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Fiche modèle · édition du

GPT-⁠5.6 Terra

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

  • Réflexion réglable
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
  • Classe énergétique E
91,8de 90,1 à 93,6Rang 16 · 100 %?
Empreinte?
Raisonnement90,0Code91,8Agents91,3Usage89,4Maths93,2Sciences95,0Français90,5Vision94,0Écriture88,6Web85,7

Son bilan?

  • Dans le top 20 du classement général, 16e sur 257, dans un peloton de 11 modèles que la marge d'erreur ne permet pas de séparer.
  • En retrait en création web (51e).
  • Pas encore classé en tâches d'agent : trop peu de mesures.
L'essayer surChatGPT (nouvel onglet)

Estimationenviron 8,7 € 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?

91,8de 90,1 à 93,6

Rang16Groupe 3, ex æquoCouverture100 %41 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 Terra (Max)42,1non publié134,6 jetons/s71,6 s2 $ / 12 $
GPT-5.6 Terra (Xhigh)38,0non publié117,2 jetons/s6,88 s2 $ / 12 $
GPT-5.6 Terra (High)34,2non publié108,9 jetons/s2,30 s2 $ / 12 $
GPT-5.6 Terra (Medium)30,1non publié105,8 jetons/s1,62 s2 $ / 12 $
GPT-5.6 Terra (Low)27,5non publié106,1 jetons/s1,32 s2 $ / 12 $
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)20,8non publié109,6 jetons/s0,75 s2 $ / 12 $

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 Terra (xHigh)35e sur 59−1,8 %de −2,7 à −1,0 %44 424

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 Terra 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
2,17 € / 13,0 €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

