Quel modèle IA choisir pour coder quand Google, Meta, OpenAI et Moonshot ont tous lancé un nouveau concurrent en octobre ? Chaque éditeur publie ses propres chiffres, sur ses propres tests, et les résultats changent fortement d’une source à l’autre.

Pour comparer ce qui est comparable, ce top 10 s’appuie sur les mesures indépendantes d’Artificial Analysis, qui fait passer les mêmes épreuves à tous les modèles. Les scores ont été relevés le 1er novembre 2026. C’est parti !

Les trois mesures utilisées dans ce classement

Trois indicateurs reviennent dans chaque fiche. Ils ne mesurent pas la même chose, et c’est justement ce qui les rend utiles ensemble :

• Coding Agent Index : la note du modèle dans son agent officiel (Claude Code, Codex, Antigravity CLI, Muse Code), avec le coût et la durée par tâche. C’est la mesure qui sert à classer ;
• Terminal-Bench 4.0 : 66 tâches de développement menées en autonomie dans un terminal ;
• FrontierCode 2.0 : 132 modifications à apporter à de vrais projets open source, jugées sur une seule question : le mainteneur accepterait-il de les intégrer ?

Le Coding Agent Index combine lui-même trois épreuves à poids égal : FrontierCode 1.1, Terminal-Bench 4.0 et SWE-Atlas-QnA, une série de 124 questions techniques sur du code existant.

Un repère pour lire FrontierCode 2.0 : une modification trop large ou qui touche un fichier hors sujet vaut zéro. Le meilleur modèle y plafonne donc à 46 %.

Artificial Analysis l’a intégré à son indice général le 27 octobre, et en a retiré SciCode, son ancien test de code scientifique.

Pour chaque modèle, je retiens sa meilleure configuration sur chaque épreuve (effort max, xhigh ou high). Quand deux modèles sont à un point ou moins au Coding Agent Index, les deux autres mesures et leur disponibilité réelle les départagent.

1. Claude Opus 5.5 (Anthropic)

Coding Agent Index : 62 | Terminal-Bench 4.0 : 60 % | FrontierCode 2.0 : 46 %

Publié le 22 septembre, Opus 5.5 est le seul modèle en tête sur deux mesures. Il signe la meilleure note du Coding Agent Index avec Claude Code, et le meilleur score de FrontierCode 2.0, avec quatre points d’avance.

Autrement dit, c’est le modèle dont les modifications ont le plus de chances d’être acceptées telles quelles par un relecteur humain. Sur FrontierCode 1.1, il signe aussi le meilleur score dans Claude Code, à 56 %.

Son tarif : 4 $ / 20 $ par million de tokens, avec une lecture de cache à 0,20 $. Dans Claude Code en effort max, Artificial Analysis mesure :

• 11,42 $ par tâche ;
• 1 heure par tâche en moyenne.

Le bon réglage pour le quotidien, c’est l’effort xhigh. Il garde 60 % au Terminal-Bench 4.0 et 44 % au FrontierCode 2.0, pour un coût par tâche 40 % plus bas sur l’indice général d’Artificial Analysis.

Idéal pour : le refactoring multi-fichiers, les grosses bases de code, les modifications qui doivent passer une revue de code.

2. Claude Sonnet 5.5 (Anthropic)

Coding Agent Index : 59 | Terminal-Bench 4.0 : 64 % | FrontierCode 2.0 : 42 %

Sorti le 28 septembre, Claude Sonnet 5.5 partage la deuxième note du Coding Agent Index avec Gemini 4 Carbon et Muse Wonder Full. Il prend l’avantage sur FrontierCode 2.0, où il fait jeu égal avec GPT-6 Astra à 42 %.

Au Terminal-Bench 4.0, il signe le troisième score du classement, derrière Kimi K3.1 Pro et Gemini 4 Carbon. Son tarif reste de 2 $ / 10 $ par million de tokens, deux fois moins qu’Opus 5.5 sur le papier.

Dans les faits, il consomme énormément. En effort maximal dans Claude Code, Artificial Analysis relève :

• 13,30 $ par tâche, le coût le plus élevé de tous les agents testés ;
• près d’1 h 20 par tâche, soit 20 minutes de plus qu’Opus 5.5.

Il revient donc plus cher qu’Opus 5.5 à l’usage, pour trois points de moins. Le lancer en effort xhigh (57 % au Terminal-Bench 4.0) divise la facture par plus de deux sur l’indice général.

Idéal pour : les longues tâches en terminal, confiées à un agent en fin de journée.

