Le classement des modèles de raisonnement IA en 2026

Parmi les 21 options que nous avons testées, Gemini 4 Argon, MiMo-V2.6-Pro et Claude Fable 5.1 arrivent en tête. Chacune est classée selon notre note, avec son prix, notre verdict et le profil auquel elle convient.

Par Andrew Miller · Mis à jour le 1 nov. 2026 · Notre méthode

Notre classement : selon notre note sur 5, à partir d’avis fondés sur les prix, la documentation et les politiques de chaque produit, ainsi que sur des benchmarks indépendants lorsqu’ils existent, chacun vérifié à la date indiquée dans l’avis. Nous ne touchons aucune commission d’affiliation.

1
Gemini 4 Argon
Google revient à la frontière avec Argon, et son entrée native vidéo et audio est une chose que les fleurons Claude et GPT ne peuvent toujours pas égaler.
Idéal pour : Les équipes qui travaillent avec de la vidéo, de l'audio ou de très grandes collections de documents et veulent un modèle de raisonnement de premier rang.
Prix : API : 2 $ en entrée / 10 $ en sortie par million de tokens jusqu'au 30 novembre 2026, puis 4 $ / 20 $ ; Batch et Flex à moitié prix ; entrée en cache à 0,10 $ (puis 0,20 $). Pas de niveau gratuit.
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4.5/5
2
MiMo-V2.6-Pro
Xiaomi fabrique désormais le modèle à poids ouverts le mieux noté, à une fraction des prix des modèles fermés ; le hic, c'est que l'auto-héberger est un travail à 16 GPU.
Idéal pour : Les équipes qui veulent le modèle à poids ouverts le plus fort pour les agents et le code, soit hébergé à bas coût sur l'API de Xiaomi, soit auto-hébergé sur un cluster de GPU.
Prix : Poids ouverts sous MIT. API Xiaomi : Pro 0,435 $ en entrée / 0,87 $ en sortie par 1M de tokens, entrée en cache à 0,004 $ ; Flash 0,14 $ / 0,28 $ ; Pro UltraSpeed 4,35 $ / 8,70 $ ; API Batch à moitié prix.
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4.5/5
3
Claude Fable 5.1
Trois semaines après son lancement, Opus 5.5, moins cher et signé Anthropic, a dépassé Fable 5.1 sur la plupart des benchmarks publiés, ce qui en fait un modèle de spécialiste au prix d'un fleuron généraliste.
Idéal pour : Les équipes aux longues tâches d'agent scientifiques ou de recherche pour lesquelles Opus 5.5 à effort élevé a été testé et jugé insuffisant.
Prix : API : 10 $ par million de tokens en entrée, 50 $ par million de tokens en sortie ; écritures de cache à 12,50 $ (5 min) ou 20 $ (1 heure) ; lectures de cache à 0,25 $ ; Batch API à 50 % de réduction.
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4.3/5
4
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro offre un raisonnement de classe frontière sous licence MIT pour environ un quart du prix par token d'Opus 5.5, à condition que vos données puissent aller en Chine ou que vous possédiez une baie de H200.
Idéal pour : Les équipes qui veulent des poids ouverts de classe frontière pour le code et le raisonnement, sur leur propre serveur à huit GPU ou via une API très bon marché pour du travail non sensible.
Prix : Poids gratuits sous licence MIT. API DeepSeek : 0,66 $ en entrée / 1,98 $ en sortie par million de tokens en heures creuses, 1,32 $ / 3,96 $ aux heures pleines ; accès au cache à partir de 0,022 $.
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4.3/5
5
Gemini 4 Carbon
Carbon est le modèle le plus puissant jamais construit par Google et, sur le nouvel indice d'Artificial Analysis, le plus puissant tout court, mais presque personne n'a encore le droit de l'utiliser.
Idéal pour : Aujourd'hui, les équipes de sécurité agréées du programme Fairwind de Google ; les équipes sur la Gemini API qui préparent leur prochaine mise à niveau quand Google ouvrira l'accès.
Prix : Pas encore en vente. Annoncé : 2 $ en entrée / 10 $ en sortie par 1M de tokens au tarif de lancement (entrée en cache 0,10 $), puis 4 $ / 20 $ (cache 0,20 $). Fin du tarif de lancement non annoncée.
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4.3/5
6
Kimi K3
Kimi K3 domine le tableau d'agent de Moonshot, mais à 2 $ par tâche Artificial Analysis il coûte sept fois GLM-5.3-Flash pour deux points d'index de plus.
Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents de navigation et de recherche et veulent des poids ouverts, et peuvent auto-héberger ou payer des prix d'API proches de la frontière.
Prix : Poids ouverts sous une licence MIT modifiée. API Kimi : 3 $ en entrée / 15 $ en sortie par 1M de tokens ; entrée en cache à 0,30 $.
