GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Terra est un LLM d’OpenAI sorti le 9 juillet 2026. Il se positionne parmi les modèles les plus performants de sa génération, avec des résultats particulièrement solides en connaissances générales, en raisonnement mathématique et dans les tâches agentiques.
GPT-5.6 Terra est un LLM d’OpenAI sorti le 9 juillet 2026. Il se positionne parmi les modèles les plus performants de sa génération, avec des résultats particulièrement solides en connaissances générales, en raisonnement mathématique et dans les tâches agentiques.
Sa fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, soit environ 1,1 million, constitue l’un de ses principaux traits distinctifs. Ses connaissances s’arrêtent au 16 février 2026. Son positionnement tarifaire reste économique face aux modèles frontière, malgré un prix supérieur à la moyenne des LLM similaires.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | OpenAI |
| Date de sortie | 9 juillet 2026 |
| Connaissances jusqu'à | 2026-02-16 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 1 050 000 tokens (≈ 1,1 M) |
| Modalités (entrée → sortie) | file,image,text → text |
Indices de synthèse
| Indice | Valeur | Rang (LLM) |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 49.0 | 9ᵉ / 138 |
| Code Index | 67.1 | 11ᵉ / 74 |
| Agentic Index | 41.3 | 8ᵉ / 68 |
Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 254 | benchable | ✅ Mesuré |
| Epoch: OTIS Mock AIME 2024-2025 | 99,7 % | 4ᵉ / 116 | epoch | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 99,0 % | 116ᵉ / 252 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 98,0 % | 90ᵉ / 258 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 98,0 % | 24ᵉ / 245 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 96,0 % | 108ᵉ / 234 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 95,0 % | 25ᵉ / 253 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 94,0 % | 44ᵉ / 224 | benchable | ✅ Mesuré |
| Epoch: GPQA diamond | 93,3 % | 7ᵉ / 137 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-Tiers-1-3-v2-Private | 86,0 % | 4ᵉ / 36 | epoch | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 81,0 % | 50ᵉ / 256 | benchable | ✅ Mesuré |
| PinchBench : agentique (OpenClaw, 147 tâches) | 75,9 % | 20ᵉ / 57 | pinchbench | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-Tier-4-v2-Private | 70,7 % | 6ᵉ / 37 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: Chess Puzzles | 54,0 % | 5ᵉ / 49 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: SimpleQA Verified | 43,1 % | 26ᵉ / 57 | epoch | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Intelligence Index
Code Index
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Azure | 2,5 $ | 15 $ | 0,25 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 26 % au-dessus de la moyenne des LLM similaires, et 2,2 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût par exécution agentique — PinchBench (147 tâches) | 27,47 $ |
| Durée d'exécution — PinchBench | 2 h 32 min |
| Indice valeur/coût — PinchBench | 3,38 |
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,1 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 1 min 47 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.
Notre analyse
Forces. GPT-5.6 Terra atteint la première place en General Knowledge et un score parfait sur OTIS Mock AIME 2024-2025 (olympiades de mathématiques de niveau lycée). Il figure aussi dans le top 10 de l’Intelligence Index et de l’Agentic Index, tandis que son Code Index le place aux portes de ce groupe. À sa sortie, son classement sur GPQA diamond le situait dans le top 8% des 85 LLM de sa génération. Sa fenêtre d’environ 1,1 million de tokens autorise en outre des entrées particulièrement volumineuses.
Limites et points d’attention. Les scores élevés en Ethics, Email Classification et Hallucinations s’accompagnent de classements nettement moins favorables, signe que de nombreux concurrents obtiennent des résultats comparables ou supérieurs sur ces évaluations. Le modèle est présenté comme économique et coûte environ 2,2 fois moins cher que les modèles frontière, mais sa tarification reste 26% au-dessus de la moyenne des LLM similaires. GPT-5.6 Terra cible ainsi les usages exigeant un contexte massif, de solides connaissances générales, du raisonnement mathématique, du code ou des capacités agentiques, avec un compromis tarifaire plus favorable que le haut de gamme.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · PinchBench (pinchbench.com) · Benchable.ai (benchable.ai).