# o1

> Fiche du modèle de langage o1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. o1 (OpenAI) : score IA de 68,8, 119e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/o1/
Origine : OpenAI · États-Unis · sorti le 17 décembre 2024

## Score général

- Score IA : 68,8 (marge à 90 % : de 66,8 à 70,9)
- Rang : 119 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 20 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 | 68,5 | Rang 82 · 67 % |
| Code | 70,6 | Provisoire · 15 % |
| Agents | 64,6 | Provisoire · 11 % |
| Usage | 69,3 | Rang 128 · 100 % |
| Maths | 69,3 | Rang 72 · 50 % |
| Sciences | 68,8 | Rang 74 · 60 % |
| Français | 65,7 | Provisoire · 25 % |
| Vision | 68,3 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 70,4 | Rang 117 · 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) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [o1](https://artificialanalysis.ai/models/o1) | 15,2 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 15 $ / 60 $ |

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/o1

## Exécution locale

Non. o1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 13,2 € / 52,7 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 200 000 jetons (environ 150 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Faible, moyenne, élevée (trois 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 : Septembre 2023

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/openai/o1)
- Par API : [API OpenAI](https://platform.openai.com/docs)
- L'essayer : [ChatGPT](https://chatgpt.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| MATH Level 5 | Maths | 94,7 % | 72,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 94,4 % | 71,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 91,6 % | 79,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Fiction.LiveBench | Données | 83,3 % | 78,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 80,3 % | 68,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GeoBench | Vision | 80 % | 91,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 75,7 % | 70,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 73,3 % | 69,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 73,3 % | 69,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 7,02 | 51,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 69,7 % | 65,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 76,8 % | 70,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 75,8 % | 69,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 74,2 % | 68,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 61,7 % | 68,8 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| DTBench | Raisonnement | 74,7 % | 66,6 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| CadEval | Vision | 56 % | 70,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 53,3 % | 63,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 381,4 Elo | 72,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 51,1 % | 63,0 | actif | https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/ |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 408,9 Elo | 71,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 402,3 Elo | 69,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 432,9 Elo | 66,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 401,8 Elo | 66,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 46,1 % | 71,9 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Arena, vision | Vision | 1 192,7 Elo | 67,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 385,1 Elo | 62,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SpatialViz-Bench | Vision | 41,4 % | 78,7 | archivé | https://arxiv.org/abs/2507.07610 |
| SimpleQA Verified | Données | 41,1 % | 81,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 30,7 % | 69,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 40,1 % | 69,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 27,2 % | 68,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 22,27 | 64,9 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SimpleBench | Raisonnement | 36,7 % | 66,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 9,3 % | 70,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 14,7 % | 68,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 15 % | 72,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 10,2 % | 65,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 8,4 % | 63,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 12 % | 68,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 5,7 % | 72,5 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 37 % | 69,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 8 % | 58,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 7 % | 55,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de o1 ?** o1 obtient un score IA de 68,8, avec une marge de 66,8 à 70,9, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 119e sur 246 modèles, à partir de 20 mesures.

**Dans quelles tâches o1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont code (70,6) et écriture (70,4). Sa tâche la plus faible est agents (64,6).

**o1 peut-il tourner en local ?** Non. o1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte o1 ?** 13,2 € par million de jetons en entrée et 52,7 € 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 o1 ?** o1 est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 17 décembre 2024. C'est un modèle fermé.

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