3. Gemini 4 Carbon (Google)

Coding Agent Index : 59 | Terminal-Bench 4.0 : 65 % | FrontierCode 2.0 : 41 %

Annoncé le 28 octobre, Gemini 4 Carbon prend directement la première place de l’indice général d’Artificial Analysis, tous usages confondus. En code, il arrive à trois points d’Opus 5.5 avec Antigravity CLI, l’agent de Google.

Ses chiffres d’usage sont les plus intéressants du podium :

• 7,74 $ par tâche, un tiers de moins qu’Opus 5.5 dans Claude Code ;
• 30 minutes par tâche, deux fois plus rapide ;
• 65 % au Terminal-Bench 4.0, le meilleur score parmi les modèles américains.

Le hic : vous ne pouvez pas encore l’utiliser. Google le réserve pour l’instant à des spécialistes de la cyberdéfense et à des partenaires de confiance, sans date d’ouverture aux développeurs.

Le tarif annoncé est de 4 $ / 20 $ par million de tokens, avec 50 % de remise au lancement.

Idéal pour : les équipes Google Cloud, dès son ouverture. En attendant, Gemini 4 Argon prend le relais.

4. Muse Wonder Full (Meta)

Coding Agent Index : 59 | Terminal-Bench 4.0 : 57 % | FrontierCode 2.0 : 38 %

Sorti le 12 octobre, Muse Wonder Full fait un bond net par rapport à Muse Spark 1.3 : 24 points de plus au Terminal-Bench 4.0. Il partage la deuxième note du Coding Agent Index avec Sonnet 5.5 et Gemini 4 Carbon.

Sa limite : il ne fonctionne que dans Muse Code, l’agent de Meta. Il n’a pas d’API et n’est pas facturé au token. Sur FrontierCode 2.0, il cède aussi quatre points à Sonnet 5.5.

Son petit frère Muse Wonder, lui, est disponible par API à 4 $ / 20 $. Il obtient 52 au Coding Agent Index, pour 8,05 $ et 25 minutes par tâche dans Muse Code.

Idéal pour : les utilisateurs de Muse Code qui veulent un agent rapide sans passer par une API.

5. Claude Fable 5.1 (Anthropic)

Coding Agent Index : 58 | Terminal-Bench 4.0 : 55 % | FrontierCode 2.0 : 36 %

Sorti le 1er septembre, Fable 5.1 reste dans le haut du Coding Agent Index, à quatre points d’Opus 5.5. Sur FrontierCode 1.1, il fait jeu égal avec GPT-6.1 Sol à 49 %, juste derrière Opus.

Son prix est devenu difficile à justifier :

• 10 $ / 50 $ par million de tokens, 2,5 fois le tarif d’Opus 5.5 ;
• 11,53 $ par tâche dans Claude Code, un peu plus qu’Opus 5.5 ;
• des scores inférieurs à Opus 5.5 sur les trois mesures.

Il garde un intérêt sur les problèmes algorithmiques ardus, où il reste proche d’Opus. Pour tout le reste, Opus 5.5 fait mieux, pour moins cher.

Idéal pour : les algorithmes difficiles, l’audit d’architecture.

6. GPT-6 Astra (OpenAI)

Coding Agent Index : 55 | Terminal-Bench 4.0 : 60 % | FrontierCode 2.0 : 42 %

Sorti le 3 septembre, GPT-6 Astra fait jeu égal avec Opus 5.5 au Terminal-Bench 4.0. Il signe aussi le deuxième score de FrontierCode 2.0, à égalité avec Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Terra. Sa force : il est très économe en tokens.

Dans Codex, cela donne 7,04 $ et 25 minutes par tâche, plus de deux fois plus rapide qu’Opus 5.5. Son tarif reste le plus élevé du classement, à égalité avec Fable 5.1 : 10 $ / 50 $.

Pour voir ce que ça donne sur un vrai projet, j’ai demandé à Astra et à Claude Fable de recréer 5 SaaS en un seul prompt. La vidéo montre les applications obtenues par chacun.

Le verdict détaillé est dans mon comparatif Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Astra.

Idéal pour : générer une application complète d’un seul jet, les équipes déjà sur Codex.

7. GPT-6.1 Sol (OpenAI)

Coding Agent Index : 54 | Terminal-Bench 4.0 : 56 % | FrontierCode 2.0 : 41 %

C’est la meilleure affaire du classement. Sorti le 29 septembre, GPT-6.1 Sol obtient 54 au Coding Agent Index avec Codex, pour :

• 1,50 $ par tâche, le deuxième coût le plus bas du top 10 ;
• 24 minutes par tâche, la durée la plus courte des huit premiers agents.

