Le classement des grands modèles de langage (LLM) en 2026

Parmi les 30 options que nous avons testées, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol 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 31 oct. 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
Claude Opus 5.5
Le nouveau modèle par défaut d'Anthropic mérite son titre : premier sur l'index indépendant d'Artificial Analysis, et un cinquième moins cher par token que l'Opus qu'il remplace.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner de longs agents de code, des audits de code ou de la recherche documentaire lourde, où terminer la tâche compte plus que le coût de chaque appel.
Prix : API : 4 $ par million de tokens en entrée, 20 $ par million en sortie ; lectures de cache à 0,20 $, écritures de cache de 5 minutes à 5 $ ; Batch API à 50 % de réduction ; mode rapide à 8 $/40 $ ; inférence limitée aux États-Unis à 1,1x.
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4.7/5
2
Claude Sonnet 5.5
À deux points d'Opus 5.5 sur le test de travail intellectuel d'Anthropic pour moitié prix, ce qui fait d'Opus une montée en gamme délibérée plutôt que le choix par défaut.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner en volume des agents de code, de l'automatisation du support ou du travail documentaire et veulent une qualité proche d'Opus pour moitié du prix au token.
Prix : API : 2 $ par million de tokens en entrée, 10 $ par million de tokens en sortie ; lectures de cache à 0,10 $ ; Batch API à 50 % de réduction.
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4.6/5
3
GPT-6.1 Sol
Pour la plupart des clients d'OpenAI, c'est le fleuron qui compte : un point derrière Astra sur l'index d'Artificial Analysis pour un cinquième du prix au token.
Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents et des workflows métier sur OpenAI et veulent des résultats proches d'Astra à un coût de milieu de gamme, et peuvent accepter une sortie plus lente.
Prix : API : 2 $ par million de tokens en entrée, 10 $ par million en sortie ; entrée en cache à 0,10 $ ; Batch/Flex à moitié prix ; les prompts de plus de 272K tokens en entrée paient 2x l'entrée et 1,5x la sortie pour toute la requête.
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4.6/5
4
Claude Haiku 5.5
Haiku 5.5 dépasse Gemini 3.8 Flash dans les tests indépendants pour un sixième du coût par tâche, ce qui redéfinit ce que l'on doit attendre d'un modèle économique.
Idéal pour : La classification, l'extraction, le support et le travail de sous-agent à fort volume sur des prompts courts.
Prix : API : 0,10 $ en entrée / 0,50 $ en sortie par million de tokens pour les prompts jusqu'à 100K tokens ; 0,50 $ / 2,50 $ au-delà ; lectures de cache à 0,01 $ ; Batch API à 50 % de réduction.
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4.5/5
5
Qwen3.8-27B
Un modèle 27B avec une licence Apache qui, sur les propres chiffres d'Alibaba, devance de justesse Claude Opus 4.6 Max au code et tient sur une seule carte de 24 GB en 4 bits.
Idéal pour : Les développeurs qui veulent le modèle sous licence permissive le plus fort qui tient sur un seul GPU haut de gamme, en particulier pour le code et les agents d'usage d'ordinateur.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Qwen Cloud : 0,50 $ en entrée / 3,00 $ en sortie par 1M de tokens (0,10 $ en cache). Hébergeurs tiers sur OpenRouter à partir d'environ 0,04 $ / 1,25 $.
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4.5/5
6
GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash obtient l'essentiel des capacités de code de GLM-5.3 pour un dixième du prix au token, et sa licence MIT ne laisse rien à lire pour un juriste.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner à fort volume des agents de code ou multimodaux et veulent un modèle ouvert sans conditions de licence et à coût d'API très bas.
Prix : Poids ouverts sous MIT. API Z.ai : 0,15 $ en entrée / 0,50 $ en sortie par million de tokens (0,03 $ en cache) ; FlashX à 0,37 $ / 1,25 $.
