Benchmarks des modèles d’IA
Mise à jour du · 24 modèles · 85 scores sourcés sur 144 cases
Ce tableau réunit les principaux modèles d’IA, propriétaires ou à poids ouverts, sur six tests reconnus et encore discriminants. Chaque score renvoie à sa source : l’éditeur du modèle, ou un évaluateur indépendant (Epoch AI, ARC Prize, LMArena, Artificial Analysis, Datacurve). Quand aucune source publique n’existe, la case reste vide.
Un score dépend de son réglage : effort de raisonnement, accès à des outils, harnais de l’agent. Le réglage est indiqué sous le score quand la source le donne. Deux scores obtenus dans des conditions différentes ne se comparent qu’avec prudence, et un benchmark ne remplace pas un test sur vos propres tâches.
Le repère peu couvert signale un modèle cité dans 3 articles Neurone21 au plus, mais qui atteint un score fort sur au moins un test. Il y en a 9 aujourd’hui : ce sont les modèles qu’on risque d’oublier.
| Modèle | GPQA | HLE | Terminal | DeepSWE | ARC-AGI-2 | Arena | Prix / M jetons | Sur Neurone21 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 CarbonGoogle · sortie le 28 octobre 2026propriétairefrontièrepeu couvert | — | — | 65,2 %relayé · harnais Artificial Analysis | — | — | 1 527indépendant · High, score préliminaire | 2 $ / 10 $entrée / sortie, au 28 octobre 2026 · prix de lancement, puis 4 $ / 20 $ ; accès d’abord réservé au programme Fairwind | 1 articleGemini 4 Carbon, réservé d’abord aux défenseurs |
| Muse WonderMeta · sortie le 12 octobre 2026propriétairefrontièrepeu couvertMeta ne publie pas de score sur les tests retenus ici dans son billet de lancement. | — | — | — | — | — | 1 512indépendant · Max | — | 2 articlesMeta lance Muse Wonder |
| Qwen3.8-MaxAlibaba (Qwen) · sortie le 2 août 2026propriétairefrontièrepeu couvert | 92,7 %indépendant · effort xhigh | — | — | 57,5 %indépendant · effort xhigh, harnais mini-swe-agent | — | 1 484indépendant | — | 3 articlesCo-Design Bench : le meilleur agent de code ne termine qu’une tâche sur quatre |
| MiMo-V2.6-ProXiaomi · sortie le 22 septembre 2026poids ouvertsfrontièrepeu couvertLicence : poids ouverts (Xiaomi) | — | — | 34,9 %éditeur | 71,9 %éditeur | — | 1 480indépendant | 0,435 $ / 0,87 $entrée / sortie, au 9 novembre 2026 | 1 articleServerBench (papier qui cite MiMo) |
Les six tests retenus
- GPQA Diamond
- Questions de niveau doctorat en biologie, chimie et physique. Au hasard, on obtient 25 %. Proche de la saturation en haut du classement.
- Humanity’s Last Exam (avec outils)
- Questions d’experts, toutes disciplines. Seuls les scores « avec outils » publiés par les éditeurs sont repris, pour comparer des réglages proches.
- Terminal-Bench 4.0
- Tâches d’agent dans un terminal (code, administration, données). Le harnais utilisé change le score.
- DeepSWE v1.1
- Tâches longues de génie logiciel sur de vrais dépôts. Il a pris la place de SWE-bench Verified, que les éditeurs ne publient plus pour les modèles sortis depuis l’été 2026.
- ARC-AGI-2
- Raisonnement abstrait sur des grilles inédites, vérifié par l’ARC Prize Foundation.
- LMArena, classement texte (Elo)
- Préférences d’utilisateurs en votes à l’aveugle. Mesure ce que les gens préfèrent lire, pas l’exactitude.
Le prix est celui de l’API de l’éditeur, en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Il ne dit rien du coût réel d’une tâche, qui dépend du nombre de jetons consommés.
Pour bien lire un benchmark
- Harnais IA : pourquoi il compte autant que le modèle
- Co-Design Bench : sur de vraies demandes, le meilleur agent de code ne termine qu’une tâche sur quatre
- GPT-6 Astra en fait moins, sans le dire, quand la tâche touche à la sécurité de l’IA
- Résumer son état à chaque étape : 70,2 % contre 70,0 % sur SWE-bench Verified
- Un modèle peut-il améliorer son propre harnais ? Le cas ARC-AGI-3
- Agents de code : un relecteur indépendant vaut mieux qu’un agent qui se relit
- MCPHallu : quand l’objectif est impossible, les agents MCP réussissent 23,2 % des tests