92 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202599,7 %93,5MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-196,5 %93,6MaximaleSATURÉarcprize.org
GPQA Diamond93,3 %91,2MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-194 %90,2MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-194 %90,2MaximaleSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-192 %88,4ÉlevéeSATURÉarcprize.org
DTBench93,3 %91,4MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
OTIS Mock AIME 2024-202588,9 %76,4FaibleSATURÉepoch.ai
DTBench92,5 %89,6MaximaleSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond87,4 %79,8FaibleSATURÉepoch.ai
Voir les 80 autres mesures
DTBench91,2 %86,9ÉlevéeSATURÉconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-283,9 %92,4MaximaleSATURÉepoch.ai
Surface Evolver Bench83,8 %95,2MaximaleSATURÉyhenon.github.io
DTBench90,1 %85,0FaibleSATURÉconceptualreasoning.ai
DTBench90,1 %85,0MoyenneSATURÉconceptualreasoning.ai
WeirdML (v2)78,3 %96,0ÉlevéeACTIFhtihle.github.io
ARC-AGI-177 %81,1MoyenneSATURÉarcprize.org
ARC-AGI-274,2 %89,7MaximaleSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-274,2 %89,7MaximaleSATURÉepoch.ai
ProofBench74 %91,6MaximaleSATURÉvals.ai
GPQA Diamond77,3 %70,1SansSATURÉepoch.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)70,7 %94,0MaximaleSATURÉepoch.ai
DeepSWE69,6 %92,6Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
ARC-AGI-267,1 %88,2ÉlevéeSATURÉepoch.ai
LMCA54,9592,1MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
DTBench78,7 %70,5SansSATURÉconceptualreasoning.ai
Arena, questions d'experts1 507,0 Elo87,4MaximaleACTIFarena.ai
compar:IA1 109,0 Elo105,2InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
LMCA52,2389,8MaximaleACTIFconceptualreasoning.ai
Code Arena, WebDev1 520,1 Elo85,1InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 478,4 Elo86,4MaximaleACTIFarena.ai
LMCA51,3789,1ÉlevéeACTIFconceptualreasoning.ai
DeepSWE60,2 %89,6Maximale · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
ARC-AGI-160,2 %76,4FaibleSATURÉarcprize.org
Arena, questions de code1 517,4 Elo86,3MaximaleACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 494,5 Elo86,9MaximaleACTIFarena.ai
Arena, texte1 467,9 Elo86,1MaximaleACTIFarena.ai
Arena, écriture créative1 430,4 Elo84,5MaximaleACTIFarena.ai
LMCA49,6487,8MoyenneACTIFconceptualreasoning.ai
APEX-Agents58,2 %92,0MaximaleACTIFepoch.ai
LMCA49,387,5FaibleACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, vision1 266,4 Elo86,5MaximaleACTIFarena.ai
SciCode55 %89,1MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
LMCA46,5185,3SansACTIFconceptualreasoning.ai
DeepSWE53,8 %87,7Élevée · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
OTIS Mock AIME 2024-202553,3 %63,2SansSATURÉepoch.ai
BALROG53,2 %88,5MaximaleACTIFbalrogai.com
SciCode52,4 %85,9ÉlevéeACTIFartificialanalysis.ai
SciCode52,3 %85,8MaximaleACTIFartificialanalysis.ai
Vending-Bench 27 343 $90,9InconnueACTIFepoch.ai
SciCode50,5 %83,5MoyenneACTIFartificialanalysis.ai
SciCode49,9 %82,7FaibleACTIFartificialanalysis.ai
SciCode45,1 %76,8SansACTIFartificialanalysis.ai
Chess Puzzles47 %90,7MaximaleACTIFepoch.ai
SimpleQA Verified43,2 %83,8MaximaleACTIFepoch.ai
FrontierCode41,3 %90,7Inconnue · Codex CLIACTIFcognition.com
CursorBench41,3 %89,3MaximaleACTIFcursor.com
SimpleBench48,9 %75,8MaximaleACTIFlmcouncil.ai
SimpleBench48,9 %75,8InconnueACTIFepoch.ai
ARC-AGI-237,5 %82,7MoyenneSATURÉepoch.ai
DeepSWE35,1 %82,2Moyenne · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
Furniture Assembly54,2 %94,3MaximaleACTIFepoch.ai
CursorBench33,6 %83,3MaximaleACTIFcursor.com
Blueprint-Bench 230,8 %91,6InconnueACTIFandonlabs.com
CursorBench30,7 %80,9ÉlevéeACTIFcursor.com
CritPt30 %96,0MaximaleACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles35 %89,2MaximaleACTIFepoch.ai
CursorBench27,6 %78,2MoyenneACTIFcursor.com
CritPt27,1 %94,7MaximaleACTIFepoch.ai
CursorBench25,2 %75,9FaibleACTIFcursor.com
GDP.pdf24,7 %92,6MoyenneACTIFsurgehq.ai
GDP.pdf24,7 %92,6InconnueACTIFsurgehq.ai
DeepSWE24,1 %78,3Faible · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
Chess Puzzles27 %80,9FaibleACTIFepoch.ai
CritPt22,9 %92,4ÉlevéeACTIFepoch.ai
ARC-AGI-218,8 %78,5FaibleSATURÉepoch.ai
CritPt17,4 %89,1MoyenneACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles19 %82,0FaibleACTIFepoch.ai
CritPt9,4 %82,2FaibleACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles14 %77,4SansACTIFepoch.ai
CritPt2 %66,2SansACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles10 %67,1MoyenneACTIFepoch.ai
Chess Puzzles5 %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 Terra ?
GPT-5.6 Terra obtient un score IA de 91,8, avec une marge de 90,1 à 93,6, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 16e sur 257 modèles, à partir de 41 mesures.?
Dans quelles tâches GPT-5.6 Terra est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont sciences (95,0) et vision (94,0). Sa tâche la plus faible est web (85,7).
GPT-5.6 Terra peut-il tourner en local ?
Non. GPT-5.6 Terra est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Combien coûte GPT-5.6 Terra ?
2,17 € par million de jetons en entrée et 13,0 € 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 8,7 € 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 Terra ?
GPT-5.6 Terra est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 9 juillet 2026. C'est un modèle fermé.

Ses voisins?