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4.3/5
7
GPT-6 Luna
Luna obtient cinq points de moins que Claude Haiku 5.5 sur l'index d'Artificial Analysis et coûte un tiers par tâche, ce qui résume toute la décision en une ligne.
Idéal pour : Les applications basées sur OpenAI qui font de la classification, de l'extraction ou du chat à très fort volume.
Prix : API : 0,10 $ par million de tokens en entrée, 0,50 $ par million de tokens en sortie ; entrée en cache à 0,01 $ ; les longs prompts de plus de 272K coûtent plus cher.
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4.3/5
8
DeepSeek-V4.1-Flash
Des scores d'agent de code proches de la frontière pour 0,15 $ par million de tokens en entrée, à condition d'accepter un traitement des données en Chine ou d'héberger vous-même un checkpoint de 763B paramètres.
Idéal pour : Les équipes attentives aux coûts qui font tourner des agents de code et d'automatisation et peuvent utiliser une API hébergée en Chine ou un hébergeur tiers, ou disposent de serveurs multi-GPU pour les poids ouverts.
Prix : Poids gratuits sous licence MIT. API DeepSeek : 0,15 $ en entrée / 0,60 $ en sortie par million de tokens en heures creuses, 0,30 $ / 1,20 $ aux heures pleines de semaine ; accès au cache de 0,003 $ à 0,006 $.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Flash-Next
De forts scores d'agent et de code pour 6 milliards de paramètres actifs, sous une licence plus stricte que celle du propre flagship de Qwen.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner des charges de code ou d'agent internes qui dépassent un modèle 27B, et les développeurs qui veulent une API multimodale hébergée très bon marché.
Prix : Poids ouverts sous la Qwen Community License 1.0 (licence distincte pour les activités d'hébergement et d'assistants IA). API Qwen3.8-Flash : 0,15 $ en entrée / 0,47 $ en sortie par 1M de tokens ; hits de cache à 0,016 $.
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4.2/5
10
Doubao Seed 2.1 Pro
Le modèle chinois le plus fort en compréhension vidéo et visuelle selon les propres chiffres de ByteDance, mais fermé, sans score indépendant et difficile à acheter hors de Chine.
Idéal pour : Les équipes qui ont besoin d'une solide compréhension vidéo et d'images et peuvent acheter via Volcano Engine de ByteDance en Chine, ou utiliser Seed 2.1 Turbo à l'international.
Prix : Volcano Engine Ark (Chine) : Pro à 6 ¥ en entrée / 30 ¥ en sortie par million de tokens, en cache 1,20 ¥, batch 3 ¥ / 15 ¥ ; Turbo moitié moins. BytePlus ModelArk (international) : Turbo à 0,50 $ / 2,50 $ par million de tokens ; Pro absent de la grille publiée.
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4.1/5
11
Gemini 3.5 Flash-Lite
Rapide en streaming et large dans ce qu'il lit, mais Haiku 5.5 et GPT-6 Luna facturent désormais un tiers de son prix en entrée et un cinquième en sortie.
Idéal pour : Les équipes sur Google Cloud qui font tourner de l'extraction à fort volume ou de la compréhension audio et vidéo où le délai avant le premier token importe peu.
Prix : API : 0,30 $ en entrée / 2,50 $ en sortie par million de tokens ; entrée en cache à 0,03 $ ; Batch et Flex à 0,15 $ / 1,25 $ ; niveau gratuit (les prompts peuvent servir à l'entraînement).
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4.1/5
12
Gemini 3.8 Flash
Des entrées variées et un niveau gratuit gardent Gemini 3.8 Flash utile, mais il dépense désormais plus par tâche que des concurrents mieux notés, et son prix double en janvier.
Idéal pour : Les équipes qui traitent audio, vidéo et longs PDF dans l'écosystème Google et peuvent tolérer des premières réponses lentes.
