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Fiche modèle · édition du

GPT-5.6 Luna

OpenAI · États-Unis · sorti le OpenAI · États-Unis · 9 juillet 2026

  • Réflexion réglable
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
  • Classe énergétique E
88,1de 86,2 à 90,1Rang 25 · 100 %
Empreinte
Raisonnement85,8Code89,4Agents84,7Usage85,2Maths91,0Sciences86,0Français87,9Vision90,7Écriture83,7Web85,5

Score général

88,1de 86,2 à 90,1

Rang25Groupe 5, ex æquoCouverture100 %41 mesures
Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

  • Raisonnement
    85,8Rang 30 · 78 %
  • Code
    89,4Rang 20 · 54 %
  • Agents
    84,7Provisoire · 22 %
  • Usage
    85,2Rang 39 · 100 %
  • Maths
    91,0Rang 13 · 62 %
  • Sciences
    86,0Rang 23 · 80 %
  • Français
    87,9Rang 12 · 100 %
  • Vision
    90,7Rang 10 · 100 %
  • Écriture
    83,7Rang 46 · 100 %
  • Web
    85,5Rang 41 · 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 évaluéeIndice v4.3Rang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
GPT-5.6 Luna (Max)37,369e sur 193108,7 jetons/s111,0 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Xhigh)34,675e sur 193111,3 jetons/s51,5 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (High)32,191e sur 19399,7 jetons/s15,6 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Medium)25,0118e sur 193110,6 jetons/s2,73 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Low)21,0134e sur 193108,7 jetons/s1,60 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)15,5154e sur 193106,9 jetons/s0,74 s0,2 $ / 1,2 $

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. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?

Non. GPT-5.6 Luna est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux peuvent se télécharger et tourner sur une machine ou un serveur à vous.

Fiche technique

Prix
0,87 € / 5,20 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 050 000 jetonsenviron 788 000 mots
Entrées
Texte, image, PDF
Réflexion
Sans, faible, moyenne, élevée, très élevée, maximalesix niveaux réglables
Paramètres
Non communiqué
Licence
Propriétairepoids fermés, accès par l'éditeur
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Février 2026

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans
Mesuré dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

