Vitesse
18 modèles classés
Les modèles d’IA les plus rapides, classés par médiane de tokens de sortie par seconde (t/s). Les vitesses sont re-mesurées régulièrement par Artificial Analysis sur de vrais points d’accès API, de sorte que le classement reflète le débit réel typique.
Vitesses mesurées par Artificial Analysis — médiane de tokens de sortie par seconde
| # | Modèle | ||
|---|---|---|---|
| 1 | GPT-4o mini | OpenAI | 96 t/s |
| 2 | Gemini 2.5 Flash | 93 t/s | |
| 3 | Grok 3 | xAI | 88 t/s |
| 4 | GPT-5 | OpenAI | 82 t/s |
| 5 | Claude 4 Sonnet | Anthropic | 79 t/s |
| 6 | Cursor Tab | Anysphere | 78 t/s |
| 7 | Gemini 2.5 Pro | 74 t/s | |
| 8 | Qwen3 235B | Alibaba | 71 t/s |
| 9 | GitHub Copilot | GitHub | 70 t/s |
| 10 | DeepSeek V3 | DeepSeek | 69 t/s |
| 11 | Llama 4 405B | Meta | 66 t/s |
| 12 | Codeium Windsurf | Codeium | 65 t/s |
| 13 | Mistral Large 3 | Mistral | 64 t/s |
| 14 | Claude Code | Anthropic | 63 t/s |
| 15 | Claude 4 Opus | Anthropic | 61 t/s |
| 16 | Aider | Aider | 59 t/s |
| 17 | Command R+ | Cohere | 58 t/s |
| 18 | Continue Dev | Continue | 55 t/s |
AIRank agrège ces résultats à partir des sources publiques indiquées sur chaque page. Nous ne menons pas nos propres évaluations et normalisons les résultats bruts sur une échelle de 0 à 100 pour que les tableaux soient comparables.
FAQ
Questions fréquentes
Que signifie « tokens par seconde » ?
Les tokens par seconde (t/s) mesurent combien de tokens de sortie un modèle génère en une seconde — en gros, la quantité de texte produite par seconde de génération. Un chiffre plus élevé signifie des réponses plus rapides : les longues réponses arrivent plus vite et les outils interactifs paraissent plus réactifs. La valeur affichée est la vitesse de sortie médiane mesurée sur de vrais points d’accès API.
Comment la vitesse est-elle mesurée ?
Les vitesses de sortie sont mesurées par Artificial Analysis, qui reteste les points d’accès des modèles environ toutes les huit heures sur de nombreux prompts et configurations matérielles. Nous retenons la médiane rapportée de tokens de sortie par seconde, de sorte que le classement reflète le débit réel typique plutôt qu’une seule exécution idéale.
Un modèle plus rapide est-il toujours meilleur ?
Pas nécessairement. Les modèles les plus rapides sont souvent des variantes petites ou fortement optimisées qui obtiennent de moins bons scores en raisonnement. Vitesse et qualité sont des axes différents — utilisez ce classement pour voir la rapidité d’un modèle et les pages de benchmarks pour voir ce qu’il sait réellement faire.