Le Baromètre
Des consignes rédigées nativement en français, des duels anonymes entre modèles, un classement construit à partir de vos votes et de juges IA indépendants. Actualisé en continu.
Indépendant · Méthode publique et auditable · Mis à jour à chaque nouveau modèle
Le palmarès des modèles d’IA sur la qualité de leur écriture en français, établi à partir des duels. On peut le filtrer par langue et suivre son évolution à mesure que de nouveaux modèles entrent en lice.
Consulter le classement completUne consigne, deux textes produits par deux modèles, aucun nom affiché. Vous lisez, vous choisissez le meilleur. Votre vote alimente le classement.
Participer à un duelComparez deux modèles en détail : leurs résultats, leurs points forts, leurs faiblesses, exemple de texte à l’appui.
Comparer deux modèlesComparaison anonyme à l’aveugle : chaque duel oppose deux réponses à une même consigne, sans révéler le modèle. Votes humains et verdicts de juges IA indépendants se combinent pour produire un classement par paires. Tout est documenté et vérifiable.
Lire la méthodologieLe palmarès des modèles d’IA sur la qualité de leur écriture en français, établi à partir des duels et actualisé en continu.
Mis à jour
raisonnement activé · sans raisonnement = explicitement désactivé · raisonnement ? = mode de raisonnement inconnu
| Rang | Modèle | Score juge IA | Score humain |
|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4 Pro 💡 | 84,5 | — |
| 2 | Qwen 3.7 Max 💡 | 74,9 | — |
| 3 | Gemma 4 12B Instruct QAT 💡 | 63,5 | — |
| 4 | DeepSeek V4 Flash 💡 | 52,9 | — |
| 5 | MiMo V2.5 Pro 💡 | 45,0 | — |
| 6 | Qwen 3.7 Plus 💡 | 43,8 | — |
| 7 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 43,1 | — |
| 7 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 43,1 | — |
| 9 | GLM 5.2 💡 | 42,7 | — |
| 10 | MiMo V2.5 💡 | 10,4 | — |
| — | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡En attente du premier duel jugé par IA | — | — |
| — | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡En attente du premier duel jugé par IA | — | — |
Méthode : modèle de Bradley–Terry régularisé. Le score des juges IA détermine le rang ; le score humain est indépendant et reste secondaire jusqu’à ce que davantage de votes soient disponibles. Un score de 50 correspond à une chance estimée sur deux de battre le modèle moyen pour cette langue et cette catégorie.
Chaque cellule indique le score du modèle en ligne face au modèle en colonne : une victoire vaut 100%, une égalité 50% et une défaite 0%. Cette matrice de résultats utilise uniquement les protocoles d’évaluation compatibles inclus dans le classement principal.
Matrice directionnelle des scores directs des duels. Les valeurs supérieures à 50% favorisent le modèle en ligne ; les valeurs inférieures à 50% favorisent le modèle en colonne.
| Modèle | DeepSeek V4 Pro 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | Gemma 4 12B Instruct QAT 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | GLM 5.2 💡 | MiMo V2.5 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 💡 | — | 100,0% | — | 75,0% | 75,0% | 100,0% | — | — | 100,0% | 100,0% | — | — |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 0,0% | — | — | 100,0% | 100,0% | 100,0% | — | — | 75,0% | 100,0% | — | — |
| Gemma 4 12B Instruct QAT 💡 | — | — | — | — | — | — | 79,2% | 62,5% | — | — | — | — |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 25,0% | 0,0% | — | — | 75,0% | 87,5% | — | — | 16,7% | 100,0% | — | — |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 25,0% | 0,0% | — | 25,0% | — | 33,3% | — | — | 75,0% | 100,0% | — | — |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 0,0% | 0,0% | — | 12,5% | 66,7% | — | — | — | 75,0% | 100,0% | — | — |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | — | — | 20,8% | — | — | — | — | 58,3% | — | — | — | — |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | — | — | 37,5% | — | — | — | 41,7% | — | — | — | — | — |
| GLM 5.2 💡 | 0,0% | 25,0% | — | 83,3% | 25,0% | 25,0% | — | — | — | 100,0% | — | — |
| MiMo V2.5 💡 | 0,0% | 0,0% | — | 0,0% | 0,0% | 0,0% | — | — | 0,0% | — | — | — |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
Chaque cellule indique le nombre de duels jugés par IA, dans tous les protocoles d’évaluation publiés, qui comparent les deux modèles pour cette langue et cette catégorie.
Matrice symétrique du nombre de duels publiés. La diagonale vaut zéro, car un modèle n’est pas comparé à lui-même.
| Modèle | DeepSeek V4 Pro 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | Gemma 4 12B Instruct QAT 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | GLM 5.2 💡 | MiMo V2.5 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 💡 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 3 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 |
| Gemma 4 12B Instruct QAT 💡 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 36 | 24 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 3 | 4 | 0 | 0 |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 3 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 4 | 3 | 0 | 4 | 3 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 0 | 0 | 36 | 0 | 0 | 0 | 0 | 24 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 0 | 0 | 24 | 0 | 0 | 0 | 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| GLM 5.2 💡 | 4 | 4 | 0 | 3 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 |
| MiMo V2.5 💡 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 24 |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 24 | 0 |
Quel modèle écrit le meilleur texte ? Jugez cette paire anonyme et contribuez au classement humain.
Pendant le duel, le nom des modèles reste masqué. Il n’est révélé qu’après votre choix.