-image-turbo/) | Alibaba | Chine | 70,0 | 69,3 à 70,7 | 5 635 | classé |
| 33 | [Seedream 4.0](https://quelleia.com/modeles/seedream-4-0/) | ByteDance | Chine | 69,9 | 69,1 à 70,8 | 3 655 | classé |
| 34 | [Krea 2 Turbo](https://quelleia.com/modeles/krea-2-turbo/) | Krea | États-Unis | 69,9 | 69,3 à 70,5 | 8 938 | classé |
|  | [Recraft V4.1 Flash](https://quelleia.com/modeles/recraft-v4-1-flash/) | Recraft |  | 69,7 | 68,0 à 71,5 | 599 | provisoire |
| 35 | [FLUX.2 [dev]](https://quelleia.com/modeles/flux-2-dev/) | Black Forest Labs | Allemagne | 69,2 | 68,7 à 69,7 | 17 467 | classé |
| 36 | [Wan 2.7 Image Pro](https://quelleia.com/modeles/wan-2-7-image-pro/) | Alibaba | Chine | 68,8 | 68,2 à 69,4 | 7 189 | classé |
| 37 | [Wan 2.7 Image](https://quelleia.com/modeles/wan-2-7-image/) | Alibaba | Chine | 68,5 | 67,9 à 69,2 | 7 297 | classé |
| 38 | [Recraft V4](https://quelleia.com/modeles/recraft-v4/) | Recraft |  | 68,3 | 67,9 à 68,8 | 28 644 | classé |
| 39 | [Wan 2.6 T2I](https://quelleia.com/modeles/wan-2-6-t2i/) | Alibaba | Chine | 68,3 | 67,9 à 68,7 | 49 719 | classé |
| 40 | [Krea 2 Large](https://quelleia.com/modeles/krea-2-large/) | Krea | États-Unis | 68,1 | 67,5 à 68,7 | 9 567 | classé |
| 41 | [GPT Image 1](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-1/) | OpenAI | États-Unis | 67,6 | 67,1 à 68,0 | 66 029 | classé |
| 42 | [GPT Image 1 Mini](https://quelleia.com/modeles/gpt-image-1-mini/) | OpenAI | États-Unis | 67,2 | 66,8 à 67,6 | 35 972 | classé |
| 43 | [HiDream-O1-Image](https://quelleia.com/modeles/hidream-o1-image/) | HiDream.ai | Chine | 66,6 | 66,1 à 67,1 | 12 548 | classé |
| 44 | [Seedream 3.0](https://quelleia.com/modeles/seedream-3-0/) | ByteDance | Chine | 66,2 | 65,6 à 66,9 | 10 451 | classé |
| 45 | [P-Image](https://quelleia.com/modeles/p-image/) | Pruna AI | Allemagne | 65,9 | 65,5 à 66,4 | 25 215 | classé |
| 46 | [MAI-Image-1](https://quelleia.com/modeles/mai-image-1/) | Microsoft AI | États-Unis | 65,6 | 65,1 à 66,1 | 20 387 | classé |
| 47 | [FLUX.2 [klein] 9B](https://quelleia.com/modeles/flux-2-klein-9b/) | Black Forest Labs | Allemagne | 65,4 | 65,0 à 65,9 | 34 779 | classé |
| 48 | [Wan 2.5 Preview Image](https://quelleia.com/modeles/wan-2-5-preview-image/) | Alibaba | Chine | 65,4 | 65,0 à 65,7 | 61 513 | classé |
| 49 | [FLUX.1 Kontext [max]](https://quelleia.com/modeles/flux-1-kontext-max/) | Black Forest Labs | Allemagne | 64,8 | 64,3 à 65,2 | 19 689 | classé |
| 50 | [Imagen 3](https://quelleia.com/modeles/imagen-3/) | Google | États-Unis | 64,0 | 63,6 à 64,5 | 88 801 | classé |
| 51 | [Qwen-Image](https://quelleia.com/modeles/qwen-image/) | Alibaba | Chine | 64,0 | 63,6 à 64,3 | 28 685 | classé |
| 52 | [FLUX.1 Kontext [pro]](https://quelleia.com/modeles/flux-1-kontext-pro/) | Black Forest Labs | Allemagne | 62,9 | 62,5 à 63,3 | 96 453 | classé |
| 53 | [FLUX.2 [klein] 4B](https://quelleia.com/modeles/flux-2-klein-4b/) | Black Forest Labs | Allemagne | 61,8 | 61,4 à 62,3 | 34 890 | classé |
| 54 | [Qwen-Image avec extension du prompt](https://quelleia.com/modeles/qwen-image-avec-extension-du-prompt/) | Alibaba | Chine | 61,7 | 61,3 à 62,0 | 201 862 | classé |
| 55 | [Ideogram 3.0](https://quelleia.com/modeles/ideogram-3-0/) | Ideogram | Canada | 61,5 | 61,0 à 62,0 | 29 298 | classé |
| 56 | [FLUX1.1 [pro]](https://quelleia.com/modeles/flux1-1-pro/) | Black Forest Labs | Allemagne | 60,9 | 60,3 à 61,4 | 14 171 | classé |
| 57 | [Lucid Origin](https://quelleia.com/modeles/lucid-origin/) | Leonardo.Ai | Australie | 60,8 | 60,3 à 61,3 | 74 166 | classé |
| 58 | [Recraft V3](https://quelleia.com/modeles/recraft-v3/) | Recraft |  | 60,5 | 60,0 à 61,0 | 44 305 | classé |
| 59 | [Photon](https://quelleia.com/modeles/photon/) | Luma AI | États-Unis | 59,1 | 58,6 à 59,6 | 32 382 | classé |
| 60 | [Runway Gen-4 Image](https://quelleia.com/modeles/runway-gen-4-image/) | Runway | États-Unis | 58,8 | 58,2 à 59,4 | 13 070 | classé |
| 61 | [Ideogram 2.0](https://quelleia.com/modeles/ideogram-2-0/) | Ideogram | Canada | 58,7 | 58,2 à 59,3 | 14 547 | classé |
|  | [GLM-Image](https://quelleia.com/modeles/glm-image/) | Z.ai | Chine | 56,9 | 55,6 à 58,2 | 1 093 | provisoire |
| 62 | [FLUX.1 [dev]](https://quelleia.com/modeles/flux-1-dev/) | Black Forest Labs | Allemagne | 56,8 | 56,2 à 57,4 | 10 614 | classé |
| 63 | [Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation](https://quelleia.com/modeles/gemini-2-0-flash-preview-image-generation/) | Google | États-Unis | 53,3 | 52,9 à 53,8 | 75 753 | classé |
| 64 | [FLUX.1 Kontext [dev]](https://quelleia.com/modeles/flux-1-kontext-dev/) | Black Forest Labs | Allemagne | 51,7 | 51,3 à 52,2 | 64 291 | classé |
| 65 | [Stable Diffusion 3.5 Large](https://quelleia.com/modeles/stable-diffusion-3-5-large/) | Stability AI | Royaume-Uni | 51,5 | 50,8 à 52,2 | 5 704 | classé |
| 66 | [BAGEL](https://quelleia.com/modeles/bagel/) | ByteDance | Chine | 50,1 | 49,3 à 50,9 | 3 499 | classé |
| 67 | [DALL·E 3](https://quelleia.com/modeles/dall-e-3/) | OpenAI | États-Unis | 50,0 | 49,5 à 50,5 | 60 356 | classé |

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026, d'après Arena (CC BY 4.0). https://quelleia.com/images/portraits/