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4.3/5
7
GPT-6 Astra
Un modèle de maths et de sciences qui bat des records mais coûte quatre fois et demie plus par tâche qu'un frère qui obtient un point de moins.
Idéal pour : Les équipes de recherche, de maths et de sciences qui ont besoin du raisonnement le plus fort d'OpenAI et peuvent en justifier le prix.
Prix : API : 10 $ par million de tokens en entrée, 50 $ en sortie ; entrée en cache à 1 $ ; Batch/Flex à moitié prix ; les prompts de plus de 272K tokens en entrée coûtent 2x l'entrée et 1,5x la sortie.
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4.2/5
8
Kimi K3.1 Pro
L'indice v5.0 d'Artificial Analysis, plus dur, fait passer K3.1 Pro de la quatrième à la 22e place, à égalité avec GPT-6.1 Sol en effort moyen pour dix fois le coût par tâche : son intérêt repose désormais sur les poids attendus le 4 novembre.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner de longs agents de terminal et de code, qui acceptent une sortie lente et veulent un modèle à poids ouverts à héberger elles-mêmes dès la sortie des poids.
Prix : Kimi API : 2 $ en entrée / 10 $ en sortie par million de tokens, entrée en cache 0,20 $ ; Highspeed 4 $ / 20 $. Batch à 60 % du tarif. Un tiers de moins que Kimi K3. Poids ouverts promis pour le 4 novembre 2026.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Max
Un flagship ouvert qui suit les instructions et reproduit la recherche mieux que Claude ou GPT sur les chiffres de Qwen, même si peu feront tourner les poids eux-mêmes.
Idéal pour : Les équipes qui font de la recherche, de l'écriture riche en spécifications et du travail multilingue via une API et veulent un repli en poids ouverts.
Prix : Poids ouverts sous la licence Qwen3.8-Max. API Qwen Cloud : 2 $ en entrée / 6 $ en sortie par 1M de tokens ; lectures de cache 0,17 $ (explicite) ou 0,25 $ (implicite).
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4.2/5
10
Step 5 Preview
Le score de Kimi K3 à la moitié de son coût par tâche et quatre GPU pour l'auto-héberger, mais il glisse sur les tests d'agent que StepFun lui-même met en avant.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un modèle à poids ouverts proche de la frontière pour les longs documents et la recherche qui tient sur un seul serveur GPU.
Prix : Poids ouverts sous la StepFun Model License 1.0. API StepFun : 1,00 $ en entrée / 2,70 $ en sortie par 1M de tokens, 90 % de moins sur l'entrée en cache ; même prix sur OpenRouter et DeepInfra.
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4.2/5
11
GPT-5.6-Cyber
Pour les équipes de sécurité vérifiées, il supprime les refus qui rendent les modèles généralistes inutiles pour le travail sur les exploits ; personne d'autre ne peut l'obtenir, et sa qualité n'a pas été mesurée de façon indépendante.
Idéal pour : Les équipes de sécurité, cabinets de conseil et éditeurs établis qui font de la recherche de vulnérabilités et des tests d'intrusion autorisés et peuvent passer la vérification d'OpenAI.
Prix : API OpenAI (Daybreak Red uniquement) : 12,50 $ en entrée / 75 $ en sortie par million de tokens jusqu'à 272K tokens en entrée, entrée en cache 1,25 $ ; 10 % de plus sur les endpoints avec résidence des données. Aussi sur Amazon Bedrock pour les clients inscrits.
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4.0/5
12
gpt-oss-120b
Quatorze mois plus tard, gpt-oss-120b n'est plus le modèle ouvert le plus fort, mais il reste la licence la plus simple et la prise en charge la plus large pour le raisonnement sur un seul GPU de 80GB.
Idéal pour : Les équipes qui ont besoin d'un modèle de raisonnement sous licence permissive qu'elles peuvent faire tourner en privé sur un seul GPU, avec un outillage mûr.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0 ; les prix hébergés varient selon le fournisseur.
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4.0/5
13
GPT-Rosalind
Nettement meilleur que les modèles généraux d'OpenAI sur ses propres tests de sciences de la vie, mais chaque chiffre est celui d'OpenAI, et l'accès est réservé aux organismes vérifiés.
Idéal pour : Les équipes de recherche pharmaceutiques, biotech et universitaires approuvées qui veulent un assistant de recherche IA réglé pour la biologie et la chimie.
Prix : API OpenAI (organismes approuvés) : gpt-rosalind-research à 5 $ en entrée / 25 $ en sortie par 1M de tokens, entrée en cache à 0,50 $ ; facturation à partir du 5 octobre 2026. Laboratoires universitaires américains : jusqu'à 30 sièges Business gratuits pendant 12 mois, sous réserve d'approbation.
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4.0/5
14
Granite 4.2
Granite 4.2 est la famille ouverte qu'un comité des risques approuvera le plus vite, avec un raisonnement bon pour sa taille et loin de la frontière.
