La semaine IA du 6 au 13 octobre 2026 : Haiku 5.5 à 10 centimes, GPT-6 pour tous, Muse Wonder de Meta
La deuxième semaine d'octobre 2026 n'a pas apporté de nouveau leader de pointe. Elle a apporté quelque chose de plus utile pour les acheteurs : un prix plancher qui a bougé d'un ordre de grandeur, un modèle de pointe servi par défaut à plus d'un milliard d'utilisateurs de ChatGPT, le premier modèle de pointe de Meta, et une série de petits modèles spécialisés. Cet article lit la semaine pour les équipes qui paient des factures d'API et choisissent des modèles, et met à jour notre comparatif d'octobre 2026 là où il a changé.
Ce qui est sorti
| Date | Modèle ou produit | De quoi il s'agit | Prix par million de tokens (USD, entrée / sortie) |
|---|---|---|---|
| 6 oct. | Mistral Large 4 (préversion) | MoE de 1,05 T, 52 Md actifs ; poids promis fin octobre | 1,36 / 4,18 |
| 6 oct. | EmbeddingGemma 2 | Modèle d'embedding de 740 M de paramètres, Apache 2.0 : texte, code, image, audio, vidéo dans un seul espace ; 567 Mo de RAM sur un Pixel 11 Pro | poids ouverts |
| 7 oct. | Claude Haiku 5.5 | Le plus rapide des Claude 5.5 ; contexte 1M ; premier Haiku avec réglage d'effort ; 39,2 % sur Terminal-Bench 4.0 | 0,10 / 0,50 (0,50 / 2,50 au-delà de 100K tokens d'entrée) |
| 7 oct. | GPT-6 dans ChatGPT | GPT-6 Sol pour les abonnés, GPT-6 Luna en gratuit ; l'Intelligent UI affiche graphiques, formulaires et petits outils dans les réponses | abonnement |
| 8 oct. | Agent Gemini (Google Cloud) | Agent d'entreprise à travers Workspace, Microsoft 365, Slack ; mémoire persistante, sous-agents, routage vers Gemini et Claude | n/a |
| 10 oct. | Microsoft-Decision-1 | Modèle de scoring pour le routage et la classification : 83,5 % sur 36 benchmarks, 85 ms de latence médiane | 0,042 en entrée |
| 12 oct. | Meta Muse Wonder / Wonder Full | Premiers modèles de pointe de Meta, orientés agents ; Active Memory, Active Focus ; entraînés à Prometheus (Ohio) | 4 / 20 (Wonder) ; Wonder Full réservé à Muse Code |
Deux choses ne sont pas sorties : les poids ouverts de Mistral Large 4 (toujours promis pour la fin du mois) et un benchmark indépendant de Muse Wonder au-delà de la fiche modèle de Meta, qui le place au niveau de Claude Fable 5.1 et GPT-6 Astra et devant eux sur MemoryBench.
Le prix plancher a bougé
Claude Haiku 5.5 est l'événement de la semaine pour quiconque fait tourner en volume de la classification, de l'extraction, du résumé ou des sous-agents de navigation. Haiku 4.5 coûtait 1 USD par million de tokens d'entrée ; Haiku 5.5 coûte 0,10 USD, avec une sortie à 0,50 USD au lieu de 5, un contexte de 1M de tokens au lieu de 200K, et un réglage d'effort jusque-là réservé aux grands modèles. Le chiffre d'Anthropic est « environ 75 % moins cher pour les tâches courantes », parce que la baisse par token est en partie compensée par un modèle qui raisonne davantage par défaut.
Le prix d'entrée rejoint celui de GPT-6 Luna, le modèle de l'offre gratuite d'OpenAI, et ne dépasse que Decision-1 de Microsoft, qui n'est pas un modèle généraliste. Où se situe chaque modèle actuel en prix d'entrée :
Haiku 5.5 est à 0,10 jusqu'à 100K tokens d'entrée par requête et à 0,50 au-delà ; un travail à long contexte n'obtient pas le prix d'affiche. Les prix de sortie vont de 0,50 (Haiku 5.5) à 50 (GPT-6 Astra, Fable 5.1).
