Comparaison complète des LLM : Claude Opus 4.5 vs ChatGPT 5.1 vs Google Gemini 3 Pro

Auteur : Boxu Li

Introduction

À la fin de 2025, trois géants de l'IA – Anthropic, OpenAI et Google DeepMind – ont chacun lancé des modèles de langage de nouvelle génération. Claude Opus 4.5 d’Anthropic, ChatGPT 5.1 d’OpenAI (basé sur la série GPT‑5.1), et Gemini 3 Pro de Google représentent le summum de l'innovation en IA. Tous trois promettent des avancées significatives en termes de capacités, allant de la gestion de contextes massifs à la résolution de tâches complexes de codage et de raisonnement. Cette analyse approfondie offre une comparaison technique de ces modèles selon des dimensions clés : performances de référence, capacités de raisonnement, génération de code, latence de l'API, coût, fenêtre de contexte de jetons, ajustement et personnalisation – pour comprendre comment ils se comparent.

Profils des Modèles : Claude Opus 4.5 est le dernier modèle phare d'Anthropic (successeur de Claude 2 et de la série Claude 4), se revendiquant comme « le meilleur modèle au monde pour le codage, les agents et l'utilisation informatique »[1]. ChatGPT 5.1 d'OpenAI est une mise à jour de la série GPT-5, proposée en deux modes (Instantané et Réflexion) pour équilibrer vitesse et profondeur de raisonnement[2]. Le Gemini 3 Pro de Google est l'instance haut de gamme de la famille Gemini, un modèle multimodal construit par Google DeepMind, présenté comme « notre modèle le plus intelligent » avec des capacités de raisonnement et d'utilisation d'outils à la pointe de la technologie[3][4]. Bien que les architectures détaillées soient propriétaires, les trois sont de grands systèmes basés sur le Transformer probablement de l'ordre de trillions de paramètres, augmentés par un entraînement et une optimisation approfondis (par exemple, l'apprentissage par renforcement à partir de feedback humain). Ci-dessous, nous les comparons en détail.

Performance sur les Référentiels

Connaissances et Raisonnement (MMLU, ARC, etc.) : Sur des tests de connaissances générales comme MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding), les trois modèles fonctionnent à un niveau proche ou supérieur à celui des experts humains. Google rapporte que Gemini 3 Pro atteint environ 91,9 % sur les ensembles de questions les plus difficiles (GPQA Diamond) et se classe en tête du classement LMArena avec un Elo de 1501[5]. GPT‑5.1 est également performant sur MMLU – dans une analyse, GPT‑5.1 a obtenu environ 91,0 % sur MMLU, à peu près au même niveau que Gemini 3 Pro[6]. Anthropic n'a pas publié de MMLU officiel pour Opus 4.5, mais son prédécesseur (Claude Sonnet 4.5) était dans la tranche haute des 80 %[7], ce qui suggère qu'Opus 4.5 est à peu près à ce niveau pour les tâches de connaissances académiques. Sur des examens de raisonnement extrêmement difficiles, des différences apparaissent.

Le Dernier Examen de l'Humanité (un test de raisonnement brutal) a vu le Gemini 3 Pro obtenir un score de 37,5% (sans outils) – nettement supérieur à GPT‑5.1 (~26,8%) ou au modèle précédent d'Anthropic (~13,7%)[8]. De même, sur le défi de raisonnement ARC-AGI, le Gemini 3 Pro a atteint 31% (et jusqu'à 45% dans un mode spécial « Deep Think »), surpassant de loin GPT‑5.1 (~18%) et les modèles Claude précédents[9]. Ces résultats indiquent que le modèle de Google est actuellement en tête des benchmarks de raisonnement les plus difficiles, reflétant probablement la formation avancée en planification et résolution de problèmes de Gemini. GPT‑5.1 d'OpenAI n'est pas loin derrière en matière de connaissances et de raisonnement, tandis que la force d'Anthropic réside ailleurs (comme nous le verrons en codage). Dans l'ensemble, sur les benchmarks standards comme MMLU et PiQA, les trois sont étroitement regroupés autour de ~90% de précision[5], mais pour les tests de raisonnement « frontière » (mathématiques complexes, puzzles logiques), le Gemini 3 Pro a un avantage avec sa performance de niveau « PhD »[10].

Génération de Code & Référentiels Logiciels : Anthropic Claude Opus 4.5 s'est spécifiquement concentré sur les tâches de codage et d'utilisation informatique « agentique », et il revendique actuellement la première place sur les référentiels de code. Lors de l'évaluation interne d'Anthropic sur le SWE-Bench (Software Engineering Bench) Vérifié, Opus 4.5 a atteint un succès de 80,9 % – le plus élevé de tous les modèles de pointe[11]. Cela surpasse légèrement le modèle GPT‑5.1-Codex-Max d'OpenAI (77,9 %) et le Gemini 3 Pro de Google (76,2 %) sur le même test[11]. Le graphique ci-dessous, tiré de l'annonce d'Anthropic, illustre la marge par laquelle Claude 4.5 se distingue dans les tâches de codage en conditions réelles :

Claude Opus 4.5 obtient le score le plus élevé sur le SWE-Bench Vérifié (problèmes de codage en conditions réelles), dépassant légèrement le GPT‑5.1 Codex d'OpenAI et le Gemini 3 Pro de Google[11].

Ce résultat est remarquable car la variante Codex-Max de GPT‑5.1 était déjà une amélioration majeure pour le codage (OpenAI l'a entraînée sur des tâches d'ingénierie logicielle et l'utilisation d'outils)[12]. Pourtant, Opus 4.5 a réussi à prendre de l'avance de quelques points de pourcentage. Le Gemini 3 Pro de Google est juste derrière ; il « surpasse grandement » son prédécesseur Gemini 2.5 sur ces benchmarks d'agents de codage[13], mais est actuellement derrière le nouveau Claude. En termes pratiques, les trois modèles sont des assistants de codage très capables - capables de générer du code correct pour des tâches complexes, de refactoriser de grandes bases de code et même d'opérer des environnements de développement. Mais l'accent mis par Anthropic sur la qualité et l'efficacité du code se manifeste : des développeurs ont rapporté que Claude Opus 4.5 démontre « une planification de tâches de pointe et une utilisation d'outils » dans le codage, et résout les problèmes avec moins de tokens[14][15]. En fait, Anthropic affirme qu'Opus 4.5 peut gérer des flux de travail de codage en plusieurs étapes « plus efficacement que n'importe quel modèle que nous avons testé » et offre des taux de réussite plus élevés tout en utilisant jusqu'à 65 % de tokens en moins pour les mêmes tâches[16]. Cette efficacité et compétence en codage rendent Claude 4.5 extrêmement performant pour les cas d'utilisation en ingénierie logicielle.

