Classement IA Mathématiques — 2026

Quels modèles IA calculent le mieux ? Algèbre, géométrie, statistiques et raisonnement formel.

Benchmarks utilisés : GSM8K, MATH, AIME 2024, AMC 2023

Les mathématiques sont le test ultime du raisonnement structuré. Ce classement mesure la capacité d'un modèle à résoudre des problèmes allant du niveau collège (GSM8K) aux compétitions olympiques (AIME). C'est le classement des modèles qui réfléchissent vraiment, pas ceux qui récitent.

Global Code Raisonnement Rédaction Mathématiques Génération d'images Suivi d'instructions
Classement complet — Mathématiques Source : HuggingFace + Card IA
# Modèle Mathématiques Paramètres Contexte Licence
1 o1
OpenAI
97
Non divulgué 200K tokens Propriétaire
2 Claude Opus 4.6
Anthropic
93
Non divulgué 1M tokens Propriétaire
3 DeepSeek R1
DeepSeek
93
671B (MoE) 64K tokens Open source
4 GPT-5
OpenAI
92
Non divulgué 128K tokens Propriétaire
5 Gemini 3 Pro
Google
90
Non divulgué 2M tokens Propriétaire
6 Grok 3
xAI
90
Non divulgué 128K tokens Propriétaire
7 Claude Sonnet 4.6
Anthropic
88
Non divulgué 200K tokens Propriétaire
8 Qwen 3 235B
Alibaba
86
235B (MoE) 128K tokens Open source
9 Llama 4 Maverick
Meta
85
400B (MoE) 1M tokens Open weights
10 Mistral Large 3
Mistral AI
84
Non divulgué 128K tokens Propriétaire
11 GPT-4o
OpenAI
83
Non divulgué 128K tokens Propriétaire
12 Llama 4 Scout
Meta
82
109B (MoE) 10M tokens Open weights
13 DeepSeek V3
DeepSeek
80
685B (MoE) 128K tokens Open source
14 Gemini 2.5 Flash
Google
80
Non divulgué 1M tokens Propriétaire
15 Claude Haiku 4.5
Anthropic
78
Non divulgué 200K tokens Propriétaire
16 Mistral Medium
Mistral AI
77
Non divulgué 32K tokens Propriétaire
17 Mixtral 8x22B
Mistral AI
77
176B (MoE) 64K tokens Open source
18 GPT-4o mini
OpenAI
76
Non divulgué 128K tokens Propriétaire
19 Codestral
Mistral AI
75
Non divulgué 256K tokens Open source
20 Llama 3.1 70B
Meta
75
70B 128K tokens Open source
21 Qwen 3 Coder
Alibaba
74
32B 128K tokens Open source
22 Gemma 2 27B
Google
70
27B 8K tokens Open source
23 Phi-3 Mini
Microsoft
66
3.8B 128K tokens Open source
24 Mistral Nemo
Mistral AI
66
12B 128K tokens Open source
25 Llama 3.1 8B
Meta
62
8B 128K tokens Open source
26 Qwen 2.5 Coder 7B
Alibaba
62
7B 128K tokens Open source
27 StarCoder 2 15B
HuggingFace
58
15B 16K tokens Open source
28 Whisper Large v3
OpenAI
40
1.5B 30s segments Open source
29 Stable Diffusion 3
Stability AI
40
8B N/A Open source
30 FLUX.1 Dev
Black Forest Labs
40
12B N/A Open source

Notre méthodologie pour le classement Mathématiques

GSM8K (problèmes de maths niveau primaire/collège), MATH (problèmes lycée/université), AIME 2024 (compétition olympique américaine) et AMC 2023 (pré-sélection AIME). Les modèles de raisonnement (o1, DeepSeek R1) dominent cette catégorie.

Les données sont collectées à partir de sources publiques (HuggingFace Open LLM Leaderboard, LMSYS Chatbot Arena, papers de recherche officiels) et complétées par nos propres batteries de tests. Aucun éditeur de modèle ne finance ni n'influence notre classement. Quand un nouveau modèle sort ou qu'un benchmark est mis à jour, nous ajustons les scores dans les 48 heures.

FAQ

Questions fréquentes — Mathématiques

Quelle IA est la meilleure en mathématiques en 2026 ?

En 2026, o1 domine notre classement Mathématiques avec un score de 97/100, évalué sur GSM8K, MATH, AIME 2024 et AMC 2023. Les modèles de raisonnement (chain-of-thought) dominent cette catégorie car ils décomposent les problèmes étape par étape.

ChatGPT peut-il résoudre des exercices de maths ?

Oui, GPT-4 résout correctement la plupart des exercices de maths du niveau collège au lycée (taux de réussite élevé sur GSM8K). Pour les problèmes de niveau universitaire ou compétition, ses performances baissent. Les modèles spécialisés en raisonnement (o3, DeepSeek R1) sont nettement meilleurs sur les problèmes avancés comme ceux de l'AIME ou des olympiades.

Quelle IA pour les maths de niveau prépa ou université ?

Pour les mathématiques de niveau supérieur (prépa, licence, master), les modèles en tête de notre classement sont les plus fiables. Les modèles de raisonnement excellent en algèbre, analyse et probabilités. Attention : même les meilleurs modèles font des erreurs de calcul, surtout en arithmétique longue. Vérifiez toujours les résultats intermédiaires.

Les IA font-elles des erreurs de calcul ?

Oui, régulièrement. Les LLM ne « calculent » pas au sens strict — ils prédisent des tokens. Ils peuvent résoudre correctement une intégrale complexe mais se tromper sur une multiplication simple. Les modèles de raisonnement réduisent ce problème en décomposant les calculs, et certains utilisent des outils externes (calculatrices, code Python) pour vérifier les résultats numériques.

Qu'est-ce que le benchmark AIME pour les modèles IA ?

L'AIME (American Invitational Mathematics Examination) est une compétition de mathématiques américaine de haut niveau. Le benchmark AIME 2024 utilise les problèmes de cette compétition pour tester les modèles IA sur du raisonnement mathématique avancé. Un score élevé sur AIME indique une vraie capacité de résolution de problèmes, pas de la mémorisation.

Quel modèle open source est le meilleur en maths ?

Parmi les modèles open source, DeepSeek R1 et Qwen2.5-Math sont les plus performants en mathématiques. DeepSeek R1 utilise le raisonnement en chaîne (chain-of-thought) et rivalise avec les modèles propriétaires sur les benchmarks GSM8K et MATH. Ces modèles sont téléchargeables gratuitement et exécutables localement avec un GPU adapté.

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