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Fiche modèle · édition du

GPT-⁠5.6 Sol

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

  • Réflexion réglable
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
94,0de 92,7 à 95,2Rang 12 · 100 %?
Empreinte?
Raisonnement96,1Code91,8Agents93,7Usage92,4Maths95,8Sciences97,7Français95,5Vision94,5Écriture94,0Web91,8

Son bilan?

  • Dans le top 20 du classement général, 12e sur 257, ex æquo avec 5 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
  • Parmi les 3 meilleurs en sciences (1er).
  • Dans le top 10 en raisonnement (6e), tâches d'agent (7e), français (9e), maths (10e) et compréhension d'images (10e).
L'essayer surChatGPT (nouvel onglet)

Estimationenviron 12 € 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 →

Score général?

94,0de 92,7 à 95,2

Rang12Groupe 2, ex æquoCouverture100 %51 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 Sol (Max)47,0non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $
GPT-5.6 Sol (Xhigh)44,0non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $
GPT-5.6 Sol (High)42,3non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $
GPT-5.6 Sol (Medium)39,2non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $
GPT-5.6 Sol (Low)33,5non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning)28,3non publié0,0 jetons/s0,00 s4 $ / 20 $

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

Agent Arena

Hors du score

Agent Arena, le classement des agents d'Arena, observe de vraies sessions de travail : des internautes confient une tâche à un agent (écrire du code, chercher, analyser des fichiers) dont le modèle est tiré au sort et reste caché. Le score net dit de combien de points ce modèle fait monter ou baisser les signes de réussite de ces sessions (tâche validée, compliments, corrections réussies, erreurs rattrapées, aucun outil inventé) par rapport au modèle moyen du classement, qui vaut 0 %. Il ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.

Version évaluéeRangScore netIntervalle à 95 %Sessions
GPT-5.6 Sol (xHigh)16e sur 59+4,6 %de +3,5 à +5,7 %45 389

Score net et intervalle de confiance à 95 % en points de pourcentage. Rang parmi les 59 modèles du classement, où un même modèle peut paraître à plusieurs niveaux d'effort. Classement publié par Arena le 11 novembre 2026, repris de son jeu de données public sous licence CC BY 4.0.

Source : Arena (Agent Arena), CC BY 4.0 · la méthode

Peut-il tourner chez vous ?

Non. GPT-5.6 Sol 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
3,57 € / 17,8 €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
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
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 Frandroid