Other Benchmarks: Each model has its niche strengths. Gemini 3’s multimodal prowess is reflected in image+video reasoning benchmarks – for example, MMMU-Pro (Multimodal MMLU) and Video-MMMU, where Gemini 3 Pro scored 81% and 87.6% respectively, establishing a new state-of-the-art[17]. It also achieved 72.1% on SimpleQA Verified, indicating improved factual accuracy in open-ended Q&A[18]. OpenAI’s GPT‑5.1, meanwhile, excels in conversational quality and follows instructions more closely than its predecessors. While not tied to a single benchmark, OpenAI noted GPT‑5.1’s overall intelligence and communication style both saw “meaningful” improvements[19]. Many observers noted that GPT‑5.1 feels “warmer, more intelligent, and better at following instructions” in everyday tasks[2], which may not show up in pure accuracy metrics but improves real-world usability. Anthropic’s Opus 4.5 was also designed for practical tasks beyond coding – testers found it “figures out the fix” for complex multi-system bugs and “handles ambiguity and reasons about tradeoffs” without needing hand-holding[20]. In short, benchmarks tell only part of the story. All three models perform at or above human level on many academic tests. Gemini 3 pushes the frontier on difficult logical and multimodal challenges, Claude 4.5 leads on complex coding and tool-use tasks, and GPT‑5.1 offers a balance of strong performance with refined conversational ability.

Capacités de Raisonnement et Pensée à Long Terme

Un thème de ces nouveaux modèles est l'amélioration du raisonnement à long terme – la capacité à résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes ou sur de longues durées. Le GPT‑5.1 d'OpenAI a introduit un mode dédié « Pensée », un modèle de raisonnement avancé qui est « plus persistant sur les tâches complexes »[2]. Le mode Pensée de GPT‑5.1 va réellement « réfléchir » plus longtemps (c'est-à-dire allouer plus de calculs internes ou d'étapes) pour des requêtes difficiles, lui permettant de résoudre des problèmes nécessitant une logique multi-étapes. Google a adopté une approche similaire avec le Gemini 3 Deep Think, un mode optionnel pour le Gemini 3 Pro qui « repousse encore plus loin les limites de l'intelligence » sur les problèmes complexes[21]. Lors des tests, le Gemini 3 Deep Think a nettement surpassé le mode normal sur les benchmarks les plus difficiles (par exemple en augmentant le score de Humanity’s Last Exam de 37,5 % à 41,0 %, et ARC-AGI à 45,1 %)[22]. Cela indique que le modèle peut raisonner en interne sur des tâches très difficiles lorsqu'il dispose de plus de « temps de réflexion ».

Claude Opus 4.5 d'Anthropic met de même l'accent sur le raisonnement prolongé. Il préserve automatiquement ses « blocs de réflexion » des tours précédents, maintenant une chaîne de pensée tout au long d'une longue session[23] – les modèles Claude antérieurs auraient perdu ces blocs, mais Opus 4.5 peut conserver le raisonnement intermédiaire, crucial pour un travail multi-étapes cohérent. Anthropic a également ajouté un paramètre d'« effort » à Opus 4.5 qui contrôle directement combien de jetons le modèle consacre au raisonnement et à l'explication[24]. À effort élevé, Opus produira des analyses très approfondies (utile pour le débogage complexe ou la recherche approfondie), tandis qu'à effort faible, il fournira des réponses plus brèves adaptées aux tâches rapides et en grande quantité[25]. C'est effectivement un réglage pour la profondeur du raisonnement par rapport à la vitesse.

En pratique, ces fonctionnalités signifient que chaque modèle peut gérer des tâches de raisonnement soutenu bien mieux que les générations précédentes. Par exemple, OpenAI a rapporté que GPT‑5.1-Codex-Max peut fonctionner de manière autonome pendant des heures d'affilée, améliorant de façon itérative le code et corrigeant les bugs sans intervention humaine[26][27]. Il utilise une technique appelée « compactage » pour élaguer et condenser son contexte au fur et à mesure, permettant un travail cohérent sur des millions de tokens en une seule session[28][29]. Simon Willison, un testeur précoce, a noté que les modèles d'Anthropic peuvent de même soutenir de longues sessions de codage – il a utilisé Opus 4.5 pour conduire ~30 minutes de codage autonome, et même le plus petit Claude Sonnet 4.5 a pu continuer la charge de travail efficacement[30][31]. Gemini 3, avec sa grande fenêtre contextuelle et son utilisation intégrée des outils, est explicitement conçu pour « planifier et exécuter des tâches complexes de bout en bout » via des agents qui peuvent fonctionner dans un IDE ou même un terminal Linux[32][33]. Dans les propres produits de Google, l'IA basée sur Gemini peut analyser des documents ou des vidéos longs et produire des résultats structurés comme des fiches de révision ou des plans étape par étape[34][35].

Bottom line: All three models have made reasoning more persistent and autonomous. They can handle complex workflows that span many steps. OpenAI and Google offer toggles (Thinking mode, Deep Think) to ramp up reasoning when needed. Anthropic’s Opus runs at a high reasoning level by default, and gives developers manual control over the trade-off between thoroughness and latency[24]. This reflects a convergence in design: rather than always responding in one-shot, these models internally simulate “thinking for a longer period”[36][37] to tackle harder problems and use tools effectively, moving closer to true agent-like behavior.

