Comparaison des capacités des modèles d'IA
Index composites
Only models released within the past year are shown. Only benchmarks covering at least 3 of these models are shown. Unknown release dates are excluded; historical data is retained.
— means no published score for this candidate in this source, not zero.
| N° | Modèle | 3/11 recent-year models have scores | 3/11 recent-year models have scores |
|---|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5.5 | — | — |
| 2 |  GPT-6 Astra | 51maxGPT-6 Astra (Max) | 76.9maxGPT-6 Astra (Max) |
| 3 | GPT-6.1 Sol | — | — |
| 4 | Claude Fable 5.1 | 57.9maxClaude Fable 5.1 (Max, Default Fallback) | 81.6maxClaude Fable 5.1 (Max, Default Fallback) |
| 5 |  Gemini 4 Argon | — | — |
| 6 | Claude Sonnet 5.5 | — | — |
| 7 | Claude Opus 5 | 56.5maxClaude Opus 5 (Max) | 78maxClaude Opus 5 (Max) |
| 8 | GPT-6 Sol | — | — |
| 9 | GPT-6 Luna | — | — |
| 10 | Claude Haiku 5.5 | — | — |
| 11 | Claude Mythos Preview | — | — |
Index Artificial Analysis
Source: Artificial Analysis ↗
Artificial Analysis Agentic Index · Source date unknown
Artificial Analysis Coding Index · Source date unknown
PandaNpc Mis à jour 21 oct. 2026, 06:01 UTC
Source: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
Guide des colonnes
- N°
- Ordre d'affichage uniquement. Le tri modifie ce numéro ; il ne s'agit pas d'un classement de capacité publié.
- Modèle
- Le nom du modèle évalué et l'icône de son fournisseur. Un tiret dans une colonne de score signifie qu'aucun score publié n'est disponible ici, et non un zéro.
- Artificial Analysis Agentic IndexIndice agentique Artificial Analysis
- Résume les évaluations agentiques impliquant l'utilisation d'outils et l'exécution de tâches à plusieurs étapes. Comparez au sein de la même version de l'indice. Méthodologie d'évaluation ↗
- Artificial Analysis Coding IndexIndice de codage Artificial Analysis
- Résume les performances sur les évaluations de codage d'Artificial Analysis. Comparez au sein de la même version de l'indice. Méthodologie d'évaluation ↗
Interprétez les scores au sein d'un même benchmark, d'une même source et d'une même version. Des valeurs plus élevées indiquent une meilleure performance sur la métrique rapportée, mais les différentes colonnes ne partagent pas une échelle commune.