Prix : API : 0,75 $ en entrée / 3,75 $ en sortie par million de tokens jusqu'au 31 décembre 2026, puis 1,50 $ / 7,50 $ ; Batch et Flex à moitié prix ; niveau gratuit avec limites.
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4.1/5
13
Muse Glimmer
Glimmer est le modèle ouvert le plus soigneusement ajusté à la carte graphique que les gens possèdent, et Qwen3.8-27B l'a battu sur les benchmarks en quelques semaines.
Idéal pour : Les développeurs qui construisent des agents locaux, toujours actifs, sur un seul GPU grand public et qui veulent une licence permissive d'un laboratoire américain.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0 ; pas d'API Meta. Hébergé sur OpenRouter à partir de 0,30 $ par 1M en entrée et 1,20 $ par 1M en sortie (DeepInfra).
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4.1/5
14
Muse Wonder
Wonder coûte ce que coûte Claude Opus 5.5 et ne gagne que cinq des quatorze lignes que Meta a choisi de publier contre lui.
Idéal pour : Les équipes déjà sur l'API de Meta qui ont besoin d'un modèle plus fort que Muse Spark pour le long code multi-fichiers ou le travail sur documents juridiques.
Prix : API : 4 $ en entrée, 0,20 $ en entrée en cache, 20 $ en sortie par 1M de tokens ; pas de mode Contributor. Wonder Full uniquement dans Muse Code Power (50 $/mois) et Maximum (200 $/mois).
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4.1/5
15
MiniMax-M3.1-Flash
Près du sommet du tableau à poids ouverts pour une fraction de centime par tâche, tant que rien de ce qu'il dit ne sort sans vérification.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner du travail d'agent et d'automatisation à fort volume, ou de longues entrées multimodales, qui peuvent vérifier les sorties et accepter les conditions de licence de MiniMax.
Prix : Poids ouverts sous la licence communautaire MiniMax. API MiniMax par 1M de tokens, plate à toute longueur de prompt : 0,15 $ en entrée, 0,60 $ en sortie, 0,015 $ en entrée en cache.
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4.0/5
16
Muse Spark 1.3
Bon marché, à long contexte et bien élevé dans les boucles d'agent, mais pressé par le haut par Muse Wonder et de côté par un Spark ouvert au même prix.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un modèle à long contexte bon marché pour les sous-agents et les boucles d'outils et acceptent d'envoyer leurs prompts à l'API de Meta.
Prix : Standard : 1,25 $ en entrée, 0,15 $ en entrée en cache, 4,25 $ en sortie par 1M de tokens. Mode Contributor : 0,10 $ / 0,002 $ / 0,20 $, et Meta peut s'entraîner sur votre contenu.
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4.0/5
17
Muse Spark Open
Un sérieux modèle d'agent à poids ouverts avec des résultats de sécurité exceptionnellement forts, freiné par des prix hébergés qui égalent le Spark fermé et une licence qui demande votre date de naissance.
Idéal pour : Les organisations qui ont besoin d'un modèle d'agent capable sur leur propre matériel, avec un meilleur comportement de refus que les autres modèles ouverts, et peuvent vivre avec la clause d'attribution de Meta.
Prix : Poids gratuits sous la Muse Model License (attribution requise ; seuil de 20M$ de revenus pour le modèle en tant que service). Hébergé sur OpenRouter à 1,25 $ en entrée, 0,15 $ en cache, 4,25 $ en sortie par 1M de tokens.
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4.0/5
18
MiniMax-M3
Fort pour son prix sur les entrées longues et multimédias, freiné par une licence qui fait relire les avocats deux fois.
Idéal pour : Les équipes sensibles aux coûts qui traitent de longs documents ou de la vidéo, veulent un modèle ouvert et peuvent accepter ses conditions de licence.