Code Generation and Tool Use

Capacités de codage : Comme mentionné précédemment, Claude 4.5 surpasse actuellement GPT‑5.1 et Gemini 3 sur les benchmarks de codage mesurés[11]. Cependant, les trois modèles sont extrêmement compétents en génération de code, bien au-delà des modèles d'il y a un an ou deux. Par exemple, GPT‑5.1-Codex-Max d'OpenAI a été « entraîné sur des tâches réelles d'ingénierie logicielle » comme les revues de code, la création de demandes de tirage et la réponse à des questions de codage[12]. Il peut travailler sur plusieurs fichiers et même gérer des environnements Windows (ce qui est nouveau, indiquant un entraînement sur des tâches spécifiques au système d'exploitation)[38][39]. Pendant ce temps, Claude Opus 4.5 a été responsable de refactorisations complexes couvrant plusieurs bases de code et agents, selon les clients d'Anthropic[40]. Les développeurs utilisant Claude dans un IDE (par exemple Claude Code) ont constaté qu'il pouvait coordonner des changements sur des dizaines de fichiers avec un minimum d'erreurs[41]. De son côté, Gemini 3 de Google brille également dans le développement logiciel : il est décrit comme « le meilleur modèle de codage vibro-codage et agentique que nous ayons jamais construit » par Google, et il a obtenu la première place dans un benchmark WebDev (tâches de développement web) avec un Elo de 1487[13]. Lors d'un test en direct Terminal-Bench (où le modèle opère un terminal Linux), Gemini 3 Pro a obtenu 54,2%, supérieur à GPT‑5.1 (~47%) ou aux modèles antérieurs d'Anthropic[42][43]. Cela suggère que Gemini est particulièrement performant dans l'utilisation d'outils/commandes pour accomplir des tâches de codage de manière autonome.

Utilisation des outils et agents : Au-delà de la simple génération de code, un domaine clé est le comportement agentique – amener le modèle à utiliser des outils ou à agir en tant qu'agent autonome. Les trois entreprises permettent cela de différentes manières. La plateforme d'OpenAI prend en charge l'appel de fonctions et a introduit les « Agents OpenAI » qui permettent à GPT‑5.1 d'invoquer des outils (comme des navigateurs web, des interpréteurs de code, etc.) pour accomplir des tâches. GPT‑5.1 peut également « compacter » automatiquement sa mémoire de travail pendant de longues sessions d'utilisation d'outils, comme décrit, afin de ne pas manquer de contexte[28][29]. Google a construit un environnement entier orienté agent appelé Google Antigravity autour de Gemini 3[32]. Dans ce système, les agents Gemini ont un accès direct à un éditeur de code, un terminal et un navigateur. Ils peuvent « planifier et exécuter de manière autonome des tâches logicielles complexes de bout en bout » – écrire du code, l'exécuter, le tester et itérer, le tout au sein de la plateforme de développement[44][33]. Ceci est renforcé par les compétences multimodales de Gemini : par exemple, un agent Gemini peut lire une capture d'écran ou une maquette de design comme entrée, puis générer et exécuter du code pour reproduire l'interface utilisateur.

Anthropic, de son côté, a amélioré les outils de « Utilisation de l'ordinateur » de Claude. Claude Opus 4.5 peut désormais demander une capture d'écran zoomée haute résolution de régions de l'écran pour une inspection détaillée[45][46]. Dans les applications et SDK de Claude d'Anthropic, il peut opérer un ordinateur virtuel : cliquer sur des boutons, faire défiler, taper – et la nouvelle fonction de zoom l'aide à lire les petits textes ou éléments d'interface utilisateur qui étaient auparavant difficiles à voir[47][48]. Combiné à une suite d'outils disponibles (bash shell, exécution de code, navigateur web, etc. dans l'API de Claude[49][50]), Claude 4.5 est clairement conçu pour exceller en tant qu'« agents qui utilisent un ordinateur. » Les premiers testeurs rapportent que l'Opus 4.5 présente « la meilleure planification des tâches de pointe et l'appel d'outils que nous ayons vus jusqu'à présent, » exécutant des flux de travail en plusieurs étapes avec moins d'impasses[14][51]. Par exemple, Warp (une entreprise d'outils de développement) a constaté une amélioration de 15 % sur Terminal Bench avec Claude 4.5 par rapport à Claude 4.1, citant son raisonnement soutenu qui permet une meilleure planification à long terme[52].

En résumé, en ce qui concerne le codage et l'utilisation d'outils : - Claude Opus 4.5 est légèrement en avance en termes de taux de réussite pur en codage et extrêmement efficace (résolvant des tâches avec beaucoup moins de jetons)[53][54]. C'est un choix de premier ordre pour la refactorisation à grande échelle, la migration de code et tout ce où le coût des jetons est important, grâce à des optimisations qui réduisent l'utilisation des jetons de 50 à 76 % en test[55][54]. - GPT‑5.1 (Codex-Max) est un concurrent très proche qui s'intègre profondément dans le flux de travail des développeurs (CLI, extensions IDE[56]). Il est connu comme un partenaire de codage fiable qui peut fonctionner pendant des heures, et prend désormais en charge plusieurs fenêtres de contexte nativement (ce qui signifie qu'il peut gérer de manière transparente des parties d'un projet en séquence)[28]. L'écosystème d'OpenAI rend également l'intégration d'outils simple via des appels de fonction. - Gemini 3 Pro apporte la force de Google dans l'intégration de la recherche, des données et de l'entrée multimodale dans le codage. Il ne se contente pas d'écrire du code, mais peut opérer des logiciels (le terminal, le navigateur, etc.) efficacement. L'avantage de Google en multimodal signifie que Gemini peut incorporer le contexte visuel (maquettes de design, diagrammes) directement dans le processus de codage – une capacité unique parmi ces modèles.

Les trois avancent vers une IA qui non seulement écrit du code mais agit en tant qu'ingénieur autonome. Cela est évident dans les rapports d'agents IA qui « apprennent de l'expérience et affinent leurs propres compétences » dans une boucle itérative[57][58]. Un client a décrit des agents Claude 4.5 qui se sont améliorés par eux-mêmes en 4 itérations pour atteindre des performances optimales sur une tâche, alors que d'autres modèles ont pris 10 itérations et n'ont toujours pas pu l'égaler[59][60]. Ce type de comportement adaptatif et utilisant des outils évolue rapidement, et chacun de ces modèles est à la pointe.

Fenêtre de Contexte et Mémoire

Les grandes fenêtres contextuelles ont été une caractéristique signature de Claude d'Anthropic, et Opus 4.5 poursuit cette tendance avec une fenêtre contextuelle de 200 000 tokens pour l'entrée (et jusqu'à 64k tokens en sortie)[61]. Cela suffit pour entrer des centaines de pages de texte ou plusieurs documents longs en une seule fois. En termes pratiques, 200k tokens (~150 000 mots) permettent, par exemple, d'intégrer un code source complet ou un livre dans Claude pour analyse. Anthropic utilise cela pour permettre des sessions de chat "infinies" sans heurter de limite – en effet, Claude 4.5 prend en charge des conversations très longues et peut se souvenir de beaucoup plus d'historique que la plupart des modèles[62][63].

