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Programmation — L'IA qui écrit du code de production

Ce sont des agents de programmation, pas des gadgets d'autocomplétion. GPT-6 Astra mène parce qu'il accomplit le travail en terminal avec le moins de tokens, tandis que Claude Opus 5.5 fait jeu égal dans les tests indépendants et excelle sur les grosses bases de code embrouillées. Claude Sonnet 5.5 est l'option rapide, à moitié prix par token, pour les bugs et fonctionnalités bien délimités. Gemini 4 Argon ramène Google dans la sélection avec un contexte immense et des sorties très longues, même si son agent Antigravity exige l'offre Ultra. GPT-6.1 Sol et Grok 4.7 offrent une programmation proche du sommet pour une fraction du prix, et GLM-5.3, Qwen3.8-Max et DeepSeek-V4.1-Flash-1017 complètent la sélection avec d'excellents rapports qualité-prix, même si les derniers scores de DeepSeek restent déclarés par l'éditeur.

La décision d'abord

Notre classement

Commencez par le gagnant, puis comparez les compromis qui pourraient changer votre choix.

#1 Programmation

GPT-6 Astra

OpenAI

GPT-6 Astra s'empare de la couronne du code grâce au vote des développeurs et à l'épreuve du terrain : nouveau nº 1 sur la Code Arena d'Arena.ai (1 797 pts en WebDev), sessions de terminal, analyse d'incidents et configuration de poste en consommant environ un tiers des tokens de Sol.

Pourquoi ça Gagne

Nº 1 au classement général et en WebDev sur la Code Arena d'Arena.ai avec 1 797 pts (+35 pts d'avance sur Claude Fable 5.1 Max et +109 sur Opus 5 Max), nº 1 en Data & Analytics, Consumer Product et outils de création de contenu ; plus 57,7–57,9% sur Terminal-Bench 4.0, score record de 74,1% sur DeepSWE v1.1, 64,6% sur Terminal-Bench Science et 88% pass@1 / 99,2% pass@4 sur SRE-Bench.

L'Accroc

Sur le banc d'essai synthétique d'Artificial Analysis, Fable 5.1 devance encore légèrement Astra (70 contre 67), et SWE-Bench Pro demeure le bastion historique de Claude Fable. Le tarif API est de 10/50 $ (2,5× Sol), les lectures de cache coûtent quatre fois plus cher (1 $ contre 0,25 $ chez Fable 5.1), la concision néglige parfois la mise en forme des rapports et les garde-fous cyber ralentissent certains prompts d'analyse de vulnérabilités.

9.9 Note éditoriale
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Idéal pour

GPT-6 Astra s'empare de la couronne du code grâce au vote des développeurs et à l'épreuve du terrain : nouveau nº 1 sur la Code Arena d'Arena.ai (1 797 pts en WebDev), sessions de terminal, analyse d'incidents et configuration de poste en consommant environ un tiers des tokens de Sol.

Pourquoi ça Gagne

Nº 1 au classement général et en WebDev sur la Code Arena d'Arena.ai avec 1 797 pts (+35 pts d'avance sur Claude Fable 5.1 Max et +109 sur Opus 5 Max), nº 1 en Data & Analytics, Consumer Product et outils de création de contenu ; plus 57,7–57,9% sur Terminal-Bench 4.0, score record de 74,1% sur DeepSWE v1.1, 64,6% sur Terminal-Bench Science et 88% pass@1 / 99,2% pass@4 sur SRE-Bench.

À surveiller

Sur le banc d'essai synthétique d'Artificial Analysis, Fable 5.1 devance encore légèrement Astra (70 contre 67), et SWE-Bench Pro demeure le bastion historique de Claude Fable. Le tarif API est de 10/50 $ (2,5× Sol), les lectures de cache coûtent quatre fois plus cher (1 $ contre 0,25 $ chez Fable 5.1), la concision néglige parfois la mise en forme des rapports et les garde-fous cyber ralentissent certains prompts d'analyse de vulnérabilités.

#2

Claude Opus 5.5

Anthropic

Claude Opus 5.5 est le modèle de programmation à appeler quand le chantier est vaste et embrouillé : une migration de centaines de milliers de lignes, un bug qui traverse cinq services, un vieux système que plus personne ne comprend vraiment. Sur les benchmarks d'Anthropic, il devance GPT-6 Astra ; sur les tests indépendants, les deux sont à égalité. S'il n'est que deuxième chez nous, c'est uniquement parce qu'Astra accomplit le même travail en terminal avec beaucoup moins de tokens.

