Comparatif des modèles d'IA, octobre 2026 : Claude 5.5, GPT-6, Gemini 4, Grok 4.7 et les challengers open-weight
Septembre et début octobre 2026 ont apporté plus de sorties de pointe qu'aucun mois auparavant : la famille GPT-6 d'OpenAI (Astra, Sol, Luna), Claude Opus, Sonnet et Haiku 5.5 chez Anthropic, Gemini 4 Argon chez Google, Grok 4.7 chez xAI, et côté open-weight Xiaomi MiMo-V2.6-Pro, DeepSeek V4.1 Flash et Mistral Large 4 « Le Chonk ». Ce comparatif met les chiffres côte à côte : capacités, prix, contexte, et le cas d'usage où chaque modèle est le choix raisonnable.
Les sorties du trimestre
Les capacités : un indice, à lire avec prudence
L'Artificial Analysis Intelligence Index agrège des tests de raisonnement, connaissances, mathématiques, code et agents en un seul score. C'est le chiffre unique le plus cité, et c'est précisément pourquoi il faut le lire avec prudence : il récompense l'effort de raisonnement maximal, change régulièrement de version et ne dit rien de vos propres tâches. Scores relevés le 8 octobre 2026 (version 4.3.2 pour les modèles ouverts).
L'écart entre les meilleurs modèles fermés et les meilleurs modèles open-weight est d'environ 12 points, à peu près la distance entre GPT-6 Astra et la pointe de l'an dernier. Parmi les fermés, Claude Opus et Sonnet 5.5 mènent l'indice ; Gemini 4 Argon mène le Vals Index (68,9 %) et AutomationBench (51,3 %), et Google revendique 12 victoires sur 18 benchmarks publiés face à Astra et Opus 5.5. Aucun modèle ne gagne partout.
Les modèles fermés de pointe, côte à côte
| Modèle | Entrée / sortie | Contexte / sortie max | Points forts (résultats publiés) |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 4 / 20 | 1M / 128K | Terminal-Bench 4.0 66,4 %, OSWorld 2.1 81,8 %, GDPval-AA 1846 Elo |
| Claude Sonnet 5.5 | 2 / 10 | 1M / 128K | Terminal-Bench 4.0 70,6 %, SWE-Bench Pro 81,3 % (source tierce) |
| Claude Haiku 5.5 | 0,10 / 0,50 (prompts jusqu'à 100K) | 1M / 128K | Le Claude le moins cher ; 0,50 / 2,50 au-delà de 100K |
| Claude Fable 5.1 | 10 / 50 | 1M / 128K | Terminal-Bench 4.0 55,8 %, HLE avec outils 65,6 % |
| GPT-6 Astra | 10 / 50 | 1,05M / 128K | GPQA Diamond 96,0 %, BrowseComp 91,5 %, DeepSWE 74,1 % |
| GPT-6.1 Sol | 2 / 10 | 1,05M / 128K | DeepSWE environ 68 % ; le meilleur rapport prix chez OpenAI |
| GPT-6 Luna | 0,10 / 0,50 | 1,05M / 128K | DeepSWE 66,6 % (source tierce) au prix d'un petit modèle |
| Gemini 4 Argon | restreint ; 4 / 20 annoncé après l'offre de lancement | 1M de tokens en sortie | DeepSWE 77,9 %, AutomationBench 51,3 %, LVBench 91,7 % |
| Gemini 3.8 Flash | 0,75 / 3,75 jusqu'au 31 déc., puis 1,50 / 7,50 | 1M | Version rapide disponible pour tous |
| Grok 4.7 | 2 / 6 (sous 200K) | 500K | DeepSWE 71 %, Harvey Legal 19,6 % (source tierce) |
Les détails qui changent la facture : OpenAI double le prix d'entrée au-delà de 272K tokens de prompt, Gemini 3.1 Pro au-delà de 200K, Grok au-delà de 200K ; Haiku 5.5 coûte cinq fois plus cher au-delà de 100K. Les API batch sont à -50 % chez Anthropic et OpenAI. Les points d'accès avec résidence des données en UE coûtent environ 10 % de plus chez OpenAI, Google Cloud et AWS Bedrock ; l'API Claude en direct n'offre pas de région d'inférence européenne (passer par Bedrock ou Vertex AI).
Les challengers open-weight
Xiaomi MiMo-V2.6-Pro · AA 46
MoE 1,02 billion / 42 Md, MIT, 0,435 / 0,87 USD. Le modèle ouvert le plus fort.
Z.ai GLM-5.3 · AA 45
753 Md / 40 Md, licence GLM (revue au-delà de 10 Md USD de CA), 1,40 / 4,40 USD. Flash : 320 Md, MIT, AA 42.
Moonshot Kimi K3 · AA 44
2,8 billions / 104 Md, texte, image et vidéo, licence Kimi K3, 3 / 15 USD.
DeepSeek V4.1 Flash · AA 39
552 Md / ~16 Md, MIT, 0,30 / 1,20 USD en heures pleines.
Mistral Large 4 · AA 38
1,05 billion / 49-52 Md, licence à venir, 1,36 / 4,18 USD (0,68 / 2,09 au lancement).
Qwen 3.8 Max · NVIDIA Nemotron 3 Ultra
2,4 billions / 95 Md à 2 / 6 USD (licence Qwen) ; 550 Md / 55 Md sous OpenMDW, auto-hébergé.
Plus de détails dans notre guide des modèles open-weight et sur le nouveau modèle phare de Mistral dans Mistral Large 4 « Le Chonk ».
Capacités et prix
Quel modèle pour quel usage
| Requirement | Premier choix | Alternative économique | Souverain / auto-hébergé |
|---|---|---|---|
| Agents de code autonomes | Claude Sonnet / Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | GLM-5.3 |
| Raisonnement difficile, sciences, maths | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Kimi K3 |
| Usage de l'ordinateur, navigateur | Claude Opus 5.5 | Gemini 4 Argon | H Company Holo4 |
| Juridique, finance, documents réglementés | Gemini 4 Argon | Mistral Large 4 | Mistral Large 4 |
| Extraction en volume | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | GLM-5.3-Flash, Mistral Small 4 |
| Vidéo longue, multimodal | Gemini 4 Argon / 3.8 Flash | Kimi K3 | Kimi K3 |
| Cyberdéfense et tests | Gemini 4 Argon (réservé) | Mistral Large 4 | Mistral Large 4 |
Lire un tableau de benchmarks sans se faire piéger
Quatre pièges
tadataLe dernier piège est détaillé chiffres à l'appui dans prix par token et coût par tâche.
En résumé
En capacités, Claude 5.5, GPT-6 et Gemini 4 Argon forment la pointe, chacun en tête sur des tests différents. En rapport qualité-prix, GPT-6.1 Sol et Claude Sonnet 5.5 à 2 / 10 USD donnent des résultats proches de la pointe, et Haiku 5.5 et GPT-6 Luna rendent crédibles des prix de petit modèle à 0,10 / 0,50 USD. Pour la maîtrise et la souveraineté, MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 et bientôt Mistral Large 4 sont à 12 points de la pointe pour une fraction du prix. Les acheteurs européens liront notre guide pour choisir un LLM en Europe.
Sources : pages modèles et tarifs des éditeurs (OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Mistral AI, Z.ai, Moonshot, Xiaomi, DeepSeek, Alibaba) ; classements d'Artificial Analysis et Vals.ai, consultés le 8 octobre 2026. Les chiffres de sources tierces sont signalés.