Google a maintenant pris une longueur d'avance avec la fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens de Gemini 3 Pro (environ 1 million de tokens)[64][65]. C'est un saut de grandeur d'ordre. Gemini 3 peut « comprendre des ensembles de données vastes… incluant du texte, de l'audio, des images, des vidéos, des PDF et même des référentiels de code entiers avec sa fenêtre de contexte de 1M de tokens »[64][65]. Essentiellement, il peut assimiler des livres ou des heures d'audio/vidéo en entrée. En fait, le modèle prend en charge de véritables entrées multimodales – vous pourriez lui fournir un long PDF, ainsi que plusieurs images et clips audio en une seule invite, tant que le total des tokens (après encodage) reste sous la limite[64][66]. La documentation de Google indique qu'il peut gérer jusqu'à 900 images en une seule invite, ou de grandes vidéos (avec des images encodées en tokens)[67]. Ce contexte massif change la donne pour des tâches telles que l'examen de grandes bases de code, l'analyse de longs contrats juridiques ou le résumé d'heures de transcriptions.

GPT-5.1 d'OpenAI n'a pas explicitement annoncé un contexte fixe aussi grand que 1M, mais il a introduit des techniques pour aller au-delà des limites précédentes. GPT-4 proposait une variante de contexte de 128k (dans ChatGPT Enterprise et les modèles GPT-4 32k), et il y a des indices que GPT-5 peut gérer jusqu'à 400k ou plus de tokens dans certains contextes[68][69]. Plus concrètement, le mécanisme de « compaction » d'OpenAI dans GPT-5.1-Codex-Max permet au modèle de résumer continuellement les parties plus anciennes de la conversation ou de l'historique des tâches, lui donnant ainsi une mémoire de travail illimitée lors de longues sessions[28][29]. Par exemple, GPT-5.1 peut fonctionner pendant plus de 24 heures en compressant périodiquement le contexte pour libérer de l'espace et « répéter ce processus jusqu'à ce que la tâche soit terminée. »[70][71]. Ainsi, bien que la fenêtre brute de GPT-5.1 puisse être de l'ordre de 128k tokens par demande, sa conception lui permet de dépasser cela en enchaînant les contextes. OpenAI a également déployé des fonctionnalités de mise en cache du contexte et de mémoire de conversation à long terme dans ChatGPT, ce qui indique que le modèle peut se souvenir des parties antérieures d'un dialogue même lorsqu'elles dépassent la limite nominale de tokens.

Pour résumer les capacités de contexte : - Claude Opus 4.5 : fenêtre de 200K tokens (entrée) nativement[61]. C'est extrêmement élevé et adapté à la plupart des tâches de longs documents. Le schéma de tarification d'Anthropic en tient même compte : si vous dépassez 200k dans une seule demande, vous êtes facturé à un tarif « 1M context » plus élevé[72][73] (ce qui implique qu'ils ont aussi un mode expérimental 1M, peut-être). - GPT‑5.1 : Officiellement jusqu'à 128K dans les déploiements actuels pour ChatGPT Pro[74], mais avec un compactage automatique du contexte permettant effectivement des millions de tokens sur une session[28][29]. Nous pouvons le considérer comme un support de long contexte dynamique plutôt qu'une fenêtre fixe grande. - Gemini 3 Pro : fenêtre de 1M tokens – la plus grande de tous les modèles majeurs – et explicitement conçue pour un contexte multimodal (texte+image+audio+vidéo en un seul)[64][75]. Cela permet des analyses comme « donner au modèle une conférence vidéo entière et plusieurs articles de recherche et lui faire synthétiser un résumé ou répondre à des questions », ce qui serait infaisable dans des contextes plus petits.

Tout cela signifie que les contraintes de mémoire sont moins un obstacle avec ces modèles que jamais auparavant. Là où les modèles précédents avaient du mal à se souvenir des détails du début d'un long document, ceux-ci peuvent contenir d'énormes quantités d'informations en une seule fois. Cela profite particulièrement aux tâches comme le raisonnement à long terme (par exemple, trouver une solution nécessitant de référencer plusieurs parties d'une entrée) et les dialogues ouverts qui s'étendent sur des dizaines de tours.

Vitesse et Latence

Avec de si grands contextes et un raisonnement complexe, on pourrait s'attendre à ce que ces modèles soient lents, mais chaque fournisseur a introduit des moyens de gérer la latence. L'approche d'OpenAI est la différenciation des modèles : GPT‑5.1 Instant vs GPT‑5.1 Thinking[76]. Le modèle Instant est optimisé pour des réponses rapides et conversationnelles – c'est celui qui « surprend souvent les gens par son côté ludique tout en restant clair et utile. »[77] C'est effectivement l'option à faible latence pour le chat quotidien. Le modèle Thinking, quant à lui, est le cheval de bataille pour les requêtes complexes, et bien qu'il soit optimisé pour être plus rapide sur les tâches simples, il prendra plus de temps sur les tâches difficiles car il engage un raisonnement plus profond[78]. Ce système de modèles à deux niveaux permet aux utilisateurs de choisir entre rapidité et précision selon leurs besoins. En pratique, GPT‑5.1 Instant semble très réactif (similaire à GPT‑4 Turbo ou plus rapide), tandis que GPT‑5.1 Thinking peut prendre sensiblement plus de temps pour résoudre un problème difficile, mais offre de meilleures réponses.

La solution d'Anthropic, comme mentionné, est le paramètre d'effort sur Claude 4.5[24]. Par défaut, il est réglé sur « élevé », ce qui signifie que le modèle maximise l'exhaustivité (ce qui peut augmenter la latence). Les développeurs peuvent le régler sur moyen ou faible. Les données d'Anthropic suggèrent qu'avec un effort moyen, Opus 4.5 peut résoudre des tâches avec la même précision qu'auparavant mais en utilisant beaucoup moins de jetons, répondant ainsi plus rapidement[53][54]. Dans un exemple, l'effort moyen a égalé la performance de Claude Sonnet 4.5 sur SWE-Bench tout en utilisant 76% moins de jetons de sortie[53][54] – ce qui se traduit par une latence et un coût considérablement inférieurs. Donc, si une application a besoin de réponses rapides, régler un effort plus bas donne des réponses plus courtes (mais toujours compétentes). Avec un effort élevé, Claude peut prendre un peu plus de temps, mais produit des résultats très détaillés. Les premiers rapports des utilisateurs notent que les temps de réponse de Claude sont « stables et prévisibles » même avec un effort élevé, bien que, évidemment, des réponses plus longues prennent plus de temps à générer[79].