Comparez avec le premier du classement : huit points de moins, pour une facture près de huit fois plus légère et un résultat 2,5 fois plus rapide. Son tarif est de 2 $ / 10 $ par million de tokens.

Sur FrontierCode 1.1, Artificial Analysis le classe deuxième à 49 %, au niveau de Fable 5.1, pour moins d’un dixième de son coût par tâche.

Idéal pour : l’usage quotidien intensif, les équipes qui surveillent leur budget API.

8. Gemini 4 Argon (Google)

Coding Agent Index : 53 | Terminal-Bench 4.0 : 57 % | FrontierCode 2.0 : 26 %

Annoncé le 30 septembre, Gemini 4 Argon est ouvert à tous les développeurs depuis le 13 octobre, par l’API Gemini, AI Studio et Vertex AI. Il tient bien en terminal, avec 57 % au Terminal-Bench 4.0.

Son point faible, c’est FrontierCode 2.0 : 26 %, quinze points sous GPT-6.1 Sol. Ses modifications passent moins souvent la barre d’un mainteneur exigeant.

Attention au tarif :

• 2 $ / 10 $ par million de tokens jusqu’au 30 novembre, grâce à la remise de lancement ;
• 4 $ / 20 $ à partir du 1er décembre ;
• 11,73 $ par tâche dans Antigravity CLI au tarif standard, l’un des coûts les plus élevés du classement.

Idéal pour : les équipes Google Cloud qui veulent un agent disponible dès aujourd’hui.

9. GPT-6.1 Terra (OpenAI)

Coding Agent Index : 48 | Terminal-Bench 4.0 : 56 % | FrontierCode 2.0 : 42 %

Sorti le 26 octobre, GPT-6.1 Terra remplace GPT-5.6 Terra avec un gros saut : environ 20 points de plus au Terminal-Bench 4.0. Il égale GPT-6.1 Sol sur cette épreuve, et GPT-6 Astra sur FrontierCode 2.0.

Son vrai argument, c’est le prix :

• 1 $ / 5 $ par million de tokens, deux fois moins que Sol ;
• 0,69 $ par tâche dans Codex en effort xhigh ;
• 97 tokens par seconde, de quoi rester réactif dans l’éditeur.

Il cède six points à Sol au Coding Agent Index. Pour une tâche d’agent longue, Sol reste plus sûr. Pour une correction ciblée ou une série de tests, Terra suffit souvent, pour moitié prix.

Idéal pour : le gros volume chez OpenAI, l’assistance rapide dans l’éditeur.

10. Kimi K3.1 Pro (Moonshot AI)

Coding Agent Index : non testé | Terminal-Bench 4.0 : 67 % | FrontierCode 2.0 : 25 %

Lancé le 23 octobre, Kimi K3.1 Pro signe le meilleur score de tous les modèles au Terminal-Bench 4.0 : 67 %, contre 13 % pour Kimi K3. Pour enchaîner des commandes en autonomie, aucun modèle ne fait mieux.

Le reste du tableau est moins flatteur :

• 25 % au FrontierCode 2.0, le score le plus faible du top 10 ;
• 31 tokens par seconde, l’un des modèles les plus lents ;
• pas encore de note dans un agent : seul Kimi K3 a été testé dans Kimi Code CLI, à 41.

Il est facturé 2 $ / 10 $. Moonshot a promis de publier ses poids d’ici le 4 novembre : il deviendrait alors le meilleur modèle téléchargeable du marché.

Idéal pour : les tâches en terminal, puis l’auto-hébergement une fois les poids publiés.

Mistral Large 4, GLM-5.3 et DeepSeek : les poids ouverts à connaître

Aucun modèle téléchargeable n’entre dans le top 10. Trois d’entre eux restent pourtant de vraies options si votre code ne doit pas quitter vos serveurs.

Mistral Large 4 est, selon Artificial Analysis, le modèle le plus intelligent conçu hors des États-Unis et de la Chine. Mistral a publié ses poids le 29 octobre. Dans Mistral Vibe, l’agent maison, il obtient 48 au Coding Agent Index, autant que GPT-6.1 Terra :

• 1,26 $ par tâche et 48 minutes ;
• 0,70 $ / 2,10 $ par million de tokens depuis le 29 octobre ;
• une licence Mistral dérivée du MIT, avec une licence commerciale obligatoire pour revendre le modèle en service.

