Classement IA

Code

Résolution bugs réels (SWE-bench), édition fichiers (Aider), raisonnement long, fiabilité, coût.

MAJ du classement le 22 octobre 2026 à 01:08

Top visuel

  1. 01 Deepseek r1 + claude 3 5 Sonnet 20241022 96.83
  2. 02 O3 (high) + gpt 4.1 95.80
  3. 03 Claude Opus 5 5 Max 92.35
  4. 04 GPT 6.1 sol (max) 89.81
  5. 05 Claude sonnet 5.5 (xhigh) 88.68
  6. 06 O3 (high) 85.83
  7. 07 GPT 5 (low) 85.70
  8. 08 Gemini 2.5 Pro Preview 06 05 (32k think) 85.04
  9. 09 Claude Fable 5 1 Max 84.93
  10. 10 o3 84.70

Comparateur Le Recul

Qui gagne sur quoi

Cochez au moins deux modèles dans le tableau du classement, puis revenez ici.

# Modèle Éditeur Score Abonnement mensuel Évaluation
01 Anthropic 96.83 / 100 Gratuit Partiel
02 OpenAI 95.80 / 100 23 €/mois Partiel
03 Anthropic 92.35 / 100 23 €/mois Partiel
04 OpenAI 89.81 / 100 23 €/mois Fiable
05 Anthropic 88.68 / 100 Non disponible Partiel
06 OpenAI 85.83 / 100 23 €/mois Partiel
07 Tendance à la hausse sur 30 jours (+9.5 pt de position relative, +8.86 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) OpenAI 85.70 / 100 23 €/mois Fiable
08 Google 85.04 / 100 22 €/mois Partiel
09 Anthropic 84.93 / 100 23 €/mois Partiel
10 Tendance à la hausse sur 30 jours (+9.3 pt de position relative, +8.44 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) OpenAI 84.70 / 100 23 €/mois Fiable
11 DeepSeek 84.39 / 100 Gratuit Partiel
12 OpenAI 84.36 / 100 23 €/mois Fiable
13 Anthropic 84.33 / 100 Non disponible Partiel
14 Meta 83.97 / 100 Non disponible Partiel
15 Anthropic 83.65 / 100 Non disponible Partiel
16 Google 83.27 / 100 22 €/mois Partiel
17 Tendance à la hausse sur 30 jours (+8.0 pt de position relative — écart mesuré par rapport à sa catégorie) OpenAI 82.98 / 100 23 €/mois Partiel
18 Tendance à la baisse sur 30 jours (−8.86 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) OpenAI 82.81 / 100 23 €/mois Fiable
19 Anthropic 82.45 / 100 Non disponible Partiel
20 Anthropic 82.44 / 100 Non disponible Partiel
21 OpenAI 82.30 / 100 23 €/mois Partiel
22 Google 82.22 / 100 22 €/mois Partiel
23 Google 82.19 / 100 22 €/mois Fiable
24 OpenAI 82.15 / 100 23 €/mois Partiel
25 OpenAI 82.11 / 100 23 €/mois Partiel
26 Anthropic 81.82 / 100 Non disponible Partiel
27 DeepSeek 81.79 / 100 Gratuit Partiel
28 Spacexai 81.64 / 100 Gratuit Partiel
29 xAI 81.49 / 100 Gratuit Partiel
30 OpenAI 81.48 / 100 23 €/mois Partiel
31 Tendance à la hausse sur 30 jours (+8.9 pt de position relative, +7.72 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) OpenAI 81.08 / 100 23 €/mois Fiable
32 OpenAI 80.95 / 100 23 €/mois Partiel
33 Anthropic 80.94 / 100 Non disponible Partiel
34 Tendance à la baisse sur 30 jours (−11.14 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) Anthropic 80.82 / 100 Non disponible Fiable
35 OpenAI 80.65 / 100 23 €/mois Partiel
36 Meta 80.58 / 100 Non disponible Fiable
37 Spacexai 80.51 / 100 Gratuit Partiel
38 Anthropic 80.50 / 100 Non disponible Partiel
39 Google 80.44 / 100 22 €/mois Partiel
40 OpenAI 80.05 / 100 23 €/mois Partiel
41 Google 79.99 / 100 22 €/mois Partiel
42 OpenAI 79.90 / 100 23 €/mois Partiel
43 Anthropic 79.79 / 100 Non disponible Partiel
44 Anthropic 79.78 / 100 Non disponible Partiel
45 Anthropic 79.53 / 100 Non disponible Partiel
46 Anthropic 79.27 / 100 Non disponible Partiel
47 Alibaba 79.26 / 100 Non disponible Fiable
48 Spacexai 79.01 / 100 Gratuit Partiel
49 Tendance à la baisse sur 30 jours (−10.18 de score — écart mesuré par rapport à sa catégorie) Anthropic 78.81 / 100 Non disponible Fiable
50 Meta 78.68 / 100 Non disponible Fiable

