AA-PersonalityBench
Comment les modèles d'IA écrivent par défaut. Artificial Analysis note 30 traits de personnalité par un Elo : un Elo élevé signale un trait plus marqué, pas un meilleur modèle.
- Modèles notés
- 42
- Traits
- 30
- regroupés en 8 index
- Trait le plus marqué
- Claude Fable 5.1
- Vocabulaire varié · 1 868 Elo
- Trait le moins marqué
- GPT-3.5 Turbo
- Vocabulaire varié · -566 Elo
Classement du trait « Vocabulaire varié »
La réponse varie-t-elle son vocabulaire et ses tournures au lieu de retomber dans des schémas répétitifs ?
Index : Expressivité · Langue riche, variée et soignée
Du modèle qui montre le plus ce trait à celui qui le montre le moins. La barre situe chaque Elo entre le plus bas et le plus haut mesurés pour ce trait.
42 / 42 modèles
- #1Claude Fable 5.1Max, Default Fallback1 868 Elo
Anthropic
- #2GLM-5.3Max1 784 Elo
Z.AI
- #3Claude Opus 5.5Max, Default Fallback1 668 Elo
Anthropic
- #4Kimi K3Max1 624 Elo
Moonshot AI
- #5GLM-5.3-Flash1 604 Elo
Z.AI
- #6Muse WonderMax1 464 Elo
Meta
- #7Claude Haiku 5.5Max1 438 Elo
Anthropic
- #8Claude Sonnet 5.5Max, Default Fallback1 394 Elo
Anthropic
- #9Muse Spark 1.3Max1 341 Elo
Meta
- #10Grok 4.7Xhigh1 290 Elo
SpaceXSI
- #11Grok 4.6Xhigh1 260 Elo
SpaceXSI
- #12InklingXhigh1 258 Elo
Thinking Machines
- #13Mistral Large 4 Preview1 254 Elo
Mistral
- #14Gemini 3.8 FlashHigh1 254 Elo
Google
- #15Gemini 4 ArgonHigh1 227 Elo
Google
- #16Grok 4.5High1 209 Elo
SpaceXSI
- #17Muse Spark OpenXhigh1 198 Elo
Meta
- #18Kimi K3.1 Pro1 148 Elo
Moonshot AI
- #19DeepSeek V4.1 Flash 1017Max1 099 Elo
DeepSeek
- #20Beam 1.01 090 Elo
Reflection
- #21Nemotron 3.5 Super VL1 065 Elo
NVIDIA
- #22GPT-6 AstraMax1 039 Elo
OpenAI
- #23DeepSeek V4.1 FlashMax1 036 Elo
DeepSeek
- #24MiniMax-M31 014 Elo
MiniMax
- #25GPT-6.1 SolMax1 000 Elo
OpenAI
- #26Claude Sonnet 5.5Medium, Default Fallback993 Elo
Anthropic
- #27Gemini 3.1 Pro Preview976 Elo
Google
- #28K2 Horizon 375B A23B906 Elo
Institute of Foundation Models
- #29GPT-6 LunaMax887 Elo
OpenAI
- #30MiniMax-M3.1-Flash878 Elo
MiniMax
- #31Muse GlimmerHigh874 Elo
Meta
- #32MiMo-V2.6-Pro855 Elo
Xiaomi
- #33Step 5 Preview724 Elo
StepFun
- #34GPT-6 SolMax632 Elo
OpenAI
- #35Nemotron 3 Ultra 550B A55BReasoning575 Elo
NVIDIA
- #36Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GBReasoning555 Elo
NVIDIA
- #37Qwen3.8 Max0902532 Elo
Alibaba
- #38Qwen3.8 27BXhigh514 Elo
Alibaba
- #39GPT-5.4 miniNon-reasoning255 Elo
OpenAI
- #40GPT-4oNov '2431 Elo
OpenAI
- #41Llama 4 Maverick-201 Elo
Meta
- #42GPT-3.5 Turbo-566 Elo
OpenAI
Méthode et versions
AA-PersonalityBench mesure la personnalité des modèles à travers leur style d'écriture. Il évalue à quel point chaque trait ressort, pas la qualité de la réponse : un même trait peut être souhaitable ou non selon le lecteur.
- Le jeu compte 30 questions par trait, soit 900 questions. Certaines encouragent légèrement le trait, d'autres sont neutres. Il reste privé, à l'exception de quelques exemples.
- Chaque modèle répond une fois à chaque question, dans un seul message utilisateur et sans prompt système : la réponse montre comment il écrit par défaut.
- Pour chaque trait, un modèle juge issu d'un panel compare deux réponses anonymisées à la même question et désigne celle où le trait ressort le plus, ou une égalité.
- Un modèle de Bradley-Terry à pénalité de Firth ajuste ces verdicts, une égalité comptant pour une demi-victoire de chaque côté. GPT-6.1 Sol (max) sert d'ancre à 1 000 Elo sur chaque trait ; un écart de 400 points correspond à une cote de 10 contre 1.
- Un Elo peut être négatif. Pour « Flagorneur » et « Remplissage », un Elo élevé signale davantage de flatterie ou de remplissage.
- Artificial Analysis regroupe les traits en huit index, chacun étant la moyenne des scores centrés réduits de ses traits, classée en centile de 1 à 100 ; « Flagorneur » compte à l'inverse dans la Transparence. Ces index ne sont publiés que pour les modèles affichés sur ses graphiques : BenchSift ne les recalcule pas et ne montre que les Elo par trait.
Données via Artificial Analysis, AA-PersonalityBench. Libellés et définitions des traits traduits de l'anglais par BenchSift.