# Claude Opus 4

> Fiche du modèle de langage Claude Opus 4 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Claude Opus 4 (Anthropic) : score IA de 71,9, 101e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4/
Origine : Anthropic · États-Unis · sorti le 22 mai 2025

## Score général

- Score IA : 71,9 (marge à 90 % : de 69,0 à 74,8)
- Rang : 101 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 25 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 73,0 | Rang 71 · 78 % |
| Code | 74,3 | Rang 50 · 31 % |
| Agents | 74,3 | Provisoire · 22 % |
| Usage | 73,5 | Rang 98 · 100 % |
| Maths | 66,7 | Rang 76 · 50 % |
| Sciences | 70,1 | Rang 69 · 80 % |
| Français | 71,7 | Provisoire · 25 % |
| Vision | 71,4 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 77,4 | Rang 76 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Claude 4 Opus (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-opus-thinking) | 20,6 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 15 $ / 75 $ |
| [Claude 4 Opus (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-opus) | 16,6 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 15 $ / 75 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-opus-thinking

## Exécution locale

Non. Claude Opus 4 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 13,2 € / 65,8 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 200 000 jetons (environ 150 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Par API : [API Anthropic](https://docs.anthropic.com)
- L'essayer : [Claude](https://claude.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| MATH Level 5 | Maths | 85 % | 62,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,36 | 80,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,31 | 79,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 72 % | 72,6 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| Aider Polyglot | Code | 70,7 % | 72,1 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| SWE-bench Verified | Code | 70,7 % | 78,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 81,6 % | 73,7 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| GPQA Diamond | Sciences | 76,3 % | 69,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 64,4 % | 66,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 63,9 % | 74,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 61,5 % | 72,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Fiction.LiveBench | Données | 61,1 % | 64,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 60 % | 65,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 69,2 % | 65,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 432,3 Elo | 83,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 497,9 Elo | 81,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 416,7 Elo | 80,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 448,1 Elo | 75,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 426,1 Elo | 75,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 464,7 Elo | 73,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 421,2 Elo | 73,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 414,0 Elo | 72,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 434,1 Elo | 72,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SimpleBench | Raisonnement | 58,8 % | 82,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 58,8 % | 82,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 428,1 Elo | 71,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 404,3 Elo | 70,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GeoBench | Vision | 49 % | 36,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 418,4 Elo | 69,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 207,3 Elo | 71,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DeepResearch Bench | Agents | 46,8 % | 81,2 | actif | https://evals.futuresearch.ai/#drb |
| Arena, vision | Vision | 1 188,4 Elo | 66,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 37,43 | 78,1 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| WeirdML (v2) | Code | 43,7 % | 70,3 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 42,2 % | 60,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Cybench | Sécurité | 38 % | 71,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 35,7 % | 70,5 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 30,7 % | 69,2 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 27 % | 68,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 22,5 % | 66,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 61,1 % | 87,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 8,6 % | 74,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 4,5 % | 65,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 4,1 % | 64,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 38 % | 70,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 4,2 % | 76,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 6,9 % | 74,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 6,9 % | 74,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 10,7 % | 65,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 5,6 % | 72,3 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 4,5 % | 71,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 6,7 % | 52,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 1,3 % | 65,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0,3 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 0 % | 66,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 33 % | 62,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Claude Opus 4 ?** Claude Opus 4 obtient un score IA de 71,9, avec une marge de 69,0 à 74,8, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 101e sur 246 modèles, à partir de 25 mesures.

**Dans quelles tâches Claude Opus 4 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (77,4) et code (74,3). Sa tâche la plus faible est maths (66,7).

**Claude Opus 4 peut-il tourner en local ?** Non. Claude Opus 4 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Claude Opus 4 ?** 13,2 € par million de jetons en entrée et 65,8 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Claude Opus 4 ?** Claude Opus 4 est édité par Anthropic (États-Unis), et il est sorti le 22 mai 2025. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com