Prix : Poids ouverts sous la licence communautaire MiniMax. API par 1M de tokens sur les prompts jusqu'à 512K : 0,30 $ en entrée, 1,20 $ en sortie, 0,06 $ en cache ; le double au-dessus de 512K ; niveau prioritaire 1,5x.
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3.9/5
19
Mistral Large 4
L'Europe a enfin un modèle d'un billion de paramètres bien à elle ; les tests indépendants le placent dans le milieu supérieur du peloton, pas à la frontière.
Idéal pour : Les organisations européennes qui ont besoin d'un modèle de classe frontière avec souveraineté des données et une voie vers l'auto-hébergement.
Prix : API de préversion : 1,36 $ par 1M de tokens en entrée (0,14 $ en cache), 4,18 $ par 1M en sortie ; batch 50 % de moins. Poids ouverts promis pour fin octobre 2026.
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3.9/5
20
Command A+
Des poids sous Apache 2.0, un hébergement sur deux H100 et toutes les langues de l'UE rendent Command A+ facile à valider, mais Cohere ne publie toujours aucun score de benchmark pour le juger.
Idéal pour : Les entreprises qui construisent des systèmes RAG et d'agents privés et multilingues, et qui veulent un modèle sous licence permissive hébergeable sur deux GPU.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Tarif de l'API Cohere non publié ; OpenRouter affiche 0,30 $ en entrée / 1,50 $ en sortie par 1M de tokens. Déploiement privé sur devis.
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3.8/5
21
Grok 4.7
Bon marché sur la grille tarifaire et cher en pratique : Grok 4.7 réfléchit si longtemps que son coût par tâche figure parmi les plus élevés mesurés.
Idéal pour : Les développeurs qui ont besoin de recherche X en direct dans un agent et peuvent tolérer de longs temps de réflexion, ou les équipes déjà engagées sur la plateforme de SpaceXSI.
Prix : API : 2 $ en entrée / 6 $ en sortie par 1M de tokens pour les prompts sous 200K tokens, 4 $ / 12 $ au-delà ; entrée en cache à 0,50 $ ; endpoint US 10 % de plus.
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3.8/5
22
Ling-3.0-flash-Sante
Un spécialiste médical bon marché sous licence MIT qui bat Claude Opus 4.8 sur le passage HealthBench Professional mené par Ant elle-même, même si seule Ant l'a mesuré et qu'il reste derrière GPT-5.6 Sol.
Idéal pour : Les équipes e-santé et de recherche qui veulent un modèle médical ouvert, sous licence permissive, à auto-héberger derrière une relecture humaine.
Prix : Poids ouverts sous MIT. Vercel AI Gateway : 0,07 $ en entrée / 0,22 $ en sortie par million de tokens (ligne de Novita : 0,08 $ en entrée, 0,02 $ en cache).
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3.8/5
23
Mistral Medium 3.5
Un modèle de code à quatre GPU capable dont la licence exclut les grandes entreprises et dont le prix d'API perd désormais face au propre Large 4 de Mistral.
Idéal pour : Les entreprises de moins de 20 millions de dollars de revenus mensuels qui veulent auto-héberger un fort modèle de code et d'agent sur un seul serveur à quatre GPU.
Prix : Poids ouverts sous une licence MIT modifiée (aucun droit pour les entreprises de plus de 20M$ de revenus mensuels). API : 1,50 $ par 1M de tokens en entrée, 7,50 $ par 1M en sortie ; batch 50 % de moins.
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3.8/5
24
ERNIE 5.1
Peu coûteux à entraîner et bon pour les réponses appuyées sur la recherche et pour les maths, mais fermé, en texte uniquement sur l'API et toujours difficile à acheter hors de Chine.
Idéal pour : Les équipes qui construisent pour des utilisateurs sinophones sur le cloud de Baidu et veulent des réponses solides appuyées sur la recherche à un prix au token bas.
