# Claude Sonnet 4.6

> Fiche du modèle de langage Claude Sonnet 4.6 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Claude Sonnet 4.6 (Anthropic) : score IA de 84,7, 38e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/claude-sonnet-4-6/
Origine : Anthropic · États-Unis · sorti le 17 février 2026

## Score général

- Score IA : 84,7 (marge à 90 % : de 82,7 à 86,8)
- Rang : 38 (Groupe 6, ex æquo)
- Couverture : 100 % du poids des tâches, 41 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 | 85,0 | Rang 32 · 78 % |
| Code | 86,0 | Rang 25 · 62 % |
| Agents | 85,5 | Rang 13 · 44 % |
| Usage | 85,2 | Rang 37 · 100 % |
| Maths | 84,5 | Rang 35 · 62 % |
| Sciences | 80,6 | Rang 39 · 60 % |
| Français | 81,3 | Rang 27 · 75 % |
| Vision | 80,6 | Rang 24 · 67 % |
| Écriture | 86,0 | Rang 36 · 100 % |
| Web | 85,5 | Rang 39 · 100 % |

## 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 Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-sonnet-4-6-adaptive) | 30,1 | 97e sur 193 | 50,1 jetons/s | 118,8 s | 3 $ / 15 $ |
| [Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, High Effort)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-sonnet-4-6) | 24,7 (estimé) | hors classement | 43,2 jetons/s | 1,36 s | 3 $ / 15 $ |
| [Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, Low Effort)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-sonnet-4-6-non-reasoning-low-effort) | 23,3 (estimé) | hors classement | 43,0 jetons/s | 1,16 s | 3 $ / 15 $ |

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-sonnet-4-6-adaptive

## Exécution locale

Non. Claude Sonnet 4.6 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 2,63 € / 13,2 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Faible, moyenne, élevée, maximale (quatre niveaux réglables)
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Août 2025

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-4.6)
- Par API : [API Anthropic](https://docs.anthropic.com)
- L'essayer : [Claude](https://claude.ai)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Cursor](https://quelleia.com/outils/#cursor) (inclus), [GitHub Copilot](https://quelleia.com/outils/#github-copilot) (retiré depuis le 1er septembre 2026), [Devin Desktop (ex-Windsurf)](https://quelleia.com/outils/#devin-desktop) (à l'usage), [Google Antigravity](https://quelleia.com/outils/#antigravity) (inclus), [Zed](https://quelleia.com/outils/#zed) (inclus), [Kiro](https://quelleia.com/outils/#kiro) (offres payantes), [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage), [Droid (Factory)](https://quelleia.com/outils/#factory-droid), [Augment Code](https://quelleia.com/outils/#augment), [Warp](https://quelleia.com/outils/#warp)
- Mesuré dans : [Claude Code](https://quelleia.com/outils/#claude-code)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 96,3 % | 73,2 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 86,5 % | 84,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 86 % | 84,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 85,8 % | 74,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 83,7 % | 91,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 87,4 % | 79,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 89,9 % | 84,7 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 82,2 % | 72,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 83,3 % | 75,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 83,3 % | 75,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 75,6 % | 70,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SWE-bench Verified | Code | 75,2 % | 83,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 73,9 % | 78,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 73,1 % | 91,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 72,1 % | 117,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OSWorld | Agents | 72,1 % | 85,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 78,8 % | 71,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 71,1 % | 68,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 67,3 % | 55,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| WeirdML (v2) | Code | 66,1 % | 85,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 506,3 Elo | 86,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 521,6 Elo | 85,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 528,7 Elo | 87,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 449,4 Elo | 87,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 60,4 % | 86,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 472,1 Elo | 86,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 463,2 Elo | 82,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 58,3 % | 86,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 481,6 Elo | 82,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 275,4 Elo | 87,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 32,4 % | 81,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DeepResearch Bench | Agents | 54,9 % | 110,1 | actif | https://evals.futuresearch.ai/#drb |
| LMCA | Raisonnement | 46,51 | 85,2 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 53,4 % | 79,2 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 53,4 % | 79,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Vending-Bench 2 | Agents | 7 204 $ | 89,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DeepResearch Bench | Agents | 50,4 % | 94,0 | actif | https://evals.futuresearch.ai/#drb |
| GBAEval | Code | 48,8 % | 89,7 | actif | https://gbaeval.com/model/claude-sonnet |
| SciCode | Code | 46,8 % | 79,4 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| ProofBench | Maths | 45 % | 87,1 | saturé | https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 43,6 % | 74,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| APEX-Agents | Agents | 43 % | 84,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 37,8 % | 69,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| SimpleQA Verified | Données | 35,5 % | 77,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 32,8 % | 75,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DeepSWE | Code | 29,9 % | 80,0 | actif | https://deepswe.datacurve.ai/ |
| FrontierCode | Code | 24,3 % | 82,1 | actif | https://cognition.com/frontiercode |
| ForecastBench | Raisonnement | 62 % | 96,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ExploitBench | Sécurité | 23,6 % | 84,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ExploitBench | Sécurité | 22,7 % | 83,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 59,6 % | 72,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GDP.pdf | Données | 18 % | 87,0 | actif | https://surgehq.ai/benchmarks/gdp-pdf |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 8,3 % | 80,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld 2.0 | Agents | 9,3 % | 85,3 | actif | https://osworld-v2.xlang.ai/ |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 13 % | 70,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld 2.0 | Agents | 8,3 % | 84,5 | actif | https://osworld-v2.xlang.ai/ |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 16 % | 78,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Blueprint-Bench 2 | Vision | 6,7 % | 75,9 | actif | https://andonlabs.com/evals/blueprint-bench-2 |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 14 % | 76,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 8 % | 59,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 3,1 % | 71,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 5 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 3 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Claude Sonnet 4.6 ?** Claude Sonnet 4.6 obtient un score IA de 84,7, avec une marge de 82,7 à 86,8, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 38e sur 246 modèles, à partir de 41 mesures.

**Dans quelles tâches Claude Sonnet 4.6 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont code (86,0) et écriture (86,0). Sa tâche la plus faible est vision (80,6).

**Claude Sonnet 4.6 peut-il tourner en local ?** Non. Claude Sonnet 4.6 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Claude Sonnet 4.6 ?** 2,63 € par million de jetons en entrée et 13,2 € 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 Sonnet 4.6 ?** Claude Sonnet 4.6 est édité par Anthropic (États-Unis), et il est sorti le 17 février 2026. C'est un modèle fermé.

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