Présentation des modèles

Les modèles d'IA GPT-5.6, Grok 4.5, Claude, et Muse Spark ont été testés pour construire quatre applications différentes. Les résultats montrent que GPT-5.6 Sol et Claude Fable 5 sont les meilleurs pour les tâches complexes.

Architecture et fonctionnement

Les modèles ont été testés sur quatre tâches : un labyrinthe en raycasting, un Rubik's Cube 3D, une calculatrice, et le jeu de la vie de Conway. Chaque modèle a effectué cinq tentatives pour chaque tâche. Les résultats montrent que GPT-5.6 Sol excelle dans le raycasting, tandis que Claude Fable 5 excelle dans le Rubik's Cube.

Analyse des résultats

Les résultats montrent qu'il existe un écart important entre les modèles de pointe et les modèles open-weights pour les tâches complexes. Cependant, pour les tâches simples comme le jeu de la vie, les modèles open-weights comme Qwen 3.7 et GLM-5.2 peuvent rivaliser avec les modèles de pointe à un coût inférieur. Grok 4.5 est un modèle qui peut rivaliser avec les modèles de pointe pour certaines tâches.

Implications et limites

Les résultats de cette étude montrent que les modèles d'IA peuvent avoir des performances très différentes selon les tâches. Il est important de choisir le modèle approprié pour la tâche à accomplir. Les modèles open-weights peuvent être une bonne option pour les tâches simples, mais ils peuvent ne pas être suffisamment performants pour les tâches complexes. Les modèles de pointe comme GPT-5.6 Sol et Claude Fable 5 offrent les meilleures performances pour les tâches complexes, mais ils peuvent être plus coûteux.

tok/s = output tokens / wall-clock

Les résultats de la vitesse et du coût des modèles sont présentés dans un tableau. Les modèles GPT-5.6 sont les plus rapides pour les prompts courts, tandis que Qwen 3.7 est le moins cher et le plus rapide.