# GPT-5.1

> Fiche du modèle de langage GPT-5.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. GPT-5.1 (OpenAI) : score IA de 79,8, 60e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gpt-5-1/
Origine : OpenAI · États-Unis · sorti le 13 novembre 2025

## Score général

- Score IA : 79,8 (marge à 90 % : de 78,0 à 81,5)
- Rang : 60 (Groupe 7, ex æquo)
- Couverture : 100 % du poids des tâches, 31 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 | 79,8 | Rang 44 · 100 % |
| Code | 78,2 | Rang 43 · 46 % |
| Agents | 81,6 | Provisoire · 22 % |
| Usage | 80,8 | Rang 58 · 100 % |
| Maths | 81,6 | Rang 43 · 50 % |
| Sciences | 79,8 | Rang 43 · 80 % |
| Français | 81,9 | Rang 24 · 50 % |
| Vision | 80,6 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 81,3 | Rang 57 · 100 % |
| Web | 77,2 | Rang 70 · 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) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [GPT-5.1 (High)](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-1) | 24,7 (estimé) | hors classement | 98,3 jetons/s | 38,4 s | 1,25 $ / 10 $ |
| [GPT-5.1 (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-1-non-reasoning) | 13,3 (estimé) | hors classement | 109,2 jetons/s | 1,03 s | 1,25 $ / 10 $ |

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/gpt-5-1

## Exécution locale

Non. GPT-5.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 1,08 € / 8,67 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 400 000 jetons (environ 300 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Sans, faible, moyenne, élevée (quatre niveaux réglables)
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : E (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Septembre 2024

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.1)
- Par API : [API OpenAI](https://platform.openai.com/docs)
- L'essayer : [ChatGPT](https://chatgpt.com)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Devin Desktop (ex-Windsurf)](https://quelleia.com/outils/#devin-desktop) (à l'usage), [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage)
- 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 95,8 % | 87,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 94,5 % | 85,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 88,6 % | 76,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 85,6 % | 74,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 90,1 % | 85,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| GPQA Diamond | Sciences | 87,6 % | 79,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 85 % | 77,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 78,8 % | 73,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 72,8 % | 79,8 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 72,8 % | 79,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 72,5 % | 67,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SWE-bench Verified | Code | 68 % | 76,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SWE-bench Verified | Code | 65,9 % | 74,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 63,9 % | 66,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 60,8 % | 82,0 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 481,4 Elo | 81,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 428,3 Elo | 83,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 082,0 Elo | 98,4 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 457,9 Elo | 81,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 57,7 % | 75,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 57,7 % | 75,8 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 455,7 Elo | 82,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 492,0 Elo | 79,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 469,1 Elo | 80,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GPQA Diamond | Sciences | 66,7 % | 63,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 407,8 Elo | 78,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 438,5 Elo | 78,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 455,0 Elo | 76,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 457,0 Elo | 77,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 31 % | 81,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de code | Code | 1 475,6 Elo | 76,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 251,3 Elo | 81,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 423,1 Elo | 74,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 239,6 Elo | 78,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 43,89 | 83,2 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SimpleQA Verified | Données | 48 % | 86,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 47,6 % | 77,3 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 47,6 % | 77,3 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 47,6 % | 77,3 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 26,9 % | 79,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Vending-Bench 2 | Agents | 1 473 $ | 83,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 53,2 % | 78,7 | actif | https://lmcouncil.ai/benchmarks |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 394,7 Elo | 76,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 43,3 % | 75,3 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| DeepResearch Bench | Agents | 42,8 % | 66,9 | actif | https://evals.futuresearch.ai/#drb |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 58,7 % | 79,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 37,8 % | 58,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 341,0 Elo | 73,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 33,2 % | 69,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 17,3 % | 75,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 53,3 % | 77,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 32 % | 85,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CL-bench | Données | 23,7 % | 89,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CL-bench | Données | 21,1 % | 84,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 12,5 % | 83,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 23,7 % | 80,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 17,6 % | 78,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| CL-bench Life | Données | 17,3 % | 86,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 58,1 % | 54,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 13,7 % | 79,8 | actif | https://gso-bench.github.io/index.html |
| GSO | Code | 13,7 % | 79,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 17 % | 74,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 11,2 % | 80,1 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 19 % | 81,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 14 % | 71,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 16 % | 78,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 4,2 % | 76,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 6,5 % | 73,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 15 % | 77,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 5,8 % | 57,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 4,9 % | 76,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 2,1 % | 60,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 6,8 % | 52,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 1,9 % | 67,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 1,9 % | 61,2 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0,4 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de GPT-5.1 ?** GPT-5.1 obtient un score IA de 79,8, avec une marge de 78,0 à 81,5, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 60e sur 246 modèles, à partir de 31 mesures.

**Dans quelles tâches GPT-5.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (81,9) et agents (81,6). Sa tâche la plus faible est web (77,2).

**GPT-5.1 peut-il tourner en local ?** Non. GPT-5.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte GPT-5.1 ?** 1,08 € par million de jetons en entrée et 8,67 € 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 GPT-5.1 ?** GPT-5.1 est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 13 novembre 2025. C'est un modèle fermé.

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