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  • Claude Sonnet 4.5

    Modèle intermédiaire d’Anthropic optimisé pour le codage agentique et les tâches complexes, avec un contexte étendu jusqu’à 1M tokens et de solides scores sur SWE-bench Verified.

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  • Claude Haiku 4.5

    Modèle rapide et économique d’Anthropic offrant des performances proches de Claude Sonnet 4 en codage et raisonnement, avec extended thinking et computer use intégrés.

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  • GLM-5.2

    Modèle phare open-weight de Zhipu AI (licence MIT) avec un contexte d’1M tokens, compétitif face à GPT-5.5 en codage long-horizon.

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  • Kimi K2.6

    Modèle open-weight chinois à architecture MoE (1T paramètres, 32B actifs) qui égale GPT-5.5 sur SWE-Bench Pro à un coût nettement inférieur.

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  • MiniMax M3

    Modèle open-weights combinant codage de pointe, contexte d’1M tokens et multimodalité native, dépassant GPT-5.5 et Gemini 3.1 Pro sur SWE-Bench Pro pour une fraction du coût.

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  • Mistral Large 3

    Modèle phare de Mistral AI, offrant un bon rapport qualité-prix avec une fenêtre de contexte étendue à 262K tokens.

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  • DeepSeek V4-Pro

    Modèle open-weight chinois très compétitif en coût, avec 80,6% sur SWE-bench Verified et un contexte natif de 1M tokens.

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  • Qwen 3.7 Max

    Dernier modèle agent-first d’Alibaba, avec un excellent rapport qualité-prix pour le codage agentique face à GPT-5.5 et Opus.

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  • Command A

    Modèle phare de Cohere orienté entreprise, optimisé pour le RAG et les workflows agentiques avec un contexte de 256K tokens.

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  • GPT-5.5

    Dernier modèle phare d’OpenAI, successeur de GPT-5.1, avec des gains en raisonnement, codage agentique et une fenêtre de contexte de 400K tokens.

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