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Par IA

IA et code : Terra à moitié prix pour Computer Use ; Opus 5.5 en tête

Claude Opus 5.5 conserve la première place en intelligence globale et sur les agents de code, tandis qu’OpenAI renforce son offre économique avec GPT-6.1 Terra, un modèle à moitié prix adapté à Computer Use.

Ce point hebdomadaire aide les développeurs à choisir leurs modèles pour le code et les flux d’agents. Les classements reposent sur les données d’Artificial Analysis (AA), arrêtées autour du 1er novembre 2026.

L’Intelligence Index évalue les capacités d’ensemble en maths, sciences, code et raisonnement. Le Coding Agent Index mesure la performance sur des tâches réelles de dépôts open source, l’utilisation du terminal et les questions-réponses techniques. La section des « modèles en vue » est une synthèse éditoriale des nouveautés de la semaine et non un classement officiel.

Top 3 de l’Intelligence Index et stabilité au sommet

L’AA Intelligence Index v4.3.2 liste chaque modèle selon sa configuration. Le tableau ci-dessous ne retient que le meilleur réglage de chaque modèle, la deuxième place étant à égalité à 56 points :

Rang Modèle (réglage) Score Coût par tâche
1 Claude Opus 5.5 (max, fallback) 58 5,98 dollars (environ 5,30 euros)
2 Claude Sonnet 5.5 (max, fallback) 56 5,46 dollars (environ 4,90 euros)
2 Muse Wonder Full (max) 56 non indiqué

Le trio de tête reste identique à la semaine passée. Kimi K3.1 Pro de Moonshot AI, sorti le 23 octobre, conserve la 4e place avec 55 points et un coût estimé à 2,11 dollars (environ 1,90 euro) par tâche, demeurant le modèle le plus performant du camp des poids ouverts (publier les poids du modèle pour qu’on puisse les télécharger, les exécuter ou les adapter). Opus 5.5 est sorti le 22 septembre et Sonnet 5.5 le 28 septembre ; tous deux proposent 1 million de tokens de contexte. Un token (un petit morceau de texte, à peu près une partie de mot, que les modèles d’IA lisent et écrivent) coûte 4 dollars (environ 3,60 euros) en entrée et 20 dollars (environ 18 euros) en sortie par million de tokens pour Opus, contre 2 dollars (environ 1,80 euro) et 10 dollars (environ 8,90 euros) pour Sonnet. Kimi K3.1 Pro applique les mêmes tarifs de base que Sonnet, mais produit plus de tokens de sortie, portant le coût par tâche à 2,11 dollars.

Stabilisation du Coding Agent Index v2.0 et entrée de Kimi

La refonte v2.0 du Coding Agent Index publiée le 23 octobre entame sa deuxième semaine et la hiérarchie des modèles de pointe se stabilise. Sur un ensemble de 290 évaluations—incluant FrontierCode v1.1 de Cognition (100 tâches de dépôts), Terminal-Bench 4.0 (66 tâches) et SWE-Atlas-QnA-AA (124 tâches)—Claude Opus 5.5 avec Claude Code conserve solidement la 1re place avec 61,7 points.

Rang Modèle et environnement Score v2.0 Remarques
1 Claude Code + Claude Opus 5.5 (max) 61,7 environ 11,42 dollars (environ 10 euros) par tâche
2 Claude Code + Claude Sonnet 5.5 (max) 59,3 Maintien dans le haut du tableau
3 Muse Code + Muse Wonder Full (max) 58,9 Réservé aux abonnements
4 Claude Fable 5.1 (max, fallback) 57,6 Solide au sommet
5 Codex + GPT-6.1 Sol (max) 54,1 environ 1,50 dollar (environ 1,30 euro) par tâche
6 Kimi Code + Kimi K3.1 Pro (max) 52,4 environ 2,80 dollars (environ 2,50 euros) par tâche, entrée officielle

L’entrée marquante de la semaine concerne l’attelage officiel Kimi Code + Kimi K3.1 Pro de Moonshot AI, qui se hisse au 6e rang avec 52,4 points. C’est le meilleur score enregistré sur le banc v2.0 parmi les modèles dont les poids seront bientôt ouverts. Si l’inférence (utiliser un modèle terminé pour produire des réponses) approfondie d’Opus lui permet de maintenir son avance sur les refactorisations lourdes, GPT-6.1 Sol sur Codex conserve la 5e position à 54,1 points (environ 1,50 dollar par tâche). Plus bas, DeepSeek V4.1 Flash obtient 47,3 points (environ 0,39 dollar / environ 0,35 euro) et Gemini 4 Argon sur Antigravity CLI reste entre 40 et 45 points.