La conséquence pratique est un défaut à trois niveaux : Haiku 5.5 ou GPT-6 Luna pour tout ce qui se vérifie à peu de frais, Sonnet 5.5 ou GPT-6 Sol pour l'essentiel du travail intellectuel, Opus 5.5, Fable 5.1 ou Astra seulement pour les tâches où le coût par tâche réussie le justifie. Le schéma qu'Anthropic suggère elle-même, un orchestrateur Opus avec de nombreux sous-agents Haiku en parallèle, est la version agentique de la même idée.
Des agents partout, chacun avec une mémoire
Meta Muse Wonder
Active Memory conserve les détails d'une conversation à l'autre, Active Focus garde le modèle sur les tâches longues. API au prix d'Opus ; Wonder Full réservé aux abonnés Muse Code ; application grand public à 20 ou 100 USD par mois. Des utilisateurs disent que l'agent a lu des messages personnels ; Meta conteste.
Agent Gemini de Google
Un agent d'entreprise qui planifie et exécute à travers Workspace, Microsoft 365, Slack et les outils de développement, avec mémoire persistante et sous-agents, routage vers Gemini ou Claude. Annoncé le 8 octobre ; les abonnements Gemini Code Assist ne sont plus vendus depuis le 9 octobre.
GPT-6 d'OpenAI dans ChatGPT
GPT-6 Sol pour les abonnés, Luna pour les utilisateurs gratuits, Astra derrière GPT-6 Pro. L'Intelligent UI place graphiques, formulaires et petits outils dans la réponse. GPT-6 Instant commence ses réponses avec recherche web 44 % plus tôt que GPT-5.6 Instant, selon OpenAI.
Espace de travail Claude d'Anthropic
Dashboards (connecteurs BigQuery, Snowflake, Salesforce) et Motion en bêta ; Docs, Slides et Design en disponibilité générale ; Claude dans Google Docs, Sheets et Slides ; Projets pour Pro et Max. Haiku 5.5 comme exécutant sous un orchestrateur Opus 5.5.
Le fil commun est la mémoire. Chaque éditeur vend désormais un agent qui se souvient de vous d'une session à l'autre, et la première plainte sur la vie privée (Muse lisant des messages qu'on ne lui avait pas demandés) est arrivée moins de 24 heures après le lancement. Une mémoire est une base de données : il lui faut une politique de rétention, un périmètre et un moyen d'exporter et de supprimer, et les conditions des éditeurs diffèrent sur les trois. Notre article compagnon sur les bacs à sable pour agents couvre le volet confinement.
Petits modèles et modèles spécialisés
EmbeddingGemma 2 (740 M de paramètres, Apache 2.0) projette texte, code, images, audio et vidéo dans un seul espace d'embedding et tourne sur un téléphone ; pour un pipeline RAG en Europe qui doit garder ses données sur site, c'est la sortie ouverte la plus utile de la semaine. Microsoft-Decision-1 est d'une autre nature : un modèle de scoring conçu pour le routage et la classification, à 0,042 USD par million de tokens d'entrée et 85 ms de latence médiane, l'outil adapté à l'étape « quel modèle doit traiter cette requête ? » dont tout routeur a besoin. PolicyLM-1.7B de Musubi Labs (Apache 2.0) applique des politiques de contenu sur mesure en 35 ms sur un GPU L4. Aucun ne rivalise avec la pointe ; tous remplacent un appel à un modèle de pointe quelque part dans un pipeline.
Que faire ce mois-ci
En résumé
La pointe n'a pas bougé cette semaine ; le plancher, si. Un modèle qui obtient 39 % sur Terminal-Bench 4.0 pour 10 centimes par million de tokens d'entrée change l'économie de tout pipeline bâti autour d'un petit modèle à 1 dollar, et il le fait le jour même où GPT-6 est devenu le défaut pour un milliard de personnes et où Meta a rejoint la pointe. Pour un acheteur européen, la présélection ne change pas (choisir un LLM en Europe) ; les prix à l'intérieur, si.
Sources : annonces et pages de prix d'Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Meta et Mistral ; AWS Weekly Roundup du 13 octobre ; TechCrunch et CNBC sur Muse Wonder ; AI-Weekly numéro 238. Prix catalogue relevés le 14 octobre 2026.