Quel est le meilleur LLM en ce moment ?
Réponse rapide
Trois modèles phares sont sortis en juillet 2026 et chacun mène sur un terrain différent. Claude Opus 5 (24 juillet) domine Frontier-Bench v0.1 et reste le choix pour le code. GPT-5.6 Sol (9 juillet) établit l'état de l'art sur Terminal-Bench 2.1 pour le travail agentique et en ligne de commande. Gemini 3.1 Pro mène sur les tâches nativement multimodales avec 77,1% vérifiés sur ARC-AGI-2. En local, qwen3.5:9b pèse 6,6 Go.
- ▸Code cloud : Claude Opus 5 — en tête de Frontier-Bench v0.1
- ▸Cloud agentique/CLI : GPT-5.6 Sol — état de l'art sur Terminal-Bench 2.1
- ▸Multimodal : Gemini 3.1 Pro — 77,1% vérifiés sur ARC-AGI-2
- ▸Local : qwen3.5:9b — 6,6 Go de téléchargement
Points clés
- ✓Aucun LLM ne gagne sur toutes les tâches — Claude Opus 5 mène Frontier-Bench v0.1, GPT-5.6 Sol mène Terminal-Bench 2.1, Gemini 3.1 Pro mène le multimodal
- ✓Les trois modèles phares sont sortis en juillet 2026 : tout comparatif écrit avant cette date a une génération de retard
- ✓GPT-5.6 est une famille, pas un modèle unique : Sol est le vaisseau amiral, Terra égale GPT-5.5 à moitié prix, Luna coûte 80% de moins que Sol
- ✓En local, qwen3.5:9b (6,6 Go) couvre le travail général et qwen2.5-coder:7b (4,7 Go) le code — tous deux bien en dessous du matériel supposé par la plupart des guides
- ✓Les modèles cloud exigent des clés API et coûtent au token ; les modèles locaux tournent gratuitement une fois le matériel acheté
Le meilleur LLM dépend de la tâche — voici la carte
Trois modèles phares sont arrivés en quinze jours en juillet 2026. Claude Opus 5 (24 juillet) pour le code, GPT-5.6 Sol (9 juillet) pour l'agentique et la ligne de commande, Gemini 3.1 Pro pour tout ce qui est multimodal. Ci-dessous : quand chacun l'emporte, et lequel choisir selon votre flux de travail.
Les éditeurs ne publient plus de benchmark commun, comparer revient donc à comparer des évaluations différentes. Anthropic indique qu'Opus 5 surpasse tous les autres modèles sur Frontier-Bench v0.1 et fait plus que doubler Opus 4.8 pour un coût par tâche inférieur. OpenAI indique que GPT-5.6 Sol établit l'état de l'art sur Terminal-Bench 2.1, qui teste la planification et la coordination d'outils en ligne de commande. Google annonce 77,1% vérifiés sur ARC-AGI-2 pour Gemini 3.1 Pro.
Un changement structurel mérite d'être noté : GPT-5.6 est une famille de trois modèles et non une sortie unique. Sol est le modèle de pointe, Terra égale GPT-5.5 sur les benchmarks d'intelligence à moitié prix, et Luna est facturé 80% en dessous de Sol. Si le coût est votre contrainte déterminante, la comparaison intéressante oppose Terra ou Luna à un vaisseau amiral concurrent, pas Sol.
| Cas d'usage | Meilleur LLM | Pourquoi |
|---|---|---|
| Code | Claude Opus 5 | En tête de Frontier-Bench v0.1 ; >2x Opus 4.8 à coût par tâche inférieur |
| Agentique / ligne de commande | GPT-5.6 Sol | État de l'art sur Terminal-Bench 2.1 |
| Multimodal (vidéo, image, audio) | Gemini 3.1 Pro | Nativement multimodal ; 77,1% vérifiés sur ARC-AGI-2 |
| Débit sensible au coût | GPT-5.6 Luna ou Terra | Luna 80% sous Sol ; Terra au niveau de GPT-5.5 à moitié prix |
| Local / hors ligne général | qwen3.5:9b | 6,6 Go, Qwen le plus récent disponible dans Ollama |
| Local / hors ligne code | qwen2.5-coder:7b | 4,7 Go, tourne sur une carte de 8 Go |
Comment choisir sans lire 50 tests
Partez de la contrainte. Budget, confidentialité, latence ou capacité ? Choisissez le modèle qui lève d'abord votre contrainte la plus dure. Si c'est la confidentialité, aucun modèle cloud ne convient et la question devient : quel modèle local tient sur votre carte.
Testez deux modèles sur votre tâche réelle. Les benchmarks publiés ne prédisent pas votre cas d'usage, et c'est plus vrai aujourd'hui qu'il y a un an : les trois éditeurs rendent compte de trois évaluations différentes, il n'existe donc aucun chiffre comparable pour les classer. Utilisez les paliers API gratuits pour le cloud et Ollama pour le local.
Revérifiez chaque trimestre, pas chaque mois. Les trois modèles phares sont sortis en juillet 2026 à environ deux semaines d'intervalle. C'est ce regroupement qu'il faut anticiper : le marché avance par salves, et un comparatif écrit avant une salve accuse une génération complète de retard plutôt qu'un léger décalage.