Top 3 du rapport qualité-prix et arrivée de Terra

AA ne publie pas de classement officiel du rapport qualité-prix. Ce tableau met en regard le score d’intelligence et le coût par tâche. Les scores de Sol variant selon l’effort, max représente le haut de gamme et medium l’option économique :

Rang Modèle (réglage) Intelligence Index Coût par tâche
1 GPT-6.1 Sol (medium) 48 0,21 dollar (environ 0,19 euro)
2 GPT-6.1 Terra (max) 47 0,35 dollar (environ 0,31 euro)
3 GPT-6.1 Sol (max) 52 0,72 dollar (environ 0,64 euro)

L’événement majeur sur ce tableau est l’arrivée de GPT-6.1 Terra d’OpenAI, lancé le 26 octobre. Terra enregistre 47 points d’intelligence pour un coût de 0,35 dollar (environ 0,31 euro) par tâche, s’octroyant la 2e place. Facturé 1 dollar (environ 0,89 euro) en entrée et 5 dollars (environ 4,50 euros) en sortie par million de tokens—soit la moitié du tarif de Sol—Terra allège nettement le budget des pipelines d’agents sollicitant l’analyse d’écran.

Sur le segment à haute intelligence, Kimi K3.1 Pro (score 55 à 2,11 dollars) reste une alternative compétitive à moins de la moitié du coût d’Opus (5,98 dollars) ou de Sonnet (5,46 dollars). Côté budget minimal, MiMo-V2.6-Pro (score 46 à 0,13 dollar / environ 0,12 euro) et Claude Haiku 5.5 (max, score 43 à 0,21 dollar / environ 0,19 euro) restent des choix solides.

Les annonces marquantes de la semaine

Quatre actualités clés ont marqué l’écosystème du code et des agents entre le 26 octobre et le 1er novembre :

  1. Lancement officiel d’OpenAI GPT-6.1 Terra — 26 oct. Un modèle intermédiaire dédié à Computer Use (la capacité de percevoir les interfaces d’écran et de les contrôler à la souris et au clavier) et au raisonnement visuel. Il divise par deux les tarifs API par rapport à Sol (1 dollar en entrée, 5 dollars en sortie par million de tokens) avec une fenêtre de 1,1 million de tokens, déployé sur l’API OpenAI, ChatGPT payant, GitHub Copilot et Amazon Bedrock.
  2. Kimi K3.1 Pro intégré au Coding Agent Index v2.0 — 28 oct. Après son score de 55 en intelligence, il atteint 52,4 points sur l’indice des agents de code, s’imposant comme la référence des modèles à poids ouverts.
  3. NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B optimisé pour l’exécution locale — 29 oct. Conçu pour tenir dans 4 Go de mémoire graphique, le modèle a reçu des recettes de déploiement pour Jetson afin de faire tourner des outils d’agents légers sans dépendre du cloud.
  4. Fin de la gratuité des outils serveur de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — 1er nov. La période promotionnelle de deux semaines pour les outils serveur Search & Fetch a pris fin le 31 octobre à 16:00 UTC (1er novembre à 01 h KST), basculant vers la facturation standard.

Récapitulatif chronologique des déploiements et poids ouverts :

Date Modèle et produit Accès pour les développeurs
26 oct. GPT-6.1 Terra API OpenAI, ChatGPT, GitHub Copilot, Bedrock
28 oct. Kimi K3.1 Pro (inscrit sur Agent v2.0) Kimi Code, API Moonshot
29 oct. Nemotron 3.5 Bolt E4B optimisé Exécution locale, guides Jetson
1er nov. Outils serveur DeepSeek V4.1 Flash payants API de la plateforme DeepSeek

Pièges à éviter

Si GPT-6.1 Terra s’exécute trois fois plus vite pour les manipulations d’écran et coûte moitié moins cher que Sol, la conception algorithmique poussée et le refactoring complexe restent supérieurs sur Sol et Astra. Les équipes ne doivent pas envisager Terra comme un remplaçant universel. L’arrêt de l’offre gratuite sur DeepSeek Flash-1017 ne concerne que les outils annexes comme la recherche Web, sans modification du coût par token du modèle lui-même. Enfin, le score de 61,7 sur le Coding Agent Index mesure l’environnement complet de Claude Code à effort maximal, et non les poids bruts isolés d’Opus 5.5.

Ce qui mérite attention

  • L’évolution de l’adoption des flux d’agents avant la fin des tarifs de lancement de Gemini 4 Argon (2 dollars / 10 dollars) fixée au 30 novembre
  • Les dates de publication des poids ouverts de Kimi K3.1 Pro et les optimisations pour frameworks locaux
  • Le rythme d’adoption en entreprise de GPT-6.1 Terra pour l’automatisation de navigation et Computer Use
  • L’émergence d’outils d’agents locaux basés sur des modèles légers comme Nemotron Bolt E4B

La conversion en euros s’appuie sur le taux de change du 1er nov. 2026 (1 dollar ≈ 0,89 euro). Les montants « environ » sont arrondis.

Sources

Source: artificialanalysis.ai

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