Hors de son agent, il décroche : 25 % au Terminal-Bench 4.0 et 15 % au FrontierCode 2.0. Pour une équipe européenne attentive au RGPD, c’est pourtant l’option la plus simple à défendre en interne.

DeepSeek V4.1 Flash 1017, sorti le 17 octobre sous licence MIT, obtient 46 au Coding Agent Index pour 0,30 $ par tâche, le coût le plus bas de tous les agents testés. Il signe aussi le meilleur FrontierCode 2.0 des modèles téléchargeables, à 28 %.

GLM-5.3 (Z.ai) reste le plus solide en terminal parmi les modèles téléchargeables, avec 42 % au Terminal-Bench 4.0. Avec l’agent Opencode, il obtient 49 au Coding Agent Index, mais pour 5,23 $ par tâche.

Pour aller plus loin sur les modèles conçus en France, voyez ma sélection des meilleures IA françaises.

Les modèles à petit prix qui suffisent pour le code courant

Écrire des tests ou relire chaque commit ne demande pas un modèle à 50 $. Quatre options coûtent moins de 1 $ le million de tokens en sortie :

• Claude Haiku 5.5 (Anthropic, 7 octobre) : 33 % au Terminal-Bench 4.0, 35 % au FrontierCode 2.0, 0,10 $ / 0,50 $ jusqu’à 100 000 tokens de prompt ;
• MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi) : 35 %, 24 %, 0,43 $ / 0,87 $, licence MIT ;
• GLM-5.3-Flash (Z.ai) : 33 %, 18 %, 0,15 $ / 0,50 $, poids ouverts ;
• MiMo-V2.6-Flash (Xiaomi) : 23 %, 22 %, 0,14 $ / 0,28 $, licence MIT.

Attention au tarif d’Haiku 5.5 : au-delà de 100 000 tokens, il est multiplié par cinq (0,50 $ / 2,50 $). Son FrontierCode 2.0 dépasse pourtant celui de Gemini 4 Argon.

Pour la complétion en direct, c’est aussi le plus rapide du lot, avec 235 tokens par seconde.

Tableau comparatif des 10 meilleurs modèles IA pour coder en novembre 2026

Modèle	Créateur	Coding Agent Index	Terminal-Bench 4.0	FrontierCode 2.0	Prix in/out (par 1M)	Idéal pour
Claude Opus 5.5	Anthropic (États-Unis)	62	60 %	46 %	4 $ / 20 $	Grosses bases de code, revue de code
Claude Sonnet 5.5	Anthropic (États-Unis)	59	64 %	42 %	2 $ / 10 $	Longues tâches en terminal
Gemini 4 Carbon	Google (États-Unis)	59	65 %	41 %	4 $ / 20 $ (accès restreint)	À surveiller
Muse Wonder Full	Meta (États-Unis)	59	57 %	38 %	Muse Code uniquement	Utilisateurs de Muse Code
Claude Fable 5.1	Anthropic (États-Unis)	58	55 %	36 %	10 $ / 50 $	Algorithmes difficiles
GPT-6 Astra	OpenAI (États-Unis)	55	60 %	42 %	10 $ / 50 $	Application complète en un prompt
GPT-6.1 Sol	OpenAI (États-Unis)	54	56 %	41 %	2 $ / 10 $	Le meilleur rapport qualité/prix
Gemini 4 Argon	Google (États-Unis)	53	57 %	26 %	2 $ / 10 $ (promo jusqu’au 30/11)	Équipes Google Cloud
GPT-6.1 Terra	OpenAI (États-Unis)	48	56 %	42 %	1 $ / 5 $	Gros volume, petit budget
Kimi K3.1 Pro	Moonshot AI (Chine)	non testé	67 %	25 %	2 $ / 10 $ (poids annoncés)	Tâches en terminal

Comment choisir le bon modèle IA pour coder ?

Le type de tâche : agent autonome ou assistant

Si le modèle doit travailler seul sur plusieurs étapes, visez 55 % et plus au Terminal-Bench 4.0. Si ses modifications doivent ensuite passer une revue de code, regardez aussi FrontierCode 2.0 : six modèles y dépassent 40 %.

Si vous restez aux commandes et validez chaque étape, un modèle autour de 33 % comme Claude Haiku 5.5 suffit, pour une facture vingt fois plus basse qu’avec Sonnet 5.5.

Le coût par tâche, pas le prix au token

C’est le critère le plus trompeur. Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol affichent le même tarif, 2 $ / 10 $. À l’usage, dans leur agent officiel, le premier coûte 13,30 $ par tâche et le second 1,50 $.

