Le meilleur de 2026

Meilleurs modèles LLM

Les versions de LLM qui comptent en 2026, classées par les vrais verdicts de la foule, pas seulement par les benchmarks des labos. Chaque modèle renvoie vers une fiche complète : prix API vérifié au million de tokens, fenêtre de contexte, points forts et faibles honnêtes, et un verdict éditorial tranché.

8 outils · classement par les votes de la foule · mise à jour : juillet 2026

  1. Le modèle le plus rapide d'Anthropic : environ 90 % du niveau de codage de Sonnet 4.5 à $1/$5 par million de tokens, contexte 200K.

    $5/1M out67%(2)
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    Pourquoi : 73,3 % sur SWE-bench Verified, soit environ 90 % du codage agentique de Sonnet 4.5 pour un tiers du prix

  2. 2

    Le vaisseau amiral de classe Mythos d'Anthropic (juin 2026) : 80,3 % sur SWE-bench Pro, 11 points devant tous les autres modèles frontière

    $50/1M out63%(4)
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    Pourquoi : 80,3 % sur SWE-bench Pro contre 69,2 % pour Opus 4.8, 58,6 % pour GPT-5.5 et 54,2 % pour Gemini 3.1 Pro, soit environ…

  3. 3

    L'Opus d'Anthropic d'avril 2026 : 87,6 % sur SWE-bench Verified, contexte 1M, vision haute résolution, désormais derrière Opus 4.8

    $25/1M out57%(3)
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    Pourquoi : 87,6 % sur SWE-bench Verified (contre 80,8 % pour Opus 4.6) et 64,3 % sur SWE-bench Pro au lancement, devant GPT-5.4…

  4. 4

    Le modèle phare de niveau Opus d'Anthropic pour le codage agentique de longue haleine ; contexte 1M à $5/$25 par million de tokens.

    $25/1M out57%(3)
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    Pourquoi : SWE-Bench Pro à 69,2 % (contre 64,3 % pour Opus 4.7) et bat les Opus précédents sur CursorBench à tous les niveaux…

  5. 5

    Le Sonnet le plus agentique d'Anthropic : qualité proche d'Opus 4.8 en codage et agents à $3/$15 avec contexte 1M

    $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)
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    Pourquoi : Gros gains agentiques par rapport à Sonnet 4.6 : Terminal-Bench 2.1 à 80,4 % contre 67,0 %, OSWorld-Verified à 81,2 %…

  6. 6

    Le vaisseau amiral agentique d'OpenAI : contexte 1M, état de l'art sur ARC-AGI-2 et Terminal-Bench 2.0, $5/$30 par million de tokens.

    $30/1M out57%(3)
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    Pourquoi : Fenêtre de contexte de 1M de tokens (1 050 000) avec 128K de sortie max et effort de raisonnement réglable de none à…

  7. 7

    Le modèle frontière de Google de nov. 2025 : contexte 1M, premier au-dessus de 1500 Elo sur LMArena, remplacé par Gemini 3.1 Pro.

    $12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)
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    Pourquoi : En tête de LMArena à son lancement avec un record de 1501 Elo et 91,9 % sur GPQA Diamond, état de l'art à sa sortie

  8. 8

    MoE de 1,6T à poids ouverts avec contexte de 1M de tokens et codage agentique quasi frontière à $0.87 par million de tokens de sortie

    $0.87/1M out57%(3)
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    Pourquoi : Fenêtre de contexte de 1M de tokens (8x les 128K de V3.2) avec jusqu'à 384K tokens de sortie, en standard sur l'API…

Le duel décisif

Vous hésitez entre les deux premiers ? Envoyez-les dans la fosse.

Voir Claude Haiku 4.5 vs Claude Fable 5 en face-à-face

Seuls les 8 premiers ont été retenus.

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