94 mesures · la matière du score
BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202598,3 %90,3MaximaleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond91,6 %85,1MaximaleACTIFepoch.ai
ARC-AGI-188 %85,7MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-187,7 %85,5MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-187,7 %85,5MaximaleSATURÉarcprize.org
DTBench89,1 %83,4MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench88,8 %83,0MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench86,7 %79,9ÉlevéeSATURÉconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-176,5 %80,9ÉlevéeSATURÉarcprize.org
Voir les 82 autres mesures
GPQA Diamond82,3 %74,6FaibleACTIFepoch.ai
DTBench83,2 %75,5MoyenneSATURÉconceptualreasoning.ai
DeepSWE67,2 %92,0Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
DTBench80 %72,0FaibleSATURÉconceptualreasoning.ai
OTIS Mock AIME 2024-202566,7 %67,1FaibleSATURÉepoch.ai
Surface Evolver Bench61,9 %84,9MoyenneSATURÉyhenon.github.io
Code Arena, WebDev1 517,9 Elo85,3MaximaleACTIFarena.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)61 %92,2MaximaleSATURÉepoch.ai
WeirdML (v2)60,9 %82,0ÉlevéeACTIFhtihle.github.io
Arena, questions de maths1 474,9 Elo84,8MaximaleACTIFarena.ai
ProofBench60 %89,5MaximaleSATURÉvals.ai
compar:IA1 095,0 Elo104,0InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
Arena, questions d'experts1 490,5 Elo83,5MaximaleACTIFarena.ai
ARC-AGI-259,5 %86,7MaximaleSATURÉepoch.ai
Arena, questions en français1 483,0 Elo83,1MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 501,6 Elo81,9MaximaleACTIFarena.ai
Arena, texte1 453,4 Elo81,8MaximaleACTIFarena.ai
LMCA48,5486,8MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
LMCA48,5486,8MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
DeepSWE56,9 %88,6Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
ARC-AGI-156,5 %75,5MoyenneSATURÉarcprize.org
LMCA47,3885,9ÉlevéeACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, écriture créative1 408,6 Elo78,5MaximaleACTIFarena.ai
Arena, vision1 259,1 Elo83,2MaximaleACTIFarena.ai
SciCode53,6 %87,4MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
LMCA44,2583,5MoyenneACTIFconceptualreasoning.ai
LMCA43,7983,1FaibleACTIFconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond63,6 %61,5SansACTIFepoch.ai
SciCode50,7 %84,0ÉlevéeACTIFartificialanalysis.ai
SciCode50 %83,2MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
Vending-Bench 24 095 $87,2InconnueACTIFepoch.ai
DTBench69,3 %61,4SansSATURÉconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-247,6 %84,6MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-247,6 %84,6MaximaleSATURÉepoch.ai
SciCode45,8 %78,3MoyenneACTIFartificialanalysis.ai
SciCode45,6 %78,0FaibleACTIFartificialanalysis.ai
BALROG45,6 %80,3MaximaleACTIFbalrogai.com
DeepSWE44,2 %84,8Élevée · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
SimpleQA Verified41 %81,6MaximaleACTIFepoch.ai
SciCode39,9 %71,2SansACTIFartificialanalysis.ai
FrontierCode39,8 %90,1Inconnue · Codex CLIACTIFcognition.com
Chess Puzzles40 %89,0MaximaleACTIFepoch.ai
SimpleBench46,8 %74,2InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench46,8 %74,2MaximaleACTIFlmcouncil.ai
CursorBench35,9 %86,8MaximaleACTIFcursor.com
ARC-AGI-134,2 %70,1FaibleSATURÉarcprize.org
CursorBench33 %84,7MaximaleACTIFcursor.com
CursorBench29,4 %81,9ÉlevéeACTIFcursor.com
ARC-AGI-229,3 %81,1ÉlevéeSATURÉepoch.ai
GDP.pdf22,7 %91,2InconnueACTIFsurgehq.ai
GDP.pdf22,7 %91,2MoyenneACTIFsurgehq.ai
Blueprint-Bench 222,6 %88,2InconnueACTIFandonlabs.com
CursorBench22,2 %75,7MoyenneACTIFcursor.com
CritPt20,6 %90,8MaximaleACTIFepoch.ai
CritPt20,6 %90,8MaximaleACTIFepoch.ai
Furniture Assembly42,5 %91,8MaximaleACTIFepoch.ai
Chess Puzzles21 %78,2FaibleACTIFepoch.ai
CritPt16,6 %88,4ÉlevéeACTIFepoch.ai
CursorBench16 %69,0FaibleACTIFcursor.com
Mystery Game Puzzles21 %82,8MaximaleACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles20 %82,2SansACTIFepoch.ai
DeepSWE11,3 %70,8Moyenne · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
Mystery Game Puzzles17 %79,9FaibleACTIFepoch.ai
ARC-AGI-27,4 %73,8MoyenneSATURÉepoch.ai
WeirdML v35,2 %87,7Maximale · Codex CLIACTIFhtihle.github.io
ARC-AGI-25,1 %72,1FaibleSATURÉepoch.ai
CritPt4,9 %76,0MoyenneACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles12 %73,0MoyenneACTIFepoch.ai
CritPt2,6 %70,0FaibleACTIFepoch.ai
DeepSWE1,5 %54,9Faible · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
CritPt0,3 %61,2SansACTIFepoch.ai
Chess Puzzles2 %47,6SansACTIFepoch.ai

En bref

Quel est le score de GPT-5.6 Luna ?
GPT-5.6 Luna obtient un score IA de 88,1, avec une marge de 86,2 à 90,1, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 25e sur 246 modèles, à partir de 41 mesures.
Dans quelles tâches GPT-5.6 Luna est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont maths (91,0) et vision (90,7). Sa tâche la plus faible est écriture (83,7).
GPT-5.6 Luna peut-il tourner en local ?
Non. GPT-5.6 Luna est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Combien coûte GPT-5.6 Luna ?
0,87 € par million de jetons en entrée et 5,20 € 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-5.6 Luna ?
GPT-5.6 Luna est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 9 juillet 2026. C'est un modèle fermé.

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