# CursorBench > Fiche du benchmark CursorBench sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Des tâches tirées de vraies sessions de l'éditeur Cursor : comprendre un dépôt, trouver un bug, modifier plusieurs fichiers, relire du code. En tête au 28 septembre 2026 : Claude Opus 5.5 (57,8 %). Notation, limites et classement des 13 modèles mesurés. Page : https://quelleia.com/benchmarks/cursorbench/ Source du benchmark : https://cursor.com/cursorbench Mainteneur : Cursor Tâche : Code État : actif ## À quoi il sert Sur Quelle IA, CursorBench sert à noter la tâche Code : c'est l'un de ses 13 benchmarks. Il départage surtout les modèles dont le score IA approche 96. ## Comment c'est noté Score de justesse de 0 à 1, publié avec le coût, les jetons et le nombre d'étapes par tâche. ## Ce qu'il ne dit pas Jeu privé tenu par Cursor, qui vend l'éditeur : personne d'autre ne peut refaire la mesure. Les scores de la version 4.0 ne se comparent pas aux précédentes. ## Qui le tient Cursor. ## Comment lire le score Chaque trait est un modèle, placé à son meilleur score. Un modèle qui obtient 50 % a un score IA d'environ 96. Le meilleur, Claude Opus 5.5, atteint 57,8 %. Le benchmark sera dit saturé quand un modèle atteindra 95 %. Ce que le benchmark attend à chaque niveau, d'après sa courbe d'étalonnage : - Score IA 51 (niveau de GPT-4o (Nov 2024)) : 6 % - Score IA 76 (niveau de Claude Sonnet 4.5) : 23 % - Score IA 100 (niveau de Claude Opus 5.5) : 55 % ## Son poids dans le score IA 1,15 % du score général. CursorBench porte 8 % de la tâche Code (15 % du score général), que se partagent 13 benchmarks. ## Classement (13 modèles mesurés · 54 mesures, édition du 28 septembre 2026) Un modèle par ligne, à sa meilleure configuration. « Suggère » : le score IA que cette seule mesure indique. | Rang | Modèle | Éditeur | Réflexion | Score publié | Suggère | Source | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | [Claude Opus 5.5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-5-5.md) | Anthropic | Maximale | 57,8 % | 101,5 | https://cursor.com/cursorbench | | 2 | [Claude Sonnet 5.5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5-5.md) | Anthropic | Maximale | 55,5 % | 99,9 | https://cursor.com/cursorbench | | 3 | [Claude Fable 5.1](https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5-1.md) | Anthropic | Maximale | 51,8 % | 97,5 | https://cursor.com/cursorbench | | 4 | [Claude Opus 5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-5.md) | Anthropic | Maximale | 46,6 % | 94,1 | https://cursor.com/cursorbench | | 5 | [Grok 4.7](https://quelleia.com/modeles/grok-4-7.md) | xAI | Maximale | 46,3 % | 93,9 | https://cursor.com/cursorbench | | 6 | [GPT-5.6 Sol](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-sol.md) | OpenAI | Maximale | 41,7 % | 90,8 | https://cursor.com/cursorbench | | 7 | [Muse Spark 1.3](https://quelleia.com/modeles/muse-spark-1-3.md) | Meta AI | Maximale | 41,6 % | 90,7 | https://cursor.com/cursorbench | | 8 | [Grok 4.6](https://quelleia.com/modeles/grok-4-6.md) | xAI | Maximale | 41,4 % | 90,6 | https://cursor.com/cursorbench | | 9 | [GPT-5.6 Terra](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-terra.md) | OpenAI | Maximale | 41,3 % | 90,5 | https://cursor.com/cursorbench | | 10 | [Gemini 3.8 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-8-flash.md) | Google DeepMind | Élevée | 39,6 % | 89,4 | https://cursor.com/cursorbench | | 11 | [GPT-5.6 Luna](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-luna.md) | OpenAI | Maximale | 35,9 % | 86,8 | https://cursor.com/cursorbench | | 12 | [Claude Sonnet 5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5.md) | Anthropic | Maximale | 34,1 % | 85,5 | https://cursor.com/cursorbench | | 13 | [Composer 2.5](https://quelleia.com/modeles/composer-2-5.md) | Cursor | non précisée | 27,7 % | 80,5 | https://cursor.com/cursorbench | ## En bref **Que mesure CursorBench ?** Des tâches tirées de vraies sessions de l'éditeur Cursor : comprendre un dépôt, trouver un bug, modifier plusieurs fichiers, relire du code. Sur Quelle IA, il est rangé dans la tâche Code. **Comment CursorBench est-il noté ?** Score de justesse de 0 à 1, publié avec le coût, les jetons et le nombre d'étapes par tâche. Un modèle qui obtient 50 % a un score IA d'environ 96. **Qui est en tête sur CursorBench ?** Claude Opus 5.5 (Anthropic) est en tête de CursorBench avec 57,8 %, dans l'édition du 28 septembre 2026. Suivent Claude Sonnet 5.5 (55,5 %) et Claude Fable 5.1 (51,8 %). 13 modèles y sont mesurés. **Quelles sont les limites de CursorBench ?** Jeu privé tenu par Cursor, qui vend l'éditeur : personne d'autre ne peut refaire la mesure. Les scores de la version 4.0 ne se comparent pas aux précédentes. Au 28 septembre 2026, le benchmark est actif. **Combien pèse CursorBench dans le score IA ?** CursorBench compte pour 1,15 % du score général, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il porte 8 % de la tâche Code (15 % du score général), que se partagent 13 benchmarks. **Qui maintient CursorBench ?** Cursor. Sa page de référence : cursor.com/cursorbench. ## Les autres benchmarks de la tâche Code - [Arena, questions de code](https://quelleia.com/benchmarks/arena_code.md) : 275 modèles · 1,15 % du score - [WeirdML (v2)](https://quelleia.com/benchmarks/weirdml.md) : 129 modèles · 1,15 % du score - [SciCode](https://quelleia.com/benchmarks/scicode.md) : 120 modèles · 1,15 % du score - [Terminal-Bench 2.0](https://quelleia.com/benchmarks/terminal_bench.md) : 45 modèles · 1,15 % du score - [FrontierCode](https://quelleia.com/benchmarks/frontiercode.md) : 37 modèles · 1,15 % du score - [SWE-bench Verified](https://quelleia.com/benchmarks/swe_bench_verified.md) : 32 modèles · 1,15 % du score - [DeepSWE](https://quelleia.com/benchmarks/deepswe.md) : 26 modèles · 1,15 % du score - [GSO](https://quelleia.com/benchmarks/gso_bench.md) : 26 modèles · 1,15 % du score - [GBAEval](https://quelleia.com/benchmarks/gbaeval.md) : 23 modèles · 1,15 % du score - [FrontierSWE](https://quelleia.com/benchmarks/frontierswe.md) : 16 modèles · 1,15 % du score - [WeirdML v3](https://quelleia.com/benchmarks/weirdml_v3.md) : 11 modèles · 1,15 % du score - [MirrorCode](https://quelleia.com/benchmarks/mirrorcode.md) : 9 modèles · 1,15 % du score - [Aider Polyglot](https://quelleia.com/benchmarks/aider_polyglot.md) : 54 modèles · hors score, archivé - [LiveBench, code](https://quelleia.com/benchmarks/livebench_code.md) : 48 modèles · hors score, archivé Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com