De même, le Gemini 3 Pro de Google dispose d'un paramètre thinking_level (avec des valeurs « low » ou « high »), remplaçant un précédent paramètre « thinking_budget » du Gemini 2[80]. Ce thinking_level permet à l'utilisateur de décider si Gemini doit faire un raisonnement interne minimal (pour la rapidité) ou maximal (pour la qualité)[80]. Google propose également un paramètre media_resolution pour l'entrée multimodale, où vous pouvez choisir de traiter les images/vidéos en basse résolution pour des résultats plus rapides ou en haute résolution pour une meilleure précision visuelle (au prix de plus de tokens et de latence)[81]. Ces réglages reconnaissent que le traitement de 1 million de tokens ou de grandes images est intrinsèquement lent – ainsi, les développeurs peuvent ajuster la vitesse en modulant la réflexion du modèle et la finesse de l'analyse des médias. Il n'existe pas de benchmark public de latence côte à côte de GPT‑5.1 vs Claude vs Gemini, mais des témoignages anecdotiques suggèrent : - GPT‑5.1 Instant est extrêmement rapide pour les requêtes normales (souvent terminé en quelques secondes), et même le mode Thinking a été optimisé pour la vitesse – OpenAI a noté qu'il est désormais « plus facile à comprendre et plus rapide sur des tâches simples » qu'auparavant[78]. - Claude 4.5 en High effort est très exhaustif, ce qui peut signifier des sorties plus longues et légèrement plus de latence, mais en Medium/Low, il s'accélère considérablement. Un utilisateur de Reddit testant des tâches de codage a noté que GPT‑5.1 et Claude étaient à peu près comparables en vitesse après les améliorations de GPT‑5.1, alors que le GPT‑5 précédent était plus lent que Claude dans certaines tâches longues[82][83]. - La latence du Gemini 3 Pro dépendra du contexte – lui fournir des centaines d'images ou un million de tokens sera naturellement plus lent. Cependant, pour les tailles de prompts typiques, Gemini est réputé pour être réactif, et l'infrastructure cloud de Google (TPUs) est optimisée pour servir ces modèles à l'échelle mondiale. Google n'a pas publié de chiffres explicites de latence, mais la disponibilité d'un « Gemini 3 Flash » (une variante rapide et moins coûteuse avec un contexte plus petit) suggère que le modèle Pro complet est destiné aux tâches lourdes plutôt qu'aux simples Q&A[84].

En résumé, les trois modèles permettent désormais un compromis entre vitesse et raisonnement. Ils introduisent des leviers internes ou des variantes de modèles pour garantir que si vous n'avez pas besoin d'une réflexion approfondie, vous ne restez pas bloqué à attendre. Pour la plupart des applications générales (requêtes courtes, complexité modérée), chaque modèle peut répondre en quasi-temps réel (quelques secondes). Pour des tâches très grandes ou complexes, vous pouvez vous attendre à des temps d'exécution de plusieurs secondes ou même minutes, mais vous avez le contrôle grâce aux réglages. C'est une évolution nécessaire à mesure que les fenêtres de contexte et les tâches deviennent plus grandes – et il est encourageant de constater que même lorsqu'ils s'attaquent à des problèmes plus complexes, ces modèles restent utilisables dans des environnements interactifs.

Coût et Tarification

La concurrence ne se joue pas seulement sur les capacités – le coût est un facteur majeur, et nous assistons à des mouvements agressifs dans ce domaine. En fait, le lancement d'Opus 4.5 par Anthropic s'est accompagné d'une réduction de prix spectaculaire : les appels API Opus 4.5 coûtent 5 $ par million de jetons d'entrée et 25 $ par million de jetons de sortie[85][86]. C'est ⅓ du prix de l'ancien Opus 4.1 (qui était de 15 $/75 $ par million)[85]. Anthropic a délibérément réduit les prix pour rendre Claude plus attractif pour les développeurs, reconnaissant que les anciens modèles Opus étaient trop coûteux[87][88]. Avec le nouveau tarif, utiliser Claude pour de grandes tâches est beaucoup plus faisable – c'est maintenant à peine plus coûteux par jeton que les modèles plus petits d'Anthropic (Claude Sonnet 4.5 est à 3 $/15 $ par million)[89].

Comment cela se compare-t-il ? La famille GPT‑5.1 d'OpenAI est en fait moins chère par jeton. Les appels API GPT‑5.1 coûtent environ 1,25 $ par million de jetons d'entrée et 10 $ par million de jetons de sortie pour le modèle de base[89]. Le Gemini 3 Pro de Google se situe entre les deux : environ 2 $ par million d'entrées et 12 $ par million de sorties au niveau standard de contexte de 200k[89]. (Il est à noter que Google prévoit de facturer un supplément si vous utilisez au-delà de 200k jetons jusqu'au contexte complet de 1M – environ 4 $/18 $ par million dans ce régime[90].) Ces chiffres signifient qu'OpenAI propose actuellement le prix le plus bas par jeton pour les modèles haut de gamme. Par exemple, générer une réponse de 1000 jetons pourrait coûter ~0,012 $ avec GPT‑5.1 contre ~0,025 $ avec Claude 4.5 – environ la moitié du coût. Celui de Google serait ~0,015 $. Cependant, le coût doit être pesé par rapport à l'efficacité : si un modèle résout une tâche avec moins de jetons ou moins de tentatives, cela peut économiser de l'argent globalement. Anthropic souligne que l'Opus 4.5 est beaucoup plus efficace en termes de jetons, réduisant potentiellement l'utilisation (et le coût) de 50 % ou plus sur certaines tâches tout en égalant la précision antérieure[53][54]. Comme l'a souligné un utilisateur précoce, « Le raisonnement moyen d'Opus 4.5 correspond à la qualité de Sonnet 4.5 tout en utilisant 76 % de jetons en moins… ~60 % de coût en moins. »[91]. Ainsi, un développeur pourrait payer un peu plus par jeton pour Claude, mais si Claude utilise beaucoup moins de jetons pour atteindre la solution, la différence de coût total se réduit.

