# JevBench, modèles servis par API, édition du 9 novembre 2026

Tableau repris tel que JevBench le publie : score de capacité de 0 à 100, moyenne de l'exactitude corrigée du hasard et de la calibration des probabilités, sur des décisions prises à partir d'un texte en anglais ; seuls les modèles qui coûtent et répondent au plus deux fois plus que Jev 1.13 reçoivent un rang. Rang publié par le banc, jamais recalculé ; aucun score de QUELLE IA. Édition du 9 novembre 2026, version v1.8.7 du banc.

| Rang | Système | Capacité |
| ---: | --- | --- |
| 1 | kettei-fat (Sqwish) | 86,3 |
| 2 | Super Decider (thinking) | 85,9 |
| 3 | Super Decider | 84,9 |
| 4 | Fastino GLiDE (hosted API, 22 Oct 2026) | 84,5 |
| 5 | Drex Max (Nace AI) | 84,2 |
| 6 | SubQ Snap 1.1 (SubQ) | 81,9 |
| 7 | SubQ Snap (preview, SubQ) | 81,5 |
| 8 | d1-ultra (Liquid AI) | 80,5 |
| 9 | Bespoke Nimble-v4-max (Bespoke Labs) | 79,7 |
| 10 | Myles-G 31B (Launchables) | 78,8 |
| 11 | Sage 1.3.0 (Levanto Labs) | 78,6 |
| 12 | Jev 1.14.0 (TypeSafe AI) | 75,0 |
| 13 | d1 (Liquid AI) | 74,4 |
| 14 | SPX-CD Flash (SurdAI, hosted /v1/systemone, Oct-4 checkpoint) | 74,3 |
| 15 | Mercury Decide (Inception; System One decisions API, served free on OpenRouter as inception/mercury-decide:free) | 73,6 |
| 16 | Celeris-1 Decision (Celeris) | 73,6 |
| 17 | OpenAI Decisions (gpt-6-luna) | 73,5 |
| 18 | kettei-chub (Sqwish) | 73,1 |
| 19 | Microsoft-Decision-1 (Azure Foundry) | 70,8 |
| 20 | Myles-G 12B (Launchables) | 70,7 |
| 21 | Instinct (ZooWork, Qwen3.8-27B) | 70,5 |
| 22 | attest-31B-v1.0 | 69,5 |
| 23 | HS1 0.1.2 (Hyland) | 64,3 |
| 24 | Bespoke Nimble-v4 (Bespoke Labs) | 64,0 |
| 25 | Vansa-3.4 (Vansa, hosted System One API) | 63,7 |
| 26 | Amos 1 medium (Scira) | 62,9 |
| 27 | Instinct Dual 4B | 57,2 |
| 28 | classify-1 (ScaleDown) | 52,3 |
| 29 | system-one-open (Gemma 4 E2B LoRA on an L4) | 51,9 |
| 30 | decision-machine-1 (milliseconds.ai) | 46,1 |
| 31 | Fastino GLiNER-2.5-Decide (hosted API) | 34,6 |
| 32 | JevAct (einptein, jev1-2b-v2) | 28,8 |
| référence | Jev 1.13.0 (TypeSafe AI) | 77,1 |
| provisoire | Microsoft-Decision-1 (Azure Foundry), A2 re-run | 72,0 |
| hors classement | GPT-6 Luna (default medium reasoning effort) | 98,4 |
| hors classement | GPT-6 Luna (low reasoning effort) | 97,1 |
| hors classement | GPT-5.6 Luna (low reasoning effort) | 93,6 |
| hors classement | DeepSeek V4.1 Flash (thinking default) | 89,6 |
| hors classement | SPX-CD Pro (SurdAI, hosted /v1/systemone, Oct-4 checkpoint) | 78,5 |
| hors classement | Amos 1 large (Scira) | 78,0 |
| hors classement | wity-1 (Wity, reasoning always) | 77,1 |
| hors classement | Fastino GLiDE | 77,0 |
| hors classement | wity-1 (Wity, reasoning auto) | 76,9 |
| hors classement | DecisionNode | 76,8 |
| hors classement | Sage 1.4 (Levanto Labs) | 73,3 |
| hors classement | Autoloops, Gemma 4 31B IT | 72,7 |
| hors classement | SimpleJev Qwen3.8-27B | 71,6 |
| hors classement | DecisionNode Flash | 68,3 |
| hors classement | SimpleJev Qwen3.6-35B-A3B | 68,3 |
| hors classement | BB-Qwen3.5-4B-LoRA (Babak Barazandeh, LoRA on Qwen3.5-4B-Base, hosted /v1/systemone) | 60,4 |
| hors classement | Gemini 3.1 Flash-Lite | 59,8 |
| hors classement | openjev-sglang (Qwen3.6-35B-A3B on SGLang) | 58,7 |
| hors classement | Trio-Spark v1.3 (MachineFi) | 57,0 |
| hors classement | Qwen3.8 27B (Chutes TEE) | 48,6 |
| sans rang | decide-1.1 (decide.sh, API) | 84,0 |
| sans rang | Microsoft-Decision-1 (updated weights, Oct 2026) | 79,8 |
| sans rang | classifier.dev (fast tier) | 78,2 |
| sans rang | Strike-1 | 68,4 |
| sans rang | wity-1 (Wity, reasoning off) | 63,0 |
| sans rang | NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL | 59,6 |

- Source : JevBench, Benchmark Heaven : https://benchmarkheaven.com/jev-models/api (relevé du 9 novembre 2026)

Source : QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026, quelleia.com, d'après JevBench, Benchmark Heaven.