# FrontierCode

> Fiche du benchmark FrontierCode sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Produire, pour un vrai ticket d'un projet open source, un correctif assez propre pour être accepté par les responsables du projet. En tête au 28 septembre 2026 : Claude Fable 5 (53,5 %). Notation, limites et classement des 37 modèles mesurés.

Page : https://quelleia.com/benchmarks/frontiercode/
Source du benchmark : https://cognition.com/frontiercode
Mainteneur : Cognition
Tâche : Code
État : actif

## À quoi il sert

Sur Quelle IA, FrontierCode sert à noter la tâche Code : c'est l'un de ses 13 benchmarks. Il départage surtout les modèles dont le score IA approche 95.

## Comment c'est noté

Note moyenne sur cinq essais selon une grille pondérée, sur les 100 tâches les plus dures ; un seul critère bloquant manqué donne zéro.

## Ce qu'il ne dit pas

Classement tenu par Cognition, éditeur de l'agent Devin, qui y figure. Le score retenu est celui du meilleur réglage de chaque modèle, avec des harnais différents.

## Qui le tient

Cognition.

## 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 95. Le meilleur, Claude Fable 5, atteint 53,5 %. 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)) : 2 %
- Score IA 76 (niveau de Claude Sonnet 4.5) : 16 %
- Score IA 100 (niveau de Claude Opus 5.5) : 62 %

## Son poids dans le score IA

1,15 % du score général. FrontierCode porte 8 % de la tâche Code (15 % du score général), que se partagent 13 benchmarks.