Prenez cinq développeurs qui lancent chacun dix tâches par jour : sur un mois de 21 jours ouvrés, l’écart dépasse 12 000 $.

La durée d’exécution

Un agent qui met 1 h 20 à rendre son travail ne s’utilise pas comme un agent qui répond en 24 minutes.

Pour itérer dans la journée, GPT-6.1 Sol, Muse Wonder et GPT-6 Astra sont les trois plus rapides, autour de 25 minutes par tâche. Pour une tâche lancée le soir, la durée ne compte plus.

Le contexte requis

Sur un monorepo volumineux, le contexte devient le facteur limitant. Tout le top 10 accepte 1 million de tokens. Grok 4.7 plafonne à 500 000, Qwen3.8 27B à 256 000.

Les poids ouverts et la souveraineté

Si votre code ne doit pas sortir de votre infrastructure, trois modèles sérieux sont auto-hébergeables : DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 et Mistral Large 4. Kimi K3.1 Pro les rejoindra si Moonshot publie ses poids comme prévu.

Seul Mistral est européen. En auto-hébergement, rien ne transite chez l’éditeur, quelle que soit sa nationalité. Par l’API d’un éditeur chinois depuis l’Europe, une analyse de conformité s’impose.

Et les outils dans tout ça ? Claude Code, Codex, Copilot, Cursor

Le modèle n’est qu’une partie de l’équation. L’agent qui l’entoure compte autant : c’est pour cela que le Coding Agent Index note le couple modèle + outil, pas le modèle seul.

• Claude Code garde la première place avec Opus 5.5 (62), mais c’est aussi l’agent le plus cher à l’usage ;
• Antigravity CLI, l’agent de Google, suit avec Gemini 4 Carbon (59) et Gemini 4 Argon (53) ;
• Codex place GPT-6 Astra (55), GPT-6.1 Sol (54) et GPT-6.1 Terra (48), et reste de loin le moins cher ;
• Mistral Vibe obtient 48 avec Mistral Large 4, autant que Codex avec Terra.

GitHub Copilot Fusion, disponible depuis le 28 octobre sur toutes les offres Copilot, vous évite de choisir. Copilot répartit lui-même chaque tâche entre les modèles d’Anthropic et d’OpenAI.

En effort max, il obtient 60 au Coding Agent Index, deux points sous Claude Code avec Opus 5.5, pour 5,59 $ par tâche, soit deux fois moins.

Chaque modèle utilisé est facturé à son tarif standard, avec 30 % de remise sur les offres payantes jusqu’au 30 novembre.

Cursor appartient à SpaceX depuis le 14 août 2026, date de clôture du rachat à 60 milliards de dollars. Son modèle maison est Grok 4.7, qui obtient 47 au Coding Agent Index dans Grok Build, pour 9,48 $ et 36 minutes par tâche.

Côté OpenAI, Cursor ne propose plus que la génération GPT-5.6 : aucun modèle GPT-6 n’y est arrivé. OpenAI a proposé de couper son accès direct le 12 novembre. Ensuite, il faudra passer par votre propre clé d’API ou par l’extension Codex.

Si vous cherchez plutôt un outil qu’un modèle, j’ai comparé les meilleurs générateurs de code IA dans un article dédié.

Conclusion : quel modèle IA pour coder en novembre 2026 ?

Si vous voulez le meilleur résultat, prenez Claude Opus 5.5 dans Claude Code. Il est premier au Coding Agent Index et sur FrontierCode 2.0, et coûte moins cher à l’usage que Sonnet 5.5.

Pour tous les autres cas, la réponse de ce mois-ci est GPT-6.1 Sol. Il obtient 54 au Coding Agent Index pour 1,50 $ par tâche, quand le leader en demande 11,42 $. Huit points d’écart justifient rarement une facture multipliée par sept.

Deux options méritent aussi votre attention :

• GitHub Copilot Fusion, si votre équipe travaille déjà sur Copilot : 60 au Coding Agent Index pour 5,59 $ par tâche ;
• Mistral Large 4, si la souveraineté compte : poids ouverts, éditeur français, 1,26 $ par tâche dans Mistral Vibe.

Et gardez un œil sur Gemini 4 Carbon : le jour où Google l’ouvre aux développeurs, le podium peut changer.

Pour situer ces modèles hors du code, consultez mon classement général des meilleurs modèles d’IA, mis à jour chaque mois lui aussi.