Il convient également de noter comment l’accessibilité est gérée : - Claude Opus 4.5 est disponible via API (Claude pour les niveaux Pro/Max/Team) et sur les principales plateformes cloud comme AWS, Azure et Google Cloud[92]. Il existe également une application grand public Claude Pro où Opus peut être utilisé de manière interactive. Le coût que nous avons discuté s'applique à l'utilisation de l'API. - ChatGPT 5.1 est accessible aux utilisateurs finaux via ChatGPT (les utilisateurs Plus et Enterprise obtiennent GPT‑5.1 à partir de novembre 2025), et via l'API OpenAI pour les développeurs. Le tarif d'OpenAI pour l'utilisation de GPT‑5.1 dans ChatGPT Plus est effectivement un abonnement forfaitaire, tandis que l'API est payée à l'utilisation par jeton (comme ci-dessus). Ils proposent également ChatGPT Enterprise avec une utilisation gratuite jusqu'à certaines limites. - Gemini 3 Pro est accessible via la plateforme Vertex AI de Google (actuellement en tant que modèle Preview)[93], via l'API Gemini et dans des produits comme l'application Gemini Chat et AI Studio[94][95]. Google n'a pas listé publiquement les prix des jetons sur leur site, mais selon des rapports, le prix de l'API est dans la fourchette mentionnée (2 $/12 $ par million de jetons), similaire au tarif de PaLM 2. Google intègre également Gemini dans des fonctionnalités grand public (par exemple, Search Generative Experience, outils Google Workspace AI) où les utilisateurs finaux ne sont pas facturés directement par jeton.

En résumé, OpenAI propose le prix brut le plus bas pour l'utilisation de l'API d'un modèle de pointe, tandis qu'Anthropic a considérablement réduit ses prix pour rester compétitif (Opus coûte maintenant 1/3 de son ancien prix, bien qu'il soit encore ~2× le tarif d'OpenAI)[89]. Le tarif de Google se situe entre les deux, avec un coût supplémentaire pour les exécutions de contextes énormes[89]. Pour les entreprises décidant quel modèle utiliser, le coût par requête dépendra de la tâche : un long travail de codage pourrait coûter de manière similaire entre les trois si les affirmations d'efficacité de Claude sont vraies, tandis qu'une courte session de questions-réponses pourrait être la moins chère avec GPT‑5.1. C'est formidable de voir la concurrence faire baisser les prix – rendant ainsi l'IA avancée plus accessible.

Personnalisation et Ajustement

Un aspect notable est que la personnalisation fine (au sens traditionnel de la mise à jour des poids d'un modèle sur des données personnalisées) n'est pas facilement disponible pour ces modèles les plus récents – du moins pas encore. Ni Claude Opus 4.5 ni Gemini 3 Pro ne prennent actuellement en charge la personnalisation par l'utilisateur [96][97]. OpenAI n'a pas non plus publié GPT‑5.1 pour la personnalisation (leurs documents API indiquent « Personnalisation : Non pris en charge » pour les modèles de la série GPT‑5) [97][98]. Cela est compréhensible : ces modèles sont extrêmement volumineux et également soigneusement alignés ; une personnalisation ouverte pourrait poser des problèmes de sécurité et de capacité.

Au lieu de cela, l'accent est mis sur la personnalisation basée sur les invites. OpenAI, par exemple, a introduit de nouvelles façons de personnaliser le comportement de ChatGPT dans la mise à jour 5.1. Ils ont ajouté des 「préréglages de personnalité」 et des contrôles de ton – permettant aux utilisateurs de choisir parmi des styles prédéfinis (comme Développeur, Tuteur, Sceptique, etc.) ou de définir des instructions personnalisées pour façonner les réponses de l'assistant. Ce n'est pas un ajustement des poids du modèle, mais c'est un mécanisme flexible pour amener le modèle à se comporter de certaines manières. De même, Anthropic propose des contrôles de style Constitutional AI et des invites système pour orienter Claude, et avec Opus 4.5, ils notent qu'il 「maintient la continuité du raisonnement」 et peut mieux suivre des rôles ou instructions complexes sur de longues sessions. L'API Gemini de Google permet aux développeurs de fournir des messages système pour définir le contexte ou le rôle (similaire à l'invite système d'OpenAI) et même d'incorporer une mise en cache de contexte implicite et explicite pour biaiser le modèle avec des informations de fond pertinentes. Essentiellement, bien que vous ne puissiez pas affiner directement ces géants, vous pouvez leur fournir vos données à l'exécution – par exemple, en remplissant des documents dans la grande fenêtre de contexte ou en utilisant des invites augmentées par récupération. Le Vertex AI de Google offre un moteur RAG (Retrieval Augmented Generation) qui fonctionne avec Gemini pour extraire des documents d'entreprise selon les besoins, accomplissant de nombreux objectifs de l'affinement (répondre à des questions spécifiques au domaine, etc.) sans modifier le cœur du modèle.

Il convient de mentionner qu'OpenAI a introduit des modèles frères plus petits (comme GPT-5 Nano, etc.) et a ouvert certains modèles (comme openai-o3 et o4-mini) en open source[104]. Ces modèles plus petits pourraient prendre en charge l'ajustement fin et servir de versions distillées de GPT‑5 pour des tâches spécialisées. Mais en ce qui concerne les modèles phares comparés ici, aucun d'entre eux ne permet actuellement de réentraîner le modèle complet sur des données personnalisées. À la place, la stratégie est d'utiliser l'ingénierie de prompt, les instructions système, la récupération de connaissances externes et les paramètres intégrés (comme le ton, le niveau de réflexion) pour adapter la sortie du modèle à vos besoins.

D'un point de vue recherche, cela pourrait changer à l'avenir – des méthodes comme LoRA (Low-Rank Adaptation) ou d'autres ajustements fins efficaces en termes de paramètres pourraient devenir réalisables sur ces grands modèles. Mais pour l'instant, « l'ajustement fin » est effectivement limité au pipeline de formation propre au fournisseur. Par exemple, OpenAI a affiné GPT‑5.1 à partir de la base GPT‑5 avec un apprentissage par renforcement supplémentaire et un ajustement des instructions (ils mentionnent que GPT‑5.1 est « construit sur une mise à jour de notre modèle de raisonnement fondamental »)[105], et Anthropic a utilisé des techniques comme le réglage constitutionnel pour aligner Claude. En tant qu'utilisateur final ou développeur, vous exploitez principalement ces modèles tels quels, en les personnalisant via l'interface API plutôt que par des mises à jour de poids.