Idéal pour : Les entreprises et développeurs qui veulent de petits modèles de raisonnement sous licence permissive pour des agents locaux ou sur site.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0 ; watsonx et l'hébergement tiers facturés séparément.
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4.0/5
15
Ling-3.1-flash
Rapide et sous licence MIT avec des scores de modèle ouvert proches de la frontière, mais il brûle des tokens à réfléchir et ses conditions sur les données ne sont pas publiées.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un modèle ouvert rapide et sous licence permissive pour du chat et des agents sensibles à la latence, auto-hébergé ou via OpenRouter.
Prix : Poids ouverts sous MIT. API inclusionAI : 0,30 $ en entrée / 0,90 $ en sortie par 1M de tokens, en cache 0,06 $, selon Artificial Analysis ; OpenRouter indique 0,075 $ / 0,225 $.
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4.0/5
16
Kolibri 1
Kolibri est le meilleur argument à ce jour pour un modèle ouvert construit en Europe, même si le meilleur modèle ouvert sur les propres tests allemands d'Aleph Alpha vient d'Alibaba.
Idéal pour : Les organismes publics allemands et les entreprises réglementées qui ont besoin d'un modèle ouvert auditable, entraîné en Europe, pour le travail sur documents et la récupération sur leurs propres GPU.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Pas d'API hébergée publique ; déploiement en entreprise via l'équipe commerciale d'Aleph Alpha, prix non publiés.
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3.9/5
17
Sage-A1.5
Sage-A1.5 fait d'une base Qwen un agent de recherche ouvert crédible avec sous-agents intégrés, même si ses grandes victoires portent sur des benchmarks que peu d'autres publient.
Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents de recherche ou de navigation auto-hébergés et veulent la répartition en sous-agents et l'autovérification dans le modèle plutôt que dans du code de harnais maison.
Prix : Poids ouverts sous Apache 2.0 ; essai gratuit sur le forfait de tokens Intern Discovery de Shanghai AI Lab ; prix de l'API payante non publiés.
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3.9/5
18
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)
Une façon astucieuse d'obtenir des réponses proches de la frontière sans dépendre d'un seul laboratoire, mais vous ne pouvez pas voir quels modèles ont traité vos données, et les meilleurs scores sont ceux de Sakana.
Idéal pour : Les équipes hors de l'UE qui veulent des résultats proches de la frontière pour la recherche et le code en plusieurs étapes sans dépendre d'un seul fournisseur de modèles.
Prix : Fugu Max 2 $ en entrée / 6 $ en sortie par 1M de tokens (0,25 $ en cache) ; Fugu Ultra v2 5 $ / 30 $ (0,50 $ en cache), 10 $ / 45 $ au-dessus de 272K de contexte ; Fugu de base au tarif du meilleur modèle utilisé. Abonnements 20 $, 100 $ ou 200 $ par mois. Outils web 0,007 $ par appel.
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3.9/5
19
Beam
Beam est le modèle ouvert américain le plus fort avec une licence véritablement ouverte, et son économie de tokens est réelle, mais les modèles ouverts chinois auxquels il est opposé obtiennent encore un score bien devant lui.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un grand modèle de raisonnement d'un laboratoire américain sous Apache 2.0, en particulier pour le distiller dans des modèles plus petits ou faire tourner des agents sensibles aux coûts où les tokens de sortie dominent la facture.
Prix : Poids Apache 2.0 gratuits. API Reflection gratuite en bêta publique avec limites quotidiennes. Hébergé : Together AI et Baseten 0,40 $ en entrée / 0,04 $ en cache / 1,20 $ en sortie par 1M de tokens ; OpenRouter à partir de 0,24 $ / 0,98 $.
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3.8/5
20
Falcon-H1R-7B
Falcon-H1R-7B affiche des scores en maths bien au-dessus de sa taille, mais presque personne ne l'a adopté et les tests indépendants restent à venir.
Idéal pour : Les équipes qui ont besoin d'un solide raisonnement mathématique de type concours avec un modèle assez petit pour un portable, et dont les juristes acceptent une licence sur mesure.
Prix : Poids gratuits sous la licence Falcon LLM (sans redevance ; attribution et politique d'usage acceptable obligatoires). Aucune API hébergée publique recensée par Artificial Analysis.
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3.6/5
21
Phi-4-Reasoning-Vision-15B
Phi-4-Reasoning-Vision-15B est un modèle de vision sous licence MIT qui perd face à un Qwen de 8B sur le propre tableau de score de Microsoft.
Idéal pour : Les équipes avec un GPU de centre de données qui ont besoin d'un modèle de vision anglais sous licence MIT pour les graphiques, les diagrammes et les captures d'écran et sont prêtes à le comparer d'abord avec Qwen3-VL.
Prix : Poids gratuits sous MIT ; hébergement Microsoft Foundry facturé séparément.
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3.4/5