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.
| # | 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 |
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 |
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 |
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.
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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