Architecture et conception du modèle (Spéculation)

Bien que les détails officiels soient rares, nous pouvons discerner certaines différences dans la philosophie de conception : - Claude Opus 4.5 est probablement un modèle Transformer dense comme ses prédécesseurs. Anthropic n’a pas divulgué le nombre de paramètres, mais les versions antérieures de Claude étaient supposées être comparables à GPT‑4 en termes d'échelle. Anthropic semble se concentrer sur les données/compétences : ils ont formé Claude 4.5 intensivement sur le codage, l'utilisation d'outils (shell, web) et le dialogue, et ont appliqué des techniques d'alignement avancées (apprentissage par renforcement avec retour humain et leur méthode « AI Constitutionnelle »).

Le résultat est un modèle qui « comprend tout de suite » – ayant apparemment un meilleur jugement sur les tâches du monde réel[20][106]. Un aspect architectural intéressant est la façon dont Claude gère le long contexte : Anthropic utilise probablement des stratégies de codage positionnel ou des ajustements d'attention (comme ALiBi ou l'attention concentrée) pour atteindre 200 000 tokens. Et le fait que les traces de réflexion soient préservées suggère une architecture qui traite sa propre chaîne de pensée comme faisant partie de l'entrée à venir[23]. Claude 4.5 est également proposé sur du matériel cloud avec une multiplication matricielle plus rapide et peut-être un parallélisme de modèle pour gérer efficacement le grand contexte. - OpenAI GPT‑5.1 (et GPT‑5) est pensé pour combiner un modèle de base avec des têtes/modes spécialisés.

Le blog d'OpenAI suggère que GPT‑5 est un 「système unifié」 comprenant un modèle rapide et un 「modèle de raisonnement plus profond (GPT-5 Thinking) pour les questions plus difficiles」[107]. Il est possible que l'architecture de GPT‑5 inclut plusieurs modules ou un commutateur de style Mixture-of-Experts qui dirige les requêtes faciles vers un sous-modèle plus petit et les requêtes difficiles vers un plus grand, améliorant ainsi la rapidité et l'efficacité des coûts. La mention de 「deux versions mises à jour maintenant disponibles dans ChatGPT (Instant et Thinking)」[99] appuie cela. Sous le capot, GPT‑5 a probablement des paramètres de l'ordre de trillions ou plusieurs modèles experts – une rumeur précoce disait que GPT-4 avait 16 experts de ~111 milliards de paramètres chacun (bien que non confirmé). GPT‑5 pourrait avoir des paramètres évolutifs ou une formation plus efficace (OpenAI a investi dans de nouvelles techniques d'optimisation et des clusters plus grands). Il a également élargi les modalités d'entrée dans une certaine mesure : GPT‑5 peut accepter des images en entrée (dans la continuité de la vision de GPT-4), et possiblement d'autres modalités de manière limitée[68][108].

Cependant, OpenAI a été plus prudent avec le multimodal en pratique ; ils séparent des éléments comme Sora (un modèle pour l'audio et possiblement d'autres modalités) plutôt que de les fusionner entièrement. Donc, GPT‑5.1 est principalement un modèle textuel avec quelques capacités visuelles. - Google Gemini 3 Pro est explicitement multimodal dès le départ[109][110]. La famille Gemini (Gemini 1, 2, 3) a été conçue par Google DeepMind pour gérer le texte, la vision, et plus encore dans un modèle unifié. Elle intègre probablement des encodeurs de vision et un traitement audio au sein de l'architecture du modèle.

Le rapport de recherche de Google ou les indices (s'ils sont publiés) pourraient détailler que Gemini utilise une combinaison de backbones de transformateurs – peut-être un pour le langage, un pour la vision, avec un espace de représentation partagé. Les résultats (comme l'état de l'art sur les benchmarks multimodaux [17]) suggèrent une intégration très étroite. Un autre aspect est l'utilisation des outils : DeepMind avait déjà travaillé sur des agents adaptatifs (par exemple, AlphaGo, la robotique, etc.), et Demis Hassabis a laissé entendre que les techniques de ces domaines influenceraient la conception de Gemini. Par exemple, Gemini pourrait intégrer l'apprentissage par renforcement ou des algorithmes de planification pour augmenter ses capacités "agentiques" [109][111]. Le fait qu'il puisse faire fonctionner un ordinateur et résoudre des tâches interactives (benchmarks Terminal, Distributeur automatique, etc.) suggère une architecture ou une routine d'entraînement impliquant des simulations agentiques. Nous avons également vu mention de « signatures de pensée » et une validation plus stricte pour l'utilisation d'outils à plusieurs tours dans les documents de Gemini [112][113] – cela pourrait être une caractéristique architecturale pour maintenir le comportement d'appel d'outils du modèle fiable (peut-être un module séparé vérifiant chaque pensée/action). Enfin, le contexte 1M de Gemini a probablement nécessité une innovation architecturale – éventuellement en combinant des mécanismes de récupération ou une attention fractionnée pour qu'il n'assiste pas de manière quadratique à plus d'un million de tokens à la fois.

En essence, Claude, GPT-5.1 et Gemini sont tous des systèmes d'IA massifs basés sur le modèle Transformer avec divers gadgets et fonctionnalités. Les architectures exactes sont propriétaires, mais chacune a été optimisée pour des priorités légèrement différentes : Claude pour des contextes très longs et la fiabilité en codage/agents, GPT-5.1 pour une expérience de chat équilibrée avec un raisonnement adaptatif, et Gemini pour une compréhension multimodale large et des tâches complexes médiées par des outils.

