MakoBench : Banc principal

MakoBench est un benchmark rapide à exécuter. Il est facile à utiliser et très adaptable ; il peut évaluer n’importe quel modèle textuel en matière de code et de conversation. De plus, le benchmark évolue constamment : dès que les modèles maîtrisent un ensemble de questions, des questions plus difficiles sont ajoutées, permettant ainsi d’évaluer même les modèles les plus performants. Ce que nous avons appris en le développant.

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Modèle # Total Chat Code Quant Date du test
Claude Fable 5.2MAX 1 25.2 12.7 12.5 API 2026-11-10
Kimi K3.1 ProMAX 2 24.6 12.6 12.0 API 2026-11-08
Grok 4.7MAX 3 24.1 12.4 11.7 API 2026-11-08
GPT-6 AstraMAX 4 24.0 12.6 11.5 API 2026-11-10
GPT-6.1 SolMAX 5 23.9 12.4 11.5 API 2026-11-10
Claude Opus 5MAX2 bloqué(s) 6 19.6 10.0 9.6 API 2026-11-08
GPT-6.1 Terra 7 19.4 9.2 10.2 API 2026-11-08
DeepSeek V4.1-Flash-1017 9 19.2 7.6 11.6 API 2026-11-08
GPT-6 Luna 10 18.5 8.0 10.5 API 2026-11-08
DeepSeek V4-Pro-0813 11 18.4 7.7 10.7 API 2026-11-08
Claude Haiku 5.5 14 16.9 6.2 10.6 API 2026-11-08
Swish 31B FinalQ8_0 16 16.3 8.0 8.4 Q8_0 2026-11-08
Artemis 31B v1.2 17 16.0 7.4 8.6 Q6_K 2026-11-08
Grok Build 0.1 19 15.2 7.6 7.6 API 2026-11-08
Claude Sonnet 4.6 20 15.0 7.0 8.0 API 2026-11-08
Omega Arsenal 31B FinalQ8_0 21 15.0 6.8 8.2 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.8 27B HereticNVFP4 22 14.9 7.2 7.7 NVFP4 2026-11-08
Dark Craving 31B v2.0Q8_0 23 14.6 7.2 7.4 Q8_0 2026-11-08
MiniMax M3 24 14.6 6.0 8.5 API 2026-11-08
Dark Scarlett 27B v3.0Q8_0 26 14.4 7.3 7.1 Q8_0 2026-11-08
Dark Scarlett 27B v2.0 (Q5_K_M)Q5_K_M 27 14.1 6.2 7.9 Q5_K_M 2026-11-08
Darker Scarlett 27B v0.1Q4_K_M 28 14.0 6.5 7.5 Q4_K_M 2026-11-09
OrcaRouter Qwen3.8 27BQ8_0 29 13.9 6.6 7.4 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.8 27BQ5_K_S 30 13.8 5.8 8.0 Q5_K_S 2026-11-08
MiniMax M3.1 Flash 31 13.6 5.6 8.0 API 2026-11-08
Split-Untied 31BQ8_0 33 13.3 7.2 6.1 Q8_0 2026-11-08
flintQ8_0 35 12.2 4.7 7.5 Q8_0 2026-11-11
Qwen3.8 27B Twin Turbo FableQ5_K_M 37 12.0 5.8 6.1 Q5_K_M 2026-11-09
Wicked Tutu 26B-A4BQ8_0 38 11.6 5.4 6.2 Q8_0 2026-11-09
gpt-oss 20BQ8_0 39 11.5 4.3 7.1 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.5 122B HereticQ4_K_S 40 11.4 5.6 5.8 Q4_K_S 2026-11-09
Gemma 4 26B-A4B QATQ4_0 42 10.4 4.5 5.9 Q4_0 2026-11-08
Darker Hero 27BQ4_K_S 43 9.6 4.7 4.9 Q4_K_S 2026-11-09
Spark-X 2.6 4BQ8_0 44 4.9 2.3 2.7 Q8_0 2026-11-08
Cydonia 22B v1Q6_K 45 3.8 3.2 0.5 Q6_K 2026-11-09
DeepSeek R1 0528 8BQ4_K_M 46 3.3 1.4 1.9 Q4_K_M 2026-11-08
Celeste 12B v1.6Q8_0 47 1.0 0.8 0.1 Q8_0 2026-11-09
Claude Opus 5.5⚠ provisoire – – 9.2 10.0 API 2026-11-08
Claude Sonnet 5.5⚠ provisoire – – 8.6 10.0 API 2026-11-08
Qwen2.5 1.5BQ4_K_M⚠ provisoire – – – 0.5 Q4_K_M 2026-11-10
Noromaid 7B v0.1.1Q8_0⚠ provisoire – – – 0.3 Q8_0 2026-11-09
Qwen2.5 0.5BQ8_0⚠ provisoire – – – 0.2 Q8_0 2026-11-10
Gemma 2 2B AbliteratedQ5_K_S⚠ provisoire – – – 0.2 Q5_K_S 2026-11-10

