WritingBench

WritingBench est un benchmark bilingue consacré aux capacités de rédaction générative des grands modèles de langage. Publié en 2025 par Alibaba Group, via Tongyi Lab, avec des collaborateurs de Renmin University et de SJTU, il couvre des productions créatives, persuasives, informatives…

WritingBench est un benchmark bilingue consacré aux capacités de rédaction générative des grands modèles de langage. Publié en 2025 par Alibaba Group, via Tongyi Lab, avec des collaborateurs de Renmin University et de SJTU, il couvre des productions créatives, persuasives, informatives et techniques.

Les tâches ouvertes portent sur six grands domaines et de nombreux sous-domaines. L’évaluation adapte ses critères à chaque requête, puis mobilise un modèle critique affiné pour apprécier notamment le style, le format et la longueur. WritingBench sert ainsi à comparer la qualité rédactionnelle et le respect d’instructions variées.

Carte d'identité

CaractéristiqueValeur
Éditeur du benchmarkAlibaba Group (Tongyi Lab) et collaborateurs (Renmin University, SJTU)
Capacités mesuréesRédaction créative, persuasive, informative et technique ; respect des contraintes de style, format et longueur.
ModalitéTexte
Type de questionsGénération de texte (rédaction) ouverte sur 6 domaines / 100 sous-domaines
Métrique d'évaluationCadre d'évaluation dépendant de la requête : critères générés dynamiquement par LLM + modèle critique affiné (style, format, longueur)
AccèsPublic
Languesanglais et chinois (bilingue)
Taille du jeu1239 requêtes, 6 domaines principaux, 100 sous-domaines
Année de publication2025
RessourcesArticle scientifique

Classement des modèles (15)

#ModèleÉditeurLicenceScoreSortieFiabilité
1Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507Alibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert88,3 %25 juillet 2025Auto-déclaré
2Qwen3-Next-80B-A3B-InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert87,3 %10 septembre 2025Auto-déclaré
3Qwen3 VL 235B A22B ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert86,7 %22 septembre 2025Auto-déclaré
4Qwen3 VL 32B ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert86,2 %22 septembre 2025Auto-déclaré
5Qwen3 VL 235B A22B InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert85,5 %22 septembre 2025Auto-déclaré
6Qwen3 VL 8B ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert85,5 %22 septembre 2025Auto-déclaré
7Qwen3 VL 30B A3B ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert85,2 %22 septembre 2025Auto-déclaré
8Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507Alibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert85,2 %22 juillet 2025Auto-déclaré
9Qwen3-Next-80B-A3B-ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert84,6 %10 septembre 2025Auto-déclaré
10Qwen3 VL 4B ThinkingAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert84,0 %22 septembre 2025Auto-déclaré
11Qwen3 VL 8B InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert83,1 %22 septembre 2025Auto-déclaré
12Qwen3 VL 32B InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert82,9 %22 septembre 2025Auto-déclaré
13Qwen3 VL 30B A3B InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert82,6 %22 septembre 2025Auto-déclaré
14Qwen3 VL 4B InstructAlibaba Cloud / Qwen Team🟢 Ouvert82,5 %22 septembre 2025Auto-déclaré
15Kimi K2 0905Moonshot AI🔒 Propriétaire73,8 %5 septembre 2025Auto-déclaré

Classement établi sur 15 modèles évalués. Score médian de l'ensemble : 85,2 %. « Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench, MTEB…).

Notre analyse

Un score élevé sur WritingBench indique qu’un modèle produit des textes répondant efficacement aux critères propres à chaque tâche, notamment en matière de style, de format et de longueur. Le cadre dynamique, qui génère cinq critères spécifiques par requête, apporte davantage de finesse qu’une grille identique pour toutes les productions. Il reste toutefois fondé sur un jugement automatisé par LLM et modèle critique, tandis que les résultats de la base sont majoritairement auto-déclarés par les éditeurs.

La médiane de 85 % et le meilleur score de 88 % montrent un classement resserré, signe d’une différenciation limitée parmi les modèles recensés et d’un possible effet de saturation. L’accès public peut aussi exposer le jeu à un risque de contamination lors de l’entraînement ou de l’optimisation des modèles. Sa portée demeure centrée sur la rédaction en anglais et en chinois, selon les domaines couverts. Enfin, le classement révèle surtout les performances de la gamme Qwen : 14 des 15 modèles classés proviennent de cet éditeur, également co-développeur du benchmark. WritingBench ne constitue donc pas une source indépendante pour comparer Qwen aux autres éditeurs.


Sources des scores : llm-stats.