Conclusion

Nous assistons à une convergence passionnante à la frontière de l'IA : Claude Opus 4.5, ChatGPT 5.1 et Gemini 3 Pro représentent tous des « modèles de pointe » qui repoussent les limites de ce que l'IA peut accomplir, chacun avec une saveur unique. Claude 4.5 se distingue comme le spécialiste du codage et des agents – c'est le modèle que vous pourriez solliciter pour refactoriser l'ensemble de votre base de code du jour au lendemain ou gérer un tableur pendant une heure. Il est optimisé pour le « travail en profondeur » et est désormais plus accessible grâce à un prix réduit[85][86]. ChatGPT 5.1 poursuit l'héritage d'OpenAI avec une capacité large et raffinée – il excelle dans la conversation et les instructions, tout en étant un solveur de problèmes général et un codeur redoutable (surtout avec la variante Codex-Max)[11]. Ses améliorations dans le suivi de l'intention de l'utilisateur et l'offre de personnalisation en font un partenaire IA très convivial[19]. Gemini 3 Pro, quant à lui, donne un aperçu de l'avenir : il est véritablement multimodal et présente des capacités de raisonnement qui s'approchent de ce que l'on pourrait appeler des « prototypes d'AGI » (avec le mode Deep Think s'attaquant à des problèmes auparavant jugés insolubles par l'IA)[114][111]. Avec un contexte de 1M et son intégration dans l'écosystème Google, Gemini peut être le cœur d'applications qui mélangent harmonieusement texte, images et actions.

Quelques points clés à retenir :

La performance brute dépend désormais de la tâche. Il n'existe pas de modèle « meilleur en tout » ; nous observons plutôt un schéma de saut de grenouille. Claude 4.5 est en tête sur les benchmarks de codage[11], Gemini 3 mène sur le raisonnement logique et les tâches multimodales[5][17], et GPT‑5.1 est essentiellement à parité sur les tests de connaissances et offre l'expérience conversationnelle la plus raffinée. Les écarts sont relativement étroits dans de nombreux domaines (souvent juste quelques points de pourcentage), ce qui est impressionnant compte tenu de la façon dont ces modèles ont surpassé les benchmarks antérieurs et même les bases humaines.

Contexte et persistance sont aussi importants que la précision brute. La capacité à poursuivre de longues conversations ou à traiter de longs documents sans perdre le contexte est un atout majeur pour l'utilisabilité. Ici, Google a établi un nouveau standard (1 million de tokens, entrée multi-document)[64], mais Anthropic et OpenAI ont leurs solutions (200k tokens et compactage respectivement[61][29]). Cela signifie que les utilisateurs peuvent s'attendre à beaucoup moins d'interruptions du type « désolé, limite de contexte » et peuvent utiliser ces modèles pour des tâches de synthèse ou d'analyse de données à grande échelle.

Adaptabilité vs. ajustement fin : Même si nous ne pouvons pas encore ajuster ces géants, les différents leviers de contrôle (niveaux d'effort, préréglages de personnalité, outils système) offrent aux développeurs et utilisateurs beaucoup d'influence sur les résultats sans nécessiter de réentraînement[24][100]. Cette tendance pourrait se poursuivre : les modèles futurs pourraient avoir des contrôles encore plus modulaires (par exemple, basculer entre un mode « strictement factuel » ou un mode « créatif » sans avoir besoin de modèles séparés). - Le coût évolue dans la bonne direction – à la baisse. Le fait qu'Anthropic ait ressenti le besoin de réduire les prix d'Opus de 2/3, et qu'OpenAI et Google se concurrencent sur les prix des tokens, montre que la concurrence profite aux utilisateurs[85][89]. Effectuer des tâches à grande échelle (millions de tokens) n'est toujours pas bon marché, mais cela devient beaucoup plus raisonnable. Il est désormais plausible pour une petite startup d'utiliser un modèle de pointe sur un grand ensemble de données sans une facture astronomique, ce qui pourrait stimuler davantage d'innovation.

En fin de compte, le « meilleur » modèle dépend de vos besoins. Si vous avez besoin de compréhension multimodale ou du meilleur raisonnement sur des problèmes logiques/mathématiques complexes, le Gemini 3 Pro de Google a actuellement un avantage. Si vous avez besoin d'un programmeur pair IA ou d'un agent pour automatiser des tâches logicielles, le Claude Opus 4.5 d'Anthropic pourrait offrir les meilleurs résultats (avec un style de sortie pour le code potentiellement plus prévisible). Si vous cherchez une IA généraliste qui soit polyvalente, fiable et rentable pour une large gamme de tâches, ChatGPT 5.1 reste un excellent choix avec le soutien de l'écosystème d'OpenAI.

Ce qui est clair, c'est que les trois modèles se stimulent mutuellement – et le domaine – vers l'avant. Comme l'a noté une analyse, évaluer de nouveaux LLM devient de plus en plus difficile car chaque nouvelle génération n'est qu'un petit pas en avant par rapport à la précédente[115][116]. Mais ces petits pas s'accumulent pour former quelque chose de profond : des modèles d'IA qui approchent la compétence professionnelle en codage, dépassent les experts humains dans certains examens[117], gèrent plusieurs modalités de manière fluide, et peuvent soutenir de longues interactions. L'ère des IA de grande envergure à usage général avec un contexte et des capacités apparemment infinis est véritablement en cours, et Claude 4.5, GPT‑5.1 et Gemini 3 Pro mènent la charge.

Sources : basées sur les annonces officielles et la documentation de Anthropic[118][11], OpenAI[2][28], et Google DeepMind[17][64], ainsi que sur les résultats de benchmarks et les insights rapportés par des tiers réputés[11][13]. Les revendications et scores de chaque modèle ont été cités de ces sources pour garantir l'exactitude.

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[91] Claude Opus 4.5 est BEAUCOUP MOINS CHER que Opus 4.1 - Reddit

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[97] modèles/gpt-5 - Modèle - OpenAI API

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[98] Quoi de neuf dans Azure OpenAI dans les modèles Microsoft Foundry ?

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/whats-new?view=foundry-classic

[99] [100] OpenAI marche sur un fil avec les huit nouvelles personnalités de GPT-5.1

https://arstechnica.com/ai/2025/11/openai-walks-a-tricky-tightrope-with-gpt-5-1s-eight-new-personalities/

[107] Présentation de GPT-5 - OpenAI

https://openai.com/index/introducing-gpt-5/

[108] GPT-5 : Nouvelles fonctionnalités, tests, benchmarks et plus - DataCamp

https://www.datacamp.com/blog/gpt-5

[117] GPT-5 vient de réussir l'examen médical le plus difficile au monde, et ... - Reddit

https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1mraxnh/gpt5s_medical_reasoning_prowess_gpt5_just_passed/