Quel est le meilleur LLM pour raisonner en 2026 ?
Classement indépendant des LLM sur le raisonnement logique, causal et formel (release 2026), sans contamination des données d'entraînement.
Le raisonnement est la compétence qui sépare un modèle qui prédit la suite des mots d’un modèle qui suit une chaîne de logique jusqu’à une conclusion juste. C’est elle qui fait qu’un LLM enchaîne correctement les étapes d’un problème de diagnostic, pèse une contradiction ou déduit ce qui est nécessairement vrai de ce qui est donné. Nous mesurons cette capacité avec la catégorie Reasoning de notre benchmark indépendant, dont les questions sont renouvelées à chaque release pour écarter toute mémorisation de l’entraînement.
Le podium : les 3 meilleurs modèles en le raisonnement
Leader incontesté de la catégorie, OpenAI doit sa place à une régularité sur toutes les sous-tâches avec un sommet à zebra puzzle (100/100). Coût : $0.736/tâche réussie, dans la fourchette des leaders.
91,7 de Anthropic — à 1,0 points du leader, fort en zebra puzzle (100/100). Attention au tarif : $1.212/tâche, soit bien plus cher que le leader pour un score inférieur.
91,7 de OpenAI — à 1,0 points du leader, fort en zebra puzzle (100/100). Coût : $0.507/tâche réussie, dans la fourchette des leaders.
Classement Reasoning complet — top 15
| # | Modèle | Org | Score | Coût/tâche |
|---|---|---|---|---|
| 1 | gpt-6-astra-max | OpenAI | 92,7 | $0.736 |
| 2 | claude-fable-5-1-max-effort | Anthropic | 91,7 | $1.212 |
| 3 | gpt-5.6-sol-max | OpenAI | 91,7 | $0.507 |
| 4 | claude-opus-5-max-effort | Anthropic | 91,2 | $0.707 |
| 5 | kimi-k3 | Moonshot AI | 90,7 | $0.351 |
| 6 | gpt-5.6-terra-max | OpenAI | 90,6 | $0.344 |
| 7 | grok-4.6 | xAI | 90,5 | $0.207 |
| 8 | smaug-agentic | Other | 90,3 | $0.329 |
| 9 | muse-spark-1.2-xhigh | Other | 90,0 | $0.375 |
| 10 | claude-fable-5-max-effort | Anthropic | 89,7 | $1.478 |
| 11 | muse-spark-1.3-xhigh | Other | 89,7 | $0.219 |
| 12 | gpt-5.5-xhigh | OpenAI | 89,7 | $0.436 |
| 13 | gemini-3.8-flash-high | 89,3 | $0.307 | |
| 14 | claude-opus-4-8-max-effort | Anthropic | 89,2 | $0.986 |
| 15 | claude-sonnet-5-xhigh-effort | Anthropic | 88,7 | $0.513 |
Scores sur 100, release du 2026-06-25. Coût = dollars par tâche réussie (plus bas est mieux). 57 modèles classés dans cette catégorie. Voir le benchmark complet →
💚 Le choix qualité/prix : smaug-flash (Other)
À $0.014 la tâche réussie, smaug-flash atteint 86,2 de score — soit 93 % de la performance du leader pour 2 % de son prix.
Comment nous mesurons cette catégorie
Les tâches de raisonnement du benchmark couvrent les sophismes formels (le modèle repère-t-il un argument invalide ?), le jugement causal, la déduction logique en plusieurs étapes et la désambiguïsation de questions pièges. La correction est automatique et binaire : une réponse est juste ou fausse, sans marge d’interprétation. C’est ce qui rend cette catégorie particulièrement difficile à « tricher ».
zebra puzzle
spatial
logic with navigation
Le raisonnement est la colonne vertébrale de tout usage sérieux : un agent juridique qui se trompe de chaîne d’implication produit un avis dangereux, un analyste qui confond corrélation et causalité produit un faux diagnostic. Si votre usage implique des étapes de logique enchaînées, cette catégorie compte plus que le score général.
Comment lire ce classement
Ce classement porte sur 57 modèles évalués sur la même release, et l’écart entre le premier et le dernier atteint 32,5 points — de quoi séparer fortement les usages professionnels des usages occasionnels. La médiane de la catégorie s’établit à 85,6 : tout modèle sous ce seuil devra prouver qu’il compense par le prix ou la spécialisation. On note aussi une domination de OpenAI dans le haut du tableau (10 modèles dans le top 11), signe que cette compétence récompense des choix d’architecture précis plutôt qu’un simple agrandissement du modèle. Enfin, rappelez-vous qu’un score de catégorie n’est jamais une moyenne de tout : un modèle excellent ici peut rester moyen ailleurs — les six autres classements sont là pour ça.
Ce qui a bougé depuis la release précédente
Le leader actuel (gpt-6-astra-max, OpenAI) est une nouvelle entrée dans le classement : il n’était pas évalué sur la release 2026-01-08. C’est le signe d’une catégorie en pleine recomposition.
Notre recommandation
En résumé : pour la performance pure, gpt-6-astra-max (OpenAI) domine la catégorie avec 92,7/100 — soit 2,0 points de marge sur le 5ᵉ (kimi-k3), un écart qui se retrouve dans la qualité réelle des livrables sur les tâches longues. Pour un budget serré, qwen3.8-flash-next ($0.042) est le meilleur score sous 0,10 $/tâche (87,4/100). Enfin, 16 modèles sur 57 sont en poids ouverts : si la confidentialité de vos données est un impératif, l’auto-hébergement est une voie réaliste dans cette catégorie. Comparez toujours deux axes — le score et le coût par tâche réussie — c’est là que se joue votre choix.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur LLM pour le raisonnement en 2026 ?
Selon notre benchmark (release 2026-06-25), c’est gpt-6-astra-max (OpenAI) avec un score de 92,7/100, devant claude-fable-5-1-max-effort (91,7)..
Quelle option gratuite ou économique pour le raisonnement ?
À $0.014 la tâche réussie, smaug-flash (Other) reste à 86,2 de score — la meilleure performance par euro dépensé de la catégorie.
L’écart entre le premier et le dixième est-il sensible en pratique ?
Il est de 3,0 points entre gpt-6-astra-max (92,7) et le 10ᵉ claude-fable-5-max-effort (89,7). Sur une tâche isolée, la différence passe souvent inaperçue ; sur un volume de milliers d’appels ou des enchaînements longs, ces points deviennent des taux de réussite différents — et un budget différent.
Comment ce classement est-il produit ?
iatrust publie des scores de benchmark indépendants dont les questions sont renouvelées pour éviter la contamination des données d’entraînement, avec une correction automatique. Nous n’ajoutons aucun jugement subjectif dans les scores ; les verdicts sont calculés à partir des sous-tâches et des coûts mesurés. La page est régénérée automatiquement à chaque nouvelle release.
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