Prix : Qianfan (Chine continentale) : 0,004 ¥ en entrée / 0,018 ¥ en sortie les 1 000 tokens jusqu'à 32K, 0,006 ¥ / 0,022 ¥ de 32K à 128K. Pas de prix officiel en dollars ; le catalogue international affiche ERNIE 5.0 à 1,40 $ / 5,60 $ par million de tokens. Gratuit dans l'assistant ERNIE.
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3.7/5
25
Hy-Memory-30B-A3B
Un modèle étroit fondé sur une idée solide, qui écrit la mémoire d'un agent aussi bien que Claude Opus 5 dans les tests de Tencent pour une fraction du coût, même si seul Tencent l'a mesuré.
Idéal pour : Les équipes qui exploitent Mem0, MemOS ou des couches de mémoire similaires à grand volume et veulent remplacer un modèle de pointe payant sur le chemin d'écriture par des poids auto-hébergés.
Prix : Poids ouverts sous Apache 2.0 ; pas d'API hébergée.
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3.7/5
26
Mistral Small 4
Bon marché, rapide et proprement sous licence, mais les tests indépendants le placent bien derrière les modèles ouverts avec lesquels il partage un serveur.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un modèle à bas coût, sous licence Apache, pour le chat, les documents et les images, sur l'API de Mistral ou leurs propres GPU.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. API : 0,15 $ en entrée / 0,60 $ en sortie par 1M de tokens ; batch 50 % de moins ; entrée en cache jusqu'à 90 % de moins.
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3.7/5
27
Clover-35B-A3B-Preview
Selon les chiffres de ses concepteurs, Clover est le modèle de langage à diffusion ouvert le plus performant à ce jour, mais en tant que préversion, avec des gains de vitesse modestes et sans tests externes, il s'adresse aux expérimentateurs.
Idéal pour : Les chercheurs et ingénieurs d'inférence qui évaluent le décodage par diffusion sur un modèle MoE moderne avant qu'il n'atteigne une qualité de production.
Prix : Poids ouverts sous Apache 2.0 ; pas d'API hébergée.
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3.6/5
28
Qwen3.5-397B-A17B
Toujours un cheval de trait Apache 2.0 capable, mais Alibaba vend désormais le même modèle hébergé pour moins que ce que facture n'importe quel tiers pour faire tourner les poids ouverts.
Idéal pour : Les équipes qui ont besoin du plus grand Qwen Apache 2.0 sur leur propre matériel et ont déjà un serveur multi-GPU ou une machine de 256 GB pour le faire tourner.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0 ; Qwen3.5-Plus sur Alibaba Cloud et hébergement tiers facturés séparément.
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3.6/5
29
Sakana Namazu
Un Kimi K2.6 réglé pour le japonais sensé avec des outils intégrés, mais il coûte plus que des modèles ouverts plus récents qui gèrent déjà bien le japonais.
Idéal pour : Les entreprises japonaises qui veulent un fournisseur national et un modèle réglé pour le japonais avec des outils intégrés, plus que le prix au token le plus bas.
Prix : À l'usage : 0,95 $ en entrée / 4,00 $ en sortie par 1M de tokens, entrée en cache à 0,15 $ ; recherche web 7,00 $ les 1 000 appels ; exécution de code 0,12 $ l'heure. Gratuit dans Sakana Chat (Japon).
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3.6/5
30
Xing4.0-29B-A4B
Xing4.0 est la preuve que la Chine peut entraîner un modèle d'agent utile sans NVIDIA, et un codeur bon marché raisonnable, mais pas une raison de quitter Qwen.
Idéal pour : Les équipes sur matériel Huawei Ascend, ou celles qui veulent un petit modèle d'agent sous licence Apache à affiner pour des tâches de domaine.
Prix : Poids gratuits sous Apache 2.0. Pas d'API de première partie ; OpenRouter liste un endpoint gratuit (hébergé par Phala) sous ses plafonds de requêtes pour modèles gratuits.
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3.6/5