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

111 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-2025100 %93,5MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-197,5 %95,6MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-197,5 %95,6MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-197 %94,5ÉlevéeSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-196,5 %93,6MaximaleSATURÉarcprize.org
OTIS Mock AIME 2024-202595,6 %83,1FaibleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond93,5 %91,8MaximaleSATURÉepoch.ai
FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2)89,1 %100,1MaximaleSATURÉepoch.ai
DTBench96 %99,3MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
Surface Evolver Bench93,1 %103,2MaximaleSATURÉyhenon.github.io
DTBench95,7 %98,3MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
Voir les 99 autres mesures
ARC-AGI-292,5 %96,2MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-192,5 %88,8MoyenneSATURÉarcprize.org
DTBench95,5 %97,4MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench95,5 %97,4ÉlevéeSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench95,2 %96,5MoyenneSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond89,9 %83,5FaibleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-290 %94,8MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-290 %94,8MaximaleSATURÉepoch.ai
DTBench93,9 %92,7FaibleSATURÉconceptualreasoning.ai
WeirdML (v2)89,4 %110,3MaximaleACTIFhtihle.github.io
WeirdML (v2)88,8 %109,2ÉlevéeACTIFhtihle.github.io
WeirdML (v2)87 %106,3MaximaleACTIFhtihle.github.io
ARC-AGI-285,4 %92,9ÉlevéeSATURÉepoch.ai
ProofBench83 %93,5MaximaleSATURÉvals.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)82,9 %96,9MaximaleSATURÉepoch.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)80,5 %96,2MaximaleSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond82,8 %74,8SansSATURÉepoch.ai
GSO76,5 %96,6Inconnue · OpenHandsACTIFgso-bench.github.io
ARC-AGI-174,5 %80,3FaibleSATURÉarcprize.org
Code Arena, WebDev1 615,2 Elo91,4InconnueACTIFarena.ai
DTBench83,7 %76,1SansSATURÉconceptualreasoning.ai
DeepSWE72,7 %93,7Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
DeepSWE70,7 %93,0Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
SimpleQA Verified69,7 %101,6MaximaleACTIFepoch.ai
LMCA59,2195,9MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
DeepSWE69,4 %92,6Élevée · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
OTIS Mock AIME 2024-202568,9 %67,7SansSATURÉepoch.ai
LMCA58,4995,2MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
LMCA58,4395,2MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-267,1 %88,2MoyenneSATURÉepoch.ai
LMCA56,9493,8ÉlevéeACTIFconceptualreasoning.ai
LMCA56,493,4MoyenneACTIFconceptualreasoning.ai
Chess Puzzles68 %100,0MaximaleACTIFepoch.ai
SimpleBench71,7 %91,5InconnueACTIFlmcouncil.ai
SimpleBench71,7 %91,5InconnueACTIFepoch.ai
LMCA55,8992,9FaibleACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, questions d'experts1 531,9 Elo92,3MaximaleACTIFarena.ai
Arena, écriture créative1 471,0 Elo93,9MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 494,2 Elo89,7MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 533,3 Elo89,9MaximaleACTIFarena.ai
LMCA52,7590,3SansACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, questions en français1 509,2 Elo90,1MaximaleACTIFarena.ai
Arena, texte1 485,1 Elo90,2MaximaleACTIFarena.ai
DeepSWE61,1 %89,9Moyenne · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
BALROG60 %96,0MaximaleACTIFbalrogai.com
Arena, vision1 288,0 Elo91,9MaximaleACTIFarena.ai
SimpleBench64,8 %86,6InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench64,8 %86,6MaximaleACTIFlmcouncil.ai
SciCode57,8 %92,6ÉlevéeACTIFartificialanalysis.ai
SciCode57,4 %92,1MoyenneACTIFartificialanalysis.ai
SciCode57,1 %91,7MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
SciCode57,1 %91,7MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
Chess Puzzles59 %95,9MaximaleACTIFepoch.ai
SciCode56,4 %90,8FaibleACTIFartificialanalysis.ai
Mystery Game Puzzles58 %95,7MaximaleACTIFepoch.ai
Vending-Bench 29 619 $92,0InconnueACTIFepoch.ai
GBAEval52,6 %90,1InconnueACTIFgbaeval.com
APEX-Agents51,4 %88,5MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierCode47,5 %94,0Inconnue · Codex CLIACTIFcognition.com
SciCode47,1 %79,3SansACTIFartificialanalysis.ai
DeepSWE45,4 %85,3Faible · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
ARC-AGI-242,5 %83,7FaibleSATURÉepoch.ai
CursorBench41,7 %89,6MaximaleACTIFcursor.com
Furniture Assembly56,7 %94,8MaximaleACTIFepoch.ai
CursorBench37,7 %86,6MaximaleACTIFcursor.com
EnigmaEval37,1 %95,7ÉlevéeACTIFlabs.scale.com
PostTrainBench36,2 %94,8Maximale · Codex CLIACTIFepoch.ai
CursorBench35,7 %85,0ÉlevéeACTIFcursor.com
Blueprint-Bench 233,6 %92,8InconnueACTIFandonlabs.com
ForecastBench66,5 %95,9MoyenneACTIFepoch.ai
CritPt32,3 %97,1MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierSWE32,2 %91,4Maximale · proximusACTIFfrontierswe.com
ForecastBench65,6 %90,1MaximaleACTIFepoch.ai
CursorBench31,1 %81,2MoyenneACTIFcursor.com
ForecastBench65,5 %89,4MaximaleACTIFepoch.ai
GDP.pdf30,7 %97,1MaximaleACTIFsurgehq.ai
GDP.pdf30,7 %97,1InconnueACTIFsurgehq.ai
CritPt28,6 %95,4MaximaleACTIFepoch.ai
Chess Puzzles31 %83,1FaibleACTIFepoch.ai
OSWorld 2.027,3 %94,2MaximaleACTIFosworld-v2.xlang.ai
Mystery Game Puzzles33 %88,5SansACTIFepoch.ai
CritPt25,7 %93,9ÉlevéeACTIFepoch.ai
CursorBench24,6 %75,4FaibleACTIFcursor.com
WeirdML v321,4 %91,9Maximale · Codex CLIACTIFhtihle.github.io
CritPt22,9 %92,4MoyenneACTIFepoch.ai
MirrorCode20 %86,9ÉlevéeACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles26 %85,8FaibleACTIFepoch.ai
CritPt14,9 %87,2FaibleACTIFepoch.ai
CritPt5,1 %75,8SansACTIFepoch.ai
Chess Puzzles7 %54,1SansACTIFepoch.ai
FrontierMath Erdős0 %95,0MaximaleACTIFepoch.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 Sol ?
GPT-5.6 Sol obtient un score IA de 94,0, avec une marge de 92,7 à 95,2, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 12e sur 257 modèles, à partir de 51 mesures.?
Dans quelles tâches GPT-5.6 Sol est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont sciences (97,7) et raisonnement (96,1). Sa tâche la plus faible est web (91,8).
GPT-5.6 Sol peut-il tourner en local ?
Non. GPT-5.6 Sol est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Combien coûte GPT-5.6 Sol ?
3,57 € par million de jetons en entrée et 17,8 € 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 12 € 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 Sol ?
GPT-5.6 Sol est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 9 juillet 2026. C'est un modèle fermé.

Ses voisins?

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