MAX : le modèle a atteint le sommet de chaque ensemble dans une partie des tests. Les tests ne permettent plus de distinguer les modèles au-delà de ce niveau ; il faut donc préparer un ensemble de tests plus difficile.

  • Total = Code + Chat. 10 each is a perfect run of the standard tests, so 20 is the nominal top; bonus packs add points on top, up to the suite's most possible (a row's bars run to it).
  • ± Total = la moitié de l’intervalle de 90 % obtenu par bootstrap sur les cas de test ; les modèles dont la valeur est inférieure à ce seuil sont statistiquement considérés comme équivalents.
  • Chaque modèle est exécuté une seule fois ; donc l’écart ± indique quels cas ont été sélectionnés, et non les variations d’une exécution à l’autre. Cet écart sous-estime en réalité l’incertitude réelle. Ici, les lignes correspondant aux mêmes poids (comme pour les modèles « quant » et « serving-tier ») diffèrent de jusqu’à 2,4 points. Considérez les écarts d’un ou deux points comme des égalités.
  • La classe est une catégorie générale selon le total : S ≥ 16, A ≥ 13, B ≥ 10, C ≥ 0.
  • Lean = tendance au chat ou au code lorsque l’écart par rapport à la médiane du tableau est de 1,5 point ou plus ; sinon, équilibré.
  • tok/s = vitesse de génération médiane ; uniquement comparable entre les modèles exécutés sur le même hôte.
  • Quant = la quantification que nous avons évaluée. Q8_0 est la norme pour les modèles locaux ; toute autre quantification est indiquée comme non standard dans les détails de la ligne. API = un modèle hébergé, servi par son fournisseur.
  • Coût d’exécution = coût d’une seule exécution des tests Code et Chat, selon les tarifs du fournisseur, pour la génération uniquement. ~ = estimation basée sur le nombre de tokens et les prix indiqués. * signifie que certaines requêtes sont revenues sans données d’utilisation ; le chiffre pourrait donc être sous-estimé. — = exécution sur notre propre matériel, donc pas de facture.
  • N bloqués = le filtre de contenu du fournisseur a bloqué N réponses ; chacune obtient une note de zéro.
  • Une ligne par modèle : les autres quantifications et niveaux de service utilisant les mêmes poids se trouvent sous la ligne principale (ouvrir la flèche) et ne sont pas classés.
  • ⚠ Provisionnel = affiché sans classement ; la raison est indiquée dans la ligne (vérification de compatibilité échouée, tests non terminés, ou packs de bonus en attente d’une nouvelle exécution). Une ligne pouvant être exécutée à nouveau obtient un classement après cette nouvelle exécution ; les lignes testées en dessous de Q5 et les modèles trop petits pour tous les tests restent sans classement.
  • Un tiret dans « Total » signifie qu’une partie de l’exécution de ce modèle (code, chat ou un pack bonus) n’a pas encore été évaluée ; par conséquent, elle n’est pas classée.

MakoBench est gratuit et sans publicités. Son exécution consomme de l’énergie, du matériel et de notre temps.

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À propos de ce benchmark

  • Le moteur utilisé est CrucibleForge. Il s’agit d’un outil open source ; vous pouvez donc le télécharger et tester des modèles vous-même.
  • Le benchmark évolue sans cesse : dès que les modèles réussissent un ensemble de questions, nous ajoutons des questions plus difficiles. En théorie, personne ne devrait jamais obtenir la note parfaite.
  • Il évalue les modèles textuels sur deux tâches principales : la programmation et le rôle-play ou la conversation. Les générateurs d’images, de vidéos, d’audio et de contenu 3D, ainsi que les outils spécialisés dans une seule tâche ne sont pas pris en compte ; voici ce que MakoBench teste et ce qu’il ne teste pas.
  • Le test principal a été conçu pour s’exécuter rapidement et à moindre coût, facilitant ainsi la distinction entre les différents modèles.
  • Il existe également un test NSFW. Il dispose de son propre onglet : +NSFW Bench.

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