Comparatif des LLM pour le code

Claude Opus 5.5 mène ce groupe pour coding sur SciCode avec 66.90%. Qwen3.8-Flash-Next a le coût illustré le plus bas à $0.0025 ; DeepSeek mène le débit configuré avec 178.3 tokens/s.

Mis à jour · 12 sources · Méthodologie

BesoinRecommandationPourquoi
Meilleur score AA SciCodeClaude Opus 5.566.90%2
Coût le plus bas de l’exempleQwen3.8-Flash-Next$0.00257
Vitesse de sortie (tokens/s)DeepSeek V4.1 Flash 1017178.3 tokens/s
AA : délai avant le premier token de réponse (s)DeepSeek V4.1 Flash 101712.41 s

Capacités et débit des modèles

FournisseurSciCode (%)Vitesse de sortie (tokens/s)AA : délai avant le premier token de réponse (s)
Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)266.9098.3687.99
Kimi K3.1 Pro160.7635.758.90
GLM-5.3 (Max)559.0374.229.16
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max)355.90178.312.41
Qwen3.8-Flash-Next450.5855.438.17

Tarifs et coût par requête

FournisseurEntrée / 1M tokensSortie / 1M tokensFenêtre de contexte (tokens)Sortie maximale (tokens)
Claude Opus 5.5 · Anthropic6$4$201,000,0006128,0006
Kimi K3.1 Pro · Novita AI9$2$101,048,5761,048,576
GLM-5.3 · Novita AI10$1.4$4.41,048,576131,072
DeepSeek V4.1 Flash 1017 · Novita AI8$0.3$1.21,048,576393,216
Qwen3.8-Flash-Next · Lyceum7$0.2$0.5262,14411131,07212
Documentation de l’APINovita AI · Chat API
Exemple : 10,000 tokens en entrée + 1,000 en sortie facturée
Claude Opus 5.5$0.06
Kimi K3.1 Pro$0.03
GLM-5.3$0.0184
DeepSeek V4.1 Flash 1017$0.0042
Qwen3.8-Flash-Next$0.0025

Options, points forts et limites

  1. Claude Opus 5.5

    Claude Opus 5.5 combine 66.90% sur SciCode et 98.3 tokens/s dans cette comparaison pour coding.2

    Entrée / 1M tokens
    $4
    Sortie / 1M tokens
    $20
    Vitesse de sortie (tokens/s)
    98.3

    Points forts

    • Le meilleur résultat SciCode de ce groupe est 66.90%.2

    Limites

    • L’exemple à $0.06 par requête est le plus cher de ce groupe.6

    Sources :26

  2. Kimi K3.1 Pro

    Dans cette sélection pour coding, Kimi K3.1 Pro obtient 60.76% sur SciCode et un débit distinct de 35.7 tokens/s.1

    Entrée / 1M tokens
    $2
    Sortie / 1M tokens
    $10
    Vitesse de sortie (tokens/s)
    35.7

    Points forts

    • SciCode atteint 60.76%, au-dessus des 55.90% de DeepSeek.13

    Limites

    • L’attente de 58.90 s avant la première réponse dépasse les 12.41 s de DeepSeek.13

    Sources :19

  3. GLM-5.3

    GLM-5.3 : 59.03% SciCode ; sa vitesse AA distincte pour la comparaison coding est de 74.2 tokens/s.5

    Entrée / 1M tokens
    $1.4
    Sortie / 1M tokens
    $4.4
    Vitesse de sortie (tokens/s)
    74.2

    Points forts

    • SciCode atteint 59.03%, au-dessus des 55.90% de DeepSeek.53

    Limites

    • L’exemple à $0.0184 coûte plus que les $0.0042 de DeepSeek.108

    Sources :510

  4. DeepSeek V4.1 Flash 1017

    La comparaison pour coding inclut DeepSeek V4.1 Flash 1017 à 55.90% SciCode et 178.3 tokens/s en sortie.3

    Entrée / 1M tokens
    $0.3
    Sortie / 1M tokens
    $1.2
    Vitesse de sortie (tokens/s)
    178.3

    Points forts

    • L’attente de 12.41 s avant la première réponse est la plus courte du groupe.3

    Limites

    • SciCode 55.90% reste sous Claude Opus 5.5, à 66.90%.32

    Sources :38

  5. Qwen3.8-Flash-Next

    Dans la sélection pour coding, Qwen3.8-Flash-Next obtient 50.58% SciCode et 55.4 tokens/s dans le test de performance distinct.4

    Entrée / 1M tokens
    $0.2
    Sortie / 1M tokens
    $0.5
    Vitesse de sortie (tokens/s)
    55.4

    Points forts

    • L’exemple de tokens à $0.0025 coûte moins que les $0.06 de Claude.76

    Limites

    • SciCode 50.58% reste sous Claude Opus 5.5, à 66.90%.42

    Sources :47

Méthodologie et sources

SciCode est l’évaluation de programmation scientifique d’AA, exprimée en pourcentage ; un score plus élevé est meilleur. Elle est distincte du test de performance avec 10,000 tokens d’entrée et n’évalue pas Cline dans l’éditeur. Qualité et performances utilisent les configurations indiquées à côté des modèles. Un AA v5 Intelligence Index actuel apparaît uniquement si les deux modèles ont une valeur publiée. Les performances AA utilisent le test avec 10,000 tokens d’entrée et la configuration affichée de chaque modèle ; les réglages de raisonnement varient. La vitesse est le débit de sortie médian. La latence de réponse mesure le premier token de réponse après le raisonnement, et non le premier fragment de raisonnement diffusé. Pour le raisonnement non diffusé et les modèles sans raisonnement, AA indique le même événement pour le premier fragment et la première réponse. AA estime cette latence à partir de la réponse initiale et de la durée du raisonnement ; ce n’est pas une médiane échantillonnée séparément. Il s’agit de déploiements de référence, sans garantie pour les endpoints Novita. L’exemple sans cache facture 10,000 tokens d’entrée et 1,000 de sortie au tarif du vendeur indiqué ; il ne représente pas le coût du test AA. Prix, limites de contexte et de sortie proviennent des sources des vendeurs cités.

  1. Artificial Analysis · Kimi K3.1 Pro · qualité et performances
  2. Artificial Analysis · Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) · qualité et performances
  3. Artificial Analysis · DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) · qualité et performances
  4. Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next · qualité et performances
  5. Artificial Analysis · GLM-5.3 (Max) · qualité et performances
  6. Anthropic · Claude Opus 5.5 · tarifs et limites API
  7. Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · tarifs et limites API
  8. Novita AI · DeepSeek V4.1 Flash 1017 · tarifs et limites de l’endpoint
  9. Novita AI · Kimi K3.1 Pro · tarifs et limites de l’endpoint
  10. Novita AI · GLM-5.3 · tarifs et limites de l’endpoint
  11. Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · spécification du contexte natif
  12. Lyceum · limites des requêtes serverless

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