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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 86,3 à 89,9Rang 35 · 100 %?
Empreinte?
Raisonnement85,7Code88,9Agents84,6Usage85,7Maths90,8Sciences86,5Français88,9Vision90,5Écriture84,6Web85,4

Son bilan?

  • Au classement général, 35e sur 257, dans un peloton de 18 modèles que la marge d'erreur ne permet pas de séparer.
  • Pas encore classé en tâches d'agent : trop peu de mesures.
L'essayer surChatGPT (nouvel onglet)

Estimationenviron 3,5 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Où l'utiliser

Relevé du . Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer. Tous les abonnements →

Pour coder

Ces forfaits de code proposent ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →

Score général?

88,1de 86,3 à 89,9

Rang35Groupe 4, ex æquoCouverture100 %42 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 évaluéeIndiceRang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
GPT-5.6 Luna (Max)37,3non publié0,0 jetons/s0,00 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Xhigh)34,6non publié0,0 jetons/s0,00 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (High)32,1non publié0,0 jetons/s0,00 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Medium)25,0non publié0,0 jetons/s0,00 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Low)21,0non publié0,0 jetons/s0,00 s0,2 $ / 1,2 $
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)15,5non publié0,0 jetons/s0,00 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. Relevé le 26 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 se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.

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 →

À lire sur Clubic

1 article · relevé du

Une sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.

Toutes les mesures

95 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202598,3 %90,0MaximaleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond91,6 %86,8MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-188 %85,8MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-187,7 %85,6MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-187,7 %85,6MaximaleSATURÉarcprize.org
DTBench89,1 %83,3MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench88,8 %82,9MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond82,3 %74,3FaibleSATURÉepoch.ai
DTBench86,7 %79,8ÉlevéeSATURÉconceptualreasoning.ai
Voir les 83 autres mesures
ARC-AGI-176,5 %81,0ÉlevéeSATURÉarcprize.org
DTBench83,2 %75,4MoyenneSATURÉconceptualreasoning.ai
DeepSWE67,2 %91,8Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
DTBench80 %71,9FaibleSATURÉconceptualreasoning.ai
OTIS Mock AIME 2024-202566,7 %67,0FaibleSATURÉepoch.ai
Surface Evolver Bench61,9 %85,6MoyenneSATURÉyhenon.github.io
Code Arena, WebDev1 519,2 Elo85,1InconnueACTIFarena.ai
compar:IA1 103,0 Elo103,0InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
FrontierMath, palier 4 (v2)61 %92,1MaximaleSATURÉepoch.ai
WeirdML (v2)60,9 %81,9ÉlevéeACTIFhtihle.github.io
Arena, questions de maths1 476,2 Elo85,9MaximaleACTIFarena.ai
ProofBench60 %89,3MaximaleSATURÉvals.ai
Arena, questions d'experts1 489,7 Elo84,0MaximaleACTIFarena.ai
ARC-AGI-259,5 %86,7MaximaleSATURÉepoch.ai
Arena, questions de code1 502,5 Elo83,0MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 481,1 Elo83,9MaximaleACTIFarena.ai
Arena, texte1 453,2 Elo82,6MaximaleACTIFarena.ai
LMCA48,5486,9MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
LMCA48,5486,9MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
DeepSWE56,9 %88,6Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
ARC-AGI-156,5 %75,6MoyenneSATURÉarcprize.org
LMCA47,3886,0ÉlevéeACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, écriture créative1 410,6 Elo79,9MaximaleACTIFarena.ai
Arena, vision1 255,4 Elo83,8MaximaleACTIFarena.ai
GPQA Diamond63,6 %61,2SansSATURÉepoch.ai
SciCode53,6 %87,3MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
LMCA44,2583,5MoyenneACTIFconceptualreasoning.ai
SciCode51,6 %84,9ÉlevéeACTIFartificialanalysis.ai
LMCA43,7983,2FaibleACTIFconceptualreasoning.ai
SciCode50,5 %83,5MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
Vending-Bench 24 095 $88,5InconnueACTIFepoch.ai
DTBench69,3 %61,5SansSATURÉconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-247,6 %84,6MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-247,6 %84,6MaximaleSATURÉepoch.ai
SciCode46,8 %78,9MoyenneACTIFartificialanalysis.ai
SciCode46,1 %78,0FaibleACTIFartificialanalysis.ai
BALROG45,6 %80,3MaximaleACTIFbalrogai.com
DeepSWE44,2 %84,9Élevée · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
APEX-Agents43 %84,3InconnueACTIFepoch.ai
SimpleQA Verified41 %82,4MaximaleACTIFepoch.ai
SciCode40,4 %70,8SansACTIFartificialanalysis.ai
Chess Puzzles43 %89,0MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierCode39,8 %89,9Inconnue · Codex CLIACTIFcognition.com
SimpleBench46,8 %74,3InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench46,8 %74,3MaximaleACTIFlmcouncil.ai
CursorBench35,9 %85,2MaximaleACTIFcursor.com
ARC-AGI-134,2 %70,2FaibleSATURÉarcprize.org
CursorBench33 %82,8MaximaleACTIFcursor.com
CursorBench29,4 %79,8ÉlevéeACTIFcursor.com
ARC-AGI-229,3 %81,1ÉlevéeSATURÉepoch.ai
GDP.pdf22,7 %91,0InconnueACTIFsurgehq.ai
GDP.pdf22,7 %91,0MoyenneACTIFsurgehq.ai
Blueprint-Bench 222,6 %87,6InconnueACTIFandonlabs.com
CursorBench22,2 %72,9MoyenneACTIFcursor.com
CritPt20,6 %91,1MaximaleACTIFepoch.ai
CritPt20,6 %91,1MaximaleACTIFepoch.ai
Furniture Assembly42,5 %91,4MaximaleACTIFepoch.ai
CritPt16,6 %88,5ÉlevéeACTIFepoch.ai
CursorBench16 %65,6FaibleACTIFcursor.com
Mystery Game Puzzles21 %83,3MaximaleACTIFepoch.ai
Chess Puzzles17 %73,4FaibleACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles20 %82,7SansACTIFepoch.ai
DeepSWE11,3 %71,7Moyenne · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
WeirdML v39,3 %85,9Maximale · Codex CLIACTIFhtihle.github.io
Mystery Game Puzzles17 %80,5FaibleACTIFepoch.ai
ARC-AGI-27,4 %73,7MoyenneSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-25,1 %72,0FaibleSATURÉepoch.ai
CritPt4,9 %75,2MoyenneACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles12 %74,0MoyenneACTIFepoch.ai
CritPt2,6 %68,7FaibleACTIFepoch.ai
DeepSWE1,5 %56,5Faible · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
CritPt0,3 %59,3SansACTIFepoch.ai
Chess Puzzles3 %46,2SansACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

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 86,3 à 89,9, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 35e sur 257 modèles, à partir de 42 mesures.?
Dans quelles tâches GPT-5.6 Luna est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont maths (90,8) et vision (90,5). Sa tâche la plus faible est écriture (84,6).
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. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 3,5 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.

Ses voisins?