Score indicatif, pondéré à partir de sources publiques. Méthodologie transparente. Voir la page Classement IA pour la méthodologie complète et les autres catégories.

Classement des IA de code

Le classement Code de Le Recul évalue les modèles d'IA sur ce qui compte vraiment pour développer : résoudre des bugs réels, éditer des fichiers existants, tenir un raisonnement long sur une base de code et rester fiable d'une exécution à l'autre. Il s'appuie sur des signaux publics comme SWE-bench (résolution de tickets réels) et Aider (édition de code), pondérés selon une grille « Code ».

Ici encore, pas de « meilleur outil absolu ». Un modèle peut briller sur des exercices isolés et échouer sur une vraie base de code, ou être performant mais trop coûteux pour un usage intensif. Le classement distingue les modèles de code (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen Coder…) des systèmes agentiques de développement (Claude Code, Cursor, Aider), traités à part dans la catégorie Agents code.

Le score reflète une tendance mesurée sur des tâches réelles, pas une promesse commerciale. Chaque évaluation porte un statut de fiabilité selon la couverture des sources, et les pondérations restent publiques. À utiliser pour choisir un modèle selon votre contexte — langage, taille de projet, budget — plutôt que pour suivre le dernier effet d'annonce.

À quoi sert ce classement ?

Ce classement aide à choisir un modèle pour assister le développement : complétion, refactoring, correction de bugs, génération de tests. Il sépare volontairement les modèles bruts des agents de code, qui ajoutent une couche d'outils et d'autonomie.

Il sert aussi à tempérer les démonstrations spectaculaires : réussir un exercice scénarisé ne garantit pas la fiabilité sur un dépôt réel, avec ses dépendances et son historique.

Comment lire le classement

  • Résolution de bugs réels (type SWE-bench), pas des exercices jouets.
  • Capacité d'édition de fichiers existants (type Aider).
  • Raisonnement long sur une base de code, sans perdre le fil.
  • Fiabilité et reproductibilité d'une exécution à l'autre.
  • Coût rapporté à l'intensité d'usage.

FAQ — Code

Quelle différence entre IA de code et agent de code ?

Un modèle de code génère et édite du texte de code. Un agent de code (Claude Code, Cursor, Aider) ajoute des outils, exécute, teste et corrige en boucle. Les agents sont classés à part dans la catégorie Agents code.

Sur quoi repose le score Code ?

Principalement sur la résolution de bugs réels (SWE-bench) et l'édition de code (Aider), complétées par le raisonnement, la fiabilité et le coût, selon une grille « Code » documentée.

Un modèle haut placé sera-t-il fiable sur mon projet ?

Le classement donne une tendance générale. Vos résultats dépendent du langage, de la taille du dépôt et du contexte. Testez sur une tâche représentative avant de conclure.

Les modèles open-weights sont-ils inclus ?

Oui quand les sources le permettent. Les modèles ouverts exécutables localement disposent aussi d'une vue dédiée (IA Locale — Code).

À quelle fréquence est-ce mis à jour ?

Environ toutes les 25 heures, automatiquement, depuis des sources publiques. La date est affichée en haut de page.

Voir la FAQ complète →

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