9.9 Note éditoriale
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#3

Claude Sonnet 5.5

Anthropic

Claude Sonnet 5.5 est le modèle de programmation qu'on peut laisser tourner toute la journée : rapide, deux fois moins cher par token qu'Opus 5.5, et assez bon pour que la plupart des corrections de bugs, des nouvelles fonctionnalités et des refactorisations n'aient jamais besoin du modèle phare. Évitez seulement de pousser le curseur d'effort à fond : à son réglage le plus haut, il écrit plus que tout autre modèle mesuré par Artificial Analysis, et certains résultats se dégradent.

9.8 Note éditoriale
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#4

GPT-6.1 Sol

OpenAI

GPT-6.1 Sol est l'agent de programmation que vous pouvez laisser tourner toute la journée sans surveiller la facture. Lors de tests indépendants, il se classe à un ou deux points seulement de GPT-6 Astra, le modèle phare d'OpenAI, tout en coûtant moins d'un quart du prix pour une tâche classique. Le tarif des jetons reste inchangé par rapport à GPT-6 Sol (2 $ en entrée, 10 $ en sortie par million), mais relire du code en cache ne coûte désormais que 0,10 $ par million de jetons, ce qui représente une économie majeure pour les grands dépôts.

9.8 Note éditoriale
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#5

Claude Fable 5.1

Anthropic

Un modèle de raisonnement de la famille Mythos pour les agents de programmation. Il utilise les mêmes poids que Mythos 5.1, dont l’accès est restreint, tandis qu’une baisse de 75 % du prix des lectures de cache réduit le coût des longues tâches de développement en plusieurs étapes. Dans Claude Code, il a obtenu 70 points à l’évaluation indépendante AA Coding Agent.

9.8 Note éditoriale
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#6

Gemini 4 Argon

Google DeepMind

Gemini 4 Argon est le premier modèle Gemini 4 de Google, et le premier modèle Google depuis longtemps qui mérite sa place dans une sélection sérieuse d'outils de programmation. Associé à l'Antigravity CLI de Google, il se classe troisième de l'indice indépendant Coding Agent Index d'Artificial Analysis, juste devant GPT-6.1 Sol dans Codex. Il peut lire un million de tokens et, chose rare, écrire aussi des sorties très longues. Les revers : l'accès et l'appétit. Antigravity exige l'offre Ultra, la plus chère de Google, et le modèle consomme beaucoup de tokens pour obtenir ses résultats.

9.7 Note éditoriale
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#7

Grok 4.7

xAI

Grok 4.7 est le modèle de programmation sérieux le moins cher près du haut du classement. Pour 2 $ en entrée et 6 $ en sortie par million de tokens, il obtient 71,0 % sur DeepSWE et 46,3 % sur CursorBench 4.0, et il fonctionne nativement dans Cursor et Grok Build. C'est un excellent binôme de programmation au quotidien, mais pas encore l'agent qu'on laisse seul des heures dans un terminal.

9.7 Note éditoriale
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#8

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI)

Un agent de programmation poids lourd à poids ouverts, entraîné pour tout ce qui vient après la première réponse : planifier, modifier, tester, se remettre d'un échec et garder le cap pendant de longues interventions dans un dépôt.

9.2 Note éditoriale
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#9

Qwen3.8-Max

Alibaba / Qwen Team

Un modèle de programmation pour les tâches visuelles, les longs contextes et les équipes soucieuses de leurs coûts. Les tests indépendants favorisent le modèle phare GLM-5.3 sur les capacités générales de programmation, mais le produit multimodal hébergé de Qwen propose un autre flux de travail. Son modèle téléchargeable de la gamme Max reste remarquable, même si ses 2 400 milliards de paramètres font de l’auto-hébergement un projet à l’échelle d’un centre de données.

9.2 Note éditoriale
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#10

Un agent de programmation économique à poids ouverts qui lit les captures d'écran, accepte un million de tokens de contexte et boucle les tâches de dépôt pour environ vingt centimes chacune selon le graphique de coûts de DeepSeek. « Flash » désigne la gamme tarifaire, pas une petite taille.

9.1 Note éditoriale
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Questions et réponses

Foire aux questions