# o3-mini

> Fiche du modèle de langage o3-mini sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. o3-mini (OpenAI) : score IA de 67,5, 125e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/o3-mini/
Origine : OpenAI · États-Unis · sorti le 31 janvier 2025

## Score général

- Score IA : 67,5 (marge à 90 % : de 64,0 à 71,0)
- Rang : 125 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 29 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 | 66,2 | Rang 83 · 89 % |
| Code | 69,3 | Rang 60 · 31 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 64,6 | Rang 147 · 100 % |
| Maths | 71,4 | Rang 67 · 75 % |
| Sciences | 69,3 | Rang 73 · 60 % |
| Français | 57,3 | Rang 104 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 62,5 | Rang 154 · 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) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [o3-mini](https://artificialanalysis.ai/models/o3-mini) | 12,5 (estimé) | hors classement | 200,3 jetons/s | 5,99 s | 1,1 $ / 4,4 $ |
| [o3-mini (High)](https://artificialanalysis.ai/models/o3-mini-high) | 11,0 | 171e sur 193 | 207,6 jetons/s | 20,2 s | 1,1 $ / 4,4 $ |

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/o3-mini

## Exécution locale

Non. o3-mini est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,97 € / 3,86 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 200 000 jetons (environ 150 000 mots)
- Entrées : Texte
- 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 : Mai 2024

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/openai/o3-mini-high)
- 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 | 96,5 % | 75,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 95,2 % | 72,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,1 % | 42,0 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 89,6 % | 76,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 86,3 % | 73,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 82,7 % | 75,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 77,3 % | 66,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 76,9 % | 70,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 75,9 % | 70,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 72,4 % | 63,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 70 % | 65,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 69,8 % | 61,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 77 % | 70,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 68,9 % | 75,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 74,3 % | 68,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 65,4 % | 62,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 63,9 % | 66,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 63,4 % | 34,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 63,1 % | 57,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 62,5 % | 59,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 6,17 | 37,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 6,15 | 37,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 61,5 % | 60,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 60,4 % | 68,4 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 68,2 % | 64,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CadEval | Vision | 54 % | 68,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 53,8 % | 66,2 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 53,3 % | 42,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 405,1 Elo | 70,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Fiction.LiveBench | Données | 50 % | 59,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de code | Code | 1 434,5 Elo | 67,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 68,8 % | 61,0 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 381,3 Elo | 65,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 398,4 Elo | 65,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 416,6 Elo | 63,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 363,6 Elo | 61,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 44,4 % | 60,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 43,7 % | 70,3 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Arena, texte | Usage | 1 348,1 Elo | 57,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 371,0 Elo | 59,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 365,8 Elo | 59,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 311,7 Elo | 56,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 301,1 Elo | 54,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 39,8 % | 71,0 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Arena, questions en français | Français | 1 349,8 Elo | 54,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 39,1 % | 43,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 34,5 % | 70,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Cybench | Sécurité | 22,5 % | 66,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 22,3 % | 66,6 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 18,97 | 61,4 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 12,4 % | 72,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 59,6 % | 72,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 18,6 % | 70,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 15,3 % | 59,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 14,5 % | 63,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 8,1 % | 69,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 17 % | 74,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 10,5 % | 65,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 22,8 % | 46,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 4,2 % | 76,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 9 % | 62,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 3,9 % | 57,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 3 % | 69,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 2,1 % | 68,0 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 1,3 % | 62,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 1,3 % | 62,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 6 % | 48,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0,3 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (v2) | Maths | 0 % | 70,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 7 % | 65,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de o3-mini ?** o3-mini obtient un score IA de 67,5, avec une marge de 64,0 à 71,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 125e sur 246 modèles, à partir de 29 mesures.

**Dans quelles tâches o3-mini est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont maths (71,4) et code (69,3). Sa tâche la plus faible est français (57,3).

**o3-mini peut-il tourner en local ?** Non. o3-mini est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte o3-mini ?** 0,97 € par million de jetons en entrée et 3,86 € 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 o3-mini ?** o3-mini est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 31 janvier 2025. C'est un modèle fermé.

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