## Classement (37 modèles mesurés, 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 Fable 5](https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5.md) | Anthropic | non précisée | 53,5 % | 96,2 | https://cognition.com/frontiercode |
| 2 | [Claude Opus 5](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-5.md) | Anthropic | Maximale | 53,4 % | 96,2 | https://cognition.com/frontiercode |
| 3 | [GPT-6 Astra](https://quelleia.com/modeles/gpt-6-astra.md) | OpenAI | Maximale | 53,3 % | 96,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 4 | [Claude Sonnet 5.5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5-5.md) | Anthropic | Maximale | 52,1 % | 95,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 5 | [Claude Fable 5.1](https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5-1.md) | Anthropic | Moyenne | 50,9 % | 95,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 6 | [SWE-2](https://quelleia.com/modeles/swe-2.md) | Cognition | Maximale | 50 % | 94,7 | https://cognition.com/frontiercode |
| 7 | [Grok 4.6](https://quelleia.com/modeles/grok-4-6.md) | xAI | non précisée | 48 % | 93,8 | https://cognition.com/frontiercode |
| 8 | [GPT-5.6 Sol](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-sol.md) | OpenAI | non précisée | 47,5 % | 93,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 9 | [Claude Opus 4.8](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-8.md) | Anthropic | non précisée | 46,5 % | 93,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 10 | [Kimi K3](https://quelleia.com/modeles/kimi-k3.md) | Moonshot | non précisée | 44,2 % | 92,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 11 | [Gemini 3.7 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-7-flash.md) | Google DeepMind | non précisée | 43,6 % | 91,8 | https://cognition.com/frontiercode |
| 12 | [GPT-5.5](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-5.md) | OpenAI | non précisée | 43 % | 91,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 13 | [Claude Sonnet 5](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-5.md) | Anthropic | non précisée | 42,7 % | 91,4 | https://cognition.com/frontiercode |
| 14 | [Grok 4.5](https://quelleia.com/modeles/grok-4-5.md) | xAI | non précisée | 42,4 % | 91,3 | https://cognition.com/frontiercode |
| 15 | [SWE-1.7](https://quelleia.com/modeles/swe-1-7.md) | Cognition | non précisée | 42 % | 91,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 16 | [GPT-5.6 Terra](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-terra.md) | OpenAI | non précisée | 41,3 % | 90,8 | https://cognition.com/frontiercode |
| 17 | [Gemini 3.8 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-8-flash.md) | Google DeepMind | Moyenne | 41,2 % | 90,7 | https://cognition.com/frontiercode |
| 18 | [GLM-5.3](https://quelleia.com/modeles/glm-5-3.md) | Z.ai (Zhipu AI) | Maximale | 40,1 % | 90,3 | https://cognition.com/frontiercode |
| 19 | [GPT-5.6 Luna](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-6-luna.md) | OpenAI | non précisée | 39,8 % | 90,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 20 | [Claude Opus 4.7](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-7.md) | Anthropic | non précisée | 38,5 % | 89,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 21 | [Gemini 3.6 Flash](https://quelleia.com/modeles/gemini-3-6-flash.md) | Google DeepMind | non précisée | 34,4 % | 87,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 22 | [GLM-5.3-Flash](https://quelleia.com/modeles/glm-5-3-flash.md) | Z.ai (Zhipu AI) | Maximale | 31,8 % | 86,3 | https://cognition.com/frontiercode |
| 23 | [Kimi K2.7 Code](https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-7-code.md) | Moonshot | non précisée | 30,1 % | 85,3 | https://cognition.com/frontiercode |
| 24 | [DeepSeek V4 Pro 0813](https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-pro-0813.md) | DeepSeek | Élevée | 28,5 % | 84,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 25 | [GPT-5.4 Mini](https://quelleia.com/modeles/gpt-5-4-mini.md) | OpenAI | non précisée | 27 % | 83,7 | https://cognition.com/frontiercode |
| 26 | [Claude Opus 4.6](https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-6.md) | Anthropic | non précisée | 26,6 % | 83,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 27 | [Composer 2.5](https://quelleia.com/modeles/composer-2-5.md) | Cursor | non précisée | 25,6 % | 82,9 | https://cognition.com/frontiercode |
| 28 | [GLM-5.2](https://quelleia.com/modeles/glm-5-2.md) | Z.ai (Zhipu AI) | Sans | 24,5 % | 82,2 | https://cognition.com/frontiercode |
| 29 | [Claude Sonnet 4.6](https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-4-6.md) | Anthropic | non précisée | 24,3 % | 82,1 | https://cognition.com/frontiercode |
| 30 | [DeepSeek V4 Flash 0731](https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-flash-0731.md) | DeepSeek | non précisée | 18,8 % | 78,5 | https://cognition.com/frontiercode |
| 31 | [DeepSeek-V4-Pro](https://quelleia.com/modeles/deepseek-v4-pro.md) | DeepSeek | Sans | 17,6 % | 77,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 32 | [MiniMax-M3](https://quelleia.com/modeles/minimax-m3.md) | MiniMax | non précisée | 14,7 % | 75,2 | https://cognition.com/frontiercode |
| 33 | [Inkling](https://quelleia.com/modeles/inkling.md) | Thinking Machines | non précisée | 14 % | 74,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 34 | [Nemotron 3 Ultra](https://quelleia.com/modeles/nemotron-3-ultra.md) | NVIDIA | non précisée | 13,6 % | 74,2 | https://cognition.com/frontiercode |
| 35 | [Qwen3.7-Plus](https://quelleia.com/modeles/qwen3-7-plus.md) | Alibaba | non précisée | 10,2 % | 70,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 36 | [SWE-1.6](https://quelleia.com/modeles/swe-1-6.md) | Cognition | non précisée | 9,4 % | 69,6 | https://cognition.com/frontiercode |
| 37 | [Mistral Medium 3.5](https://quelleia.com/modeles/mistral-medium-3-5.md) | Mistral AI | non précisée | 8 % | 67,6 | https://cognition.com/frontiercode |

## En bref

**Que mesure FrontierCode ?** Produire, pour un vrai ticket d'un projet open source, un correctif assez propre pour être accepté par les responsables du projet. Sur Quelle IA, il est rangé dans la tâche Code.

**Comment FrontierCode est-il noté ?** Note moyenne sur cinq essais selon une grille pondérée, sur les 100 tâches les plus dures ; un seul critère bloquant manqué donne zéro. Un modèle qui obtient 50 % a un score IA d'environ 95.

**Qui est en tête sur FrontierCode ?** Claude Fable 5 (Anthropic) est en tête de FrontierCode avec 53,5 %, dans l'édition du 28 septembre 2026. Suivent Claude Opus 5 (53,4 %) et GPT-6 Astra (53,3 %). 37 modèles y sont mesurés.

**Quelles sont les limites de FrontierCode ?** Classement tenu par Cognition, éditeur de l'agent Devin, qui y figure. Le score retenu est celui du meilleur réglage de chaque modèle, avec des harnais différents. Au 28 septembre 2026, le benchmark est actif.

**Combien pèse FrontierCode dans le score IA ?** FrontierCode 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 FrontierCode ?** Cognition. Sa page de référence : cognition.com/frontiercode.

## 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
- [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
- [CursorBench](https://quelleia.com/benchmarks/cursorbench.md) : 13 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