Meilleur LLM pour le code en 2026
Choisir le bon modèle pour la génération de code, le refactoring et le code agentique se résume à la qualité du raisonnement, à la fiabilité de l'appel d'outils et à une fenêtre de contexte assez grande pour votre dépôt. Ces recommandations sont classées parmi les plus de 100 modèles d'Ofox, en équilibrant la capacité brute de codage et le prix, pour ne pas surpayer un modèle phare quand un modèle spécialisé suffit.
Modèles recommandés
moonshotai/kimi-k3 · Moonshotz-ai/glm-5.2 · Zhipuanthropic/claude-sonnet-5 · Anthropicgoogle/gemini-3.5-flash · googleopenai/gpt-6-luna · OpenAIanthropic/claude-haiku-5.5 · AnthropicBesoin de quelque chose de plus précis ?
Ouvrez le sélecteur interactif avec ce scénario pré-rempli, puis ajustez vos priorités et les capacités requises pour affiner la liste.
Affiner dans le sélecteurComment interpréter cette recommandation
Pondération des critères
- Qualité
- 48%
- Coût
- 15%
- Vitesse
- 5%
- Adéquation à la tâche
- 32%
Référence des benchmarks · 2026-07
Artificial Analysis Intelligence Index
Testez votre propre tâche
Testez les modèles retenus avec les mêmes entrées. Comparez l’exactitude, la cohérence et le coût réel d’utilisation. Une fenêtre de contexte plus grande ne garantit ni une meilleure mémoire ni de meilleures réponses.
Étape suivante · Ofox DesktopPortée et limites du score
Le score combine les données du catalogue, les références de benchmarks disponibles et des heuristiques. La qualité tient compte de l’ancienneté du modèle. La vitesse utilise les données de débit disponibles, sinon des estimations ; il ne s’agit pas d’une latence de requête mesurée. En l’absence de benchmarks, des heuristiques liées à la famille du modèle sont utilisées. Ce sont des recommandations, pas des résultats de tests sur votre tâche. La mise à jour du catalogue ne signifie pas que les benchmarks de référence ont été mis à jour.
Questions connexes
Questions fréquentes
Comment le Sélecteur de modèle choisit-il les modèles ?+
Les modèles de texte, d’image et d’embedding sont notés selon des règles propres à la tâche et les références disponibles. Les modèles vidéo, vocaux et de transcription sont listés par identifiant, sans score comparatif ni classement de qualité entre types.
Est-ce gratuit ? Ai-je besoin d'un compte ?+
Oui, c'est entièrement gratuit et tout se passe dans votre navigateur — aucune inscription ni clé API n'est nécessaire pour obtenir des recommandations. Vous n'avez besoin d'un compte Ofox que lorsque vous êtes prêt à réellement appeler un modèle.
S'agit-il de modèles réels et à jour ?+
Les modèles proviennent du catalogue Ofox. Leur disponibilité et leurs métadonnées peuvent changer. Une mise à jour du catalogue ne met pas à jour les benchmarks. Vérifiez la fiche du modèle avant utilisation.
Pourquoi le modèle le moins cher n'arrive-t-il pas toujours en tête ?+
Sauf si vous choisissez « Coût minimal », le sélecteur met le prix en balance avec la qualité et les capacités. Un modèle un peu plus cher mais nettement plus performant obtient souvent un meilleur score — exactement comme vous le feriez vous-même.
Puis-je utiliser les modèles recommandés avec mon code existant ?+
L’intégration dépend du modèle et de la tâche. Vidéo, synthèse vocale et transcription peuvent utiliser des endpoints, paramètres et unités de facturation différents. Suivez la documentation du modèle : changer seulement la clé API et l’URL de base peut ne pas suffire.