Meilleurs modèles d’IA pour coder

Classement selon SWE-bench Verified : la part de vrais bugs de projets open source réels que chaque modèle corrige seul. Testé de façon indépendante par Epoch AI, avec les prix actuels des API.

Mis à jour le 30 septembre 2026

Notre sélection

#ModèleSWE-bench VerifiediIndice généraliEntréeiSortieiContextei
1
83.5%
156.45 $US25 $US1M
2
Gemini 3.5 FlashGoogle DeepMind
79.3%
154.61,50 $US9 $US1M
3
GLM 5.2Z.ai (Zhipu)
78.7%
151.80,14 $US3,99 $US1M
4
78.7%
155.45 $US25 $US1M
5
77.6%
155.40,66 $US1,98 $US1M
6
Qwen3.7 MaxAlibaba Qwen
77.3%
153.71,48 $US4,43 $US1M
7
GPT-5.4OpenAI
76.9%
156.92,50 $US15 $US1.1M
8
76.7%
149.31,03 $US6,16 $US256K
9
Kimi K2.6Moonshot AI
76.7%
151.00,65 $US3,41 $US256K
10
76.7%
150.15 $US25 $US200K

par million de tokens · USD

Réponses rapides

Quel modèle d’IA est le meilleur pour coder ?
Claude Opus 4.7, de Anthropic, arrive en tête de ce classement (SWE-bench Verified : 83.5%). Il coûte 5 $US par million de tokens en entrée et 25 $US par million de tokens en sortie.
Existe-t-il une alternative moins chère ?
DeepSeek V4 Pro 0813, de DeepSeek (SWE-bench Verified : 77.6%), coûte 0,66 $US / 1,98 $US par million de tokens, environ 10 fois moins que Claude Opus 4.7.

Notre méthode

Les scores viennent de tests menés de façon indépendante par Epoch AI (CC BY 4.0), et non des annonces des entreprises elles-mêmes. Les prix viennent de l’API publique d’OpenRouter. Les deux sont actualisés automatiquement plusieurs fois par jour : ce classement suit les nouvelles sorties et les changements de prix.

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