OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct est un LLM propriétaire américain de 20 milliards de paramètres, lancé le 28 septembre 2023. Avec près de trois ans d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA. Ses connaissances s’arrêtent au 30 septembre 2021, ce qui…

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct est un LLM propriétaire américain de 20 milliards de paramètres, lancé le 28 septembre 2023. Avec près de trois ans d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA. Ses connaissances s’arrêtent au 30 septembre 2021, ce qui limite sa pertinence sur les sujets récents.

Le modèle associe une fenêtre de contexte de 4 095 tokens à un positionnement économique. Ses tarifs se situent 28 % sous la moyenne des LLM similaires et environ 3,7 fois sous ceux des modèles frontière. Ce prix constitue aujourd’hui son principal élément distinctif, alors que ses résultats Benchable le placent en retrait.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurOpenAI
Poids🔒 Propriétaire
Date de sortie28 septembre 2023
Connaissances jusqu'à2021-09-30
Multimodalnon
Paramètres20 milliards
Fenêtre de contexte4 095 tokens
Modalités (entrée → sortie)text → text

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : Ethics (Baseline)97,0 %126ᵉ / 159benchable✅ Mesuré
Benchable : General Knowledge (Baseline)93,5 %124ᵉ / 161benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)71,0 %132ᵉ / 162benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)60,0 %124ᵉ / 146benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)38,0 %129ᵉ / 163benchable✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.

Benchable : Ethics (Baseline)

▶ GPT-3.5 Turbo I…97 %

Benchable : General Knowledge (Baseline)

▶ GPT-3.5 Turbo I…94 %

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
OpenAI1,5 $2 $n.d.

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 28 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 3,7 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,05 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable2 min 36 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Entraînement & empreinte

IndicateurValeur
Jeu de donnéesUnspecified unreleased
PaysUnited States of America

Notre analyse

Forces. Le coût reste le principal avantage de GPT-3.5 Turbo Instruct, avec une entrée facturée 1,5 $ par million de tokens et une sortie à 2 $. Sur les tests Baseline, General Knowledge constitue son résultat le plus solide en valeur absolue. Coding atteint également 71 %. Le score Ethics de 97 % paraît élevé, mais le modèle partage seulement la 126e place avec quatre autres modèles. Ce benchmark plafonné distingue mal les participants.

Limites et points d’attention. Le modèle se situe dans la partie basse de tous les classements Benchable fournis. Instruction Following représente sa faiblesse la plus nette, avec 38 % et une 129e place sur 163. Coding se classe 132e sur 162, tandis que Hallucinations atteint la 124e place sur 146. La fenêtre de 4 095 tokens restreint la quantité de contenu traitée en une fois, et les connaissances arrêtées en septembre 2021 excluent les évolutions ultérieures. Ses performances sont aujourd’hui largement dépassées. Son ancienneté le place aussi parmi les modèles souvent retirés du catalogue de leur éditeur.


Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · Benchable.ai (benchable.ai).