GPT-5.6, Grok 4.5, Claude, Muse Spark : quel modèle IA code le mieux ?

Le 11 juillet 2026, le laboratoire TryAI a publié la deuxième édition de son comparatif « build-off » : douze modèles d'IA ont dû coder les quatre mêmes applications, avec cinq tentatives par modèle sur chaque application, pour identifier lequel produit le code le plus fiable.

On vous résume ce qui compte vraiment dans ce comparatif : qui gagne sur quoi, à quel prix, et ce que ça change si vous devez choisir un assistant IA pour coder au quotidien.

Pourquoi ce comparatif corrige les défauts du précédent

La première édition de TryAI avait fait le tour de Hacker News, mais les critiques avaient pointé deux failles méthodologiques : une seule tentative par modèle, donc aucune idée de la régularité, et l'absence de modèles open weights. TryAI a corrigé le tir pour cette deuxième édition : chaque modèle a désormais cinq tentatives sur chaque application, et quatre modèles open weights ont rejoint le test, GLM-5.2, Qwen 3.7 Plus, DeepSeek V4 Pro et Kimi K2.6, tous servis via Fireworks, aux côtés des ténors propriétaires : les trois nouvelles versions de GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna), Grok 4.5, GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, et Muse Spark 1.1, le modèle de code que Meta a sorti par surprise.

Quatre applications ont servi de terrain d'essai : un labyrinthe en 3D façon Doom jouable au clavier, un Rubik's Cube animé avec boutons Scramble et Solve, une calculatrice avec priorité des opérateurs, et le jeu de la vie de Conway. Pour les trois premières, TryAI compte combien de tentatives sur cinq ont réellement fonctionné (jouable, résolution propre ou calcul correct) et publie le coût et le temps par lot de cinq tentatives.

Tâche par tâche : qui gagne où

Sur le labyrinthe en 3D, GPT-5.6 Sol et GPT-5.6 Luna ont chacun réussi cinq tentatives sur cinq, Grok 4.5 aussi, pour un coût nettement plus bas (0,27 dollar pour cinq passages contre 1,35 dollar pour Sol). Claude, à l'inverse, a moins bien marché qu'attendu sur cette tâche : Claude Opus 4.8 et Claude Fable 5 plafonnent respectivement à 4 et 3 tentatives réussies sur cinq. Fait notable, GLM-5.2 a rendu un niveau de détail correct dans les cinq tentatives, mais le personnage ne pouvait bouger dans aucune d'entre elles : un zéro sur cinq sec malgré un rendu visuel réussi.

Sur le Rubik's Cube 3D, la hiérarchie s'inverse presque totalement. Claude Fable 5 signe un sans-faute (cinq tentatives réussies sur cinq, « aucune remarque » selon TryAI), quand Claude Opus 4.8, pourtant solide ailleurs en 3D, n'obtient aucune résolution parfaitement propre sur ses cinq tentatives : les couleurs du cube changeaient systématiquement pendant l'animation. Les modèles GPT, très forts sur le labyrinthe, déçoivent ici : GPT-5.6 Luna tombe même à zéro sur cinq, le cube se cassant dès la phase de mélange. GLM-5.2 n'a produit aucun résultat fonctionnel sur cette tâche non plus.

La calculatrice remet tout le monde d'accord : Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, Grok 4.5, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Luna et même Muse Spark 1.1 atteignent tous cinq tentatives réussies sur cinq. Une tâche suffisamment balisée pour que la plupart des modèles la traitent sans accroc. Détail amusant : GLM-5.2, en mode raisonnement désactivé, est passé d'échecs à plus de neuf minutes sur d'autres tâches à une calculatrice livrée en 63 secondes pour quelques centimes.

Sur le jeu de la vie de Conway, TryAI n'a pas fait de notation à cinq tentatives, seulement une mesure de coût et de temps. L'enseignement principal se situe justement là : les modèles open weights les moins chers, Qwen 3.7 Plus (0,04 dollar en 11 secondes) et GLM-5.2 (0,10 dollar en 121 secondes), s'en sortent très bien sur cette tâche classique, probablement parce que le code de référence pour le jeu de la vie abonde déjà en ligne.

Coût et régularité : l'angle mort du choix au feeling

Deux enseignements transversaux ressortent des tableaux de coût publiés par TryAI. D'abord, l'écart de prix est énorme pour un résultat parfois équivalent : sur le labyrinthe, GPT-5.6 Luna obtient cinq sur cinq en 23 secondes pour 0,15 dollar, quand Claude Fable 5 n'atteint que trois sur cinq en 107 secondes pour 2,35 dollars. Ensuite, la régularité varie fortement d'un modèle à l'autre sur une même tâche : Muse Spark 1.1 est décrit comme étonnamment excellent sur les tentatives réussies du labyrinthe, à peu près au niveau de Fable et Sol, mais trois tentatives sur cinq étaient cassées. DeepSeek V4 Pro, de son côté, produit des résultats corrects mais avec un temps de génération nettement plus long que la moyenne sur plusieurs tâches, autour de 300 à 380 secondes pour cinq tentatives.

Notre lecture chez CZSyn

Ce comparatif confirme ce que nous observons en usage réel sur nos projets clients : il n'existe pas un modèle qui code le mieux dans l'absolu, seulement des modèles plus ou moins adaptés à un type de tâche donné. Un modèle qui excelle sur du rendu 3D peut se planter sur une logique d'état simple, et inversement. La vraie question à se poser n'est donc pas « quel est le meilleur modèle IA de 2026 », mais « quel modèle est le plus fiable sur le type de composant que je dois livrer cette semaine ».

Deuxième point sous-estimé : la variance run à run. Un modèle qui réussit un brief à la première tentative peut échouer à la deuxième sur exactement la même consigne. Pour une PME ou une petite équipe qui s'appuie sur un assistant IA pour livrer du code en production, ça veut dire une chose très concrète : ne jamais faire confiance à un seul essai, toujours relire et tester le résultat généré, quel que soit le modèle. Pour les tâches très standardisées (formulaires, calculatrices, grilles de jeu classiques), les modèles open weights moins chers comme Qwen ou GLM peuvent largement suffire, ce qui permet de réserver le budget des modèles premium aux composants réellement inédits ou visuellement exigeants.

Sources primaires

• TryAI, « GPT-5.6, Grok 4.5, and Muse Spark build the same 4 apps », 11 juillet 2026.
• Anthropic, documentation officielle Claude.
• OpenAI, documentation officielle GPT.