Configurez votre agent IA
Avec le bon LLM
Chaque tâche d'agent IA exige des forces différentes - puissance de codage brute, exécution CLI autonome, raisonnement profond ou contexte maximal. Adaptez votre charge de travail au meilleur modèle grâce à des données de benchmark réelles, des estimations de coûts en direct et des recommandations spécifiques à la tâche.
Trouvez votre modèle IA
Choisissez votre profil de tâche et voyez quels modèles obtiennent les meilleurs scores selon une pondération des benchmarks. Ajustez les paramètres de session pour estimer les coûts réels.
Hermes Agent
Hermes needs reliable tool calling, large context (memory + conversation), and prompt caching for long sessions. DeepSeek V4 Pro is the default.
Top Recommendations for Hermes Agent
V4 Pro
1.6T MoE with 49B active per token. MIT open-source. 1M context with hybrid attention (CSA+HCA). State-of-the-art competitive coding and math reasoning at 7-9x lower cost than frontier models.
MiniMax M3
Open-weight surprise. 92.68% GPQA Diamond, 80.5% SWE-bench Verified. 1M context. Very strong reasoning at $0.30-$0.60 input. Best value open-weight model.
V4 Flash
284B MoE with 13B active per token. MIT open-source. Ultra-cheap at $0.14/$0.28 per MTok. 1M context. Perfect for high-volume, cost-sensitive production workloads.
All Models Ranked
| Rank | Model | Score | Session Cost | Input $ | Output $ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | V4 Pro DeepSeek | 99% | $0.057 | $0.43 | $0.87 |
| 2 | MiniMax M3 MiniMax | 98% | $0.099 | $0.45 | $1.80 |
| 3 | V4 Flash DeepSeek | 96% | $0.018 | $0.14 | $0.28 |
| 4 | Sonnet 4.6 Anthropic | 78% | $0.900 | $3.00 | $15.00 |
| 5 | Kimi K2.6 Moonshot AI | 73% | $0.260 | $1.00 | $4.00 |
| 6 | Gemini 3.1 Pro Google | 72% | $0.680 | $2.00 | $12.00 |
| 7 | Opus 4.8 Anthropic | 62% | $1.500 | $5.00 | $25.00 |
| 8 | GPT 5.3 Codex OpenAI | 60% | $0.656 | $1.75 | $14.00 |
| 9 | Haiku 4.5 Anthropic | 54% | $0.300 | $1.00 | $5.00 |
| 10 | GPT-5.5 OpenAI | 46% | $1.575 | $5.00 | $30.00 |
| 11 | GPT-5.4 OpenAI | 36% | $0.738 | $2.50 | $15.00 |
| 12 | Fable 5 Anthropic | 32% | $3.000 | $10.00 | $50.00 |
Comparaison des benchmarks des modèles IA
Comparaison côte à côte de tous les modèles de pointe sur SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0, GPQA Diamond et MMLU-Pro. Triez par colonne. Cliquez sur une ligne pour les détails complets.
| Open | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.0M | 95.0% | 80.3% | — | — | — | $10.00/$50.00 | ||
| 1.0M | 88.6% | 69.2% | — | 93.6% | 89.1% | $5.00/$25.00 | ||
| 1.0M | 80.6% | 55.4% | 67.9% | 90.1% | 87.5% | $0.43/$0.87 | ||
| 1.0M | 80.6% | 54.2% | — | 94.3% | 92.6% | $2.00/$12.00 | ||
| 1.0M | 80.5% | — | 66.0% | 92.7% | 84.2% | $0.45/$1.80 | ||
| 256K | 80.2% | — | 66.7% | — | — | $1.00/$4.00 | ||
| 1.0M | 79.6% | — | 42.8% | 82.0% | 84.6% | $3.00/$15.00 | ||
| 1.0M | 79.0% | — | 56.9% | 88.1% | 86.2% | $0.14/$0.28 | ||
| 200K | 73.3% | 39.5% | — | — | — | $1.00/$5.00 | ||
| 400K | — | 58.6% | 82.7% | — | — | $5.00/$30.00 | ||
| 400K | — | — | 77.3% | — | — | $1.75/$14.00 | ||
| 400K | — | 51.9% | — | — | — | $2.50/$15.00 |
Data sourced from vendor reports, SWE-bench leaderboard, and third-party benchmarks as of June 17, 2026. Click a row for full details.
Calculateur de coûts
Choisissez deux modèles et voyez exactement combien vous économiserez par session, par mois et par an. Ajustez les tours, le nombre de tokens et la fréquence des sessions.
Comment nous évaluons les modèles
SWE-bench Verified
poids : 0-40%Véritables issues GitHub. Les modèles corrigent des bugs réels dans des dépôts Python à l'aide d'un scaffold standardisé. Le meilleur indicateur de capacité de codage en production.
Terminal-Bench 2.0
poids : 0-40%Tâches d'agent CLI autonome. Les modèles naviguent dans les systèmes de fichiers, exécutent des builds et orchestrent des commandes shell - mesure la vraie autonomie des agents.
GPQA Diamond
poids : 0-40%Questions scientifiques de niveau expert (biologie, physique, chimie niveau doctorat). Mesure le raisonnement profond au-delà de la simple reconnaissance de motifs.
MMLU-Pro
poids : 0-30%Compréhension linguistique multi-tâches massive - 57 matières STEM, sciences humaines et sociales. Benchmark de connaissances large.
Données issues de SWE-bench leaderboard, vendor technical reports (DeepSeek, Anthropic, OpenAI), Artificial Analysis, and third-party evaluators. Artificial Analysis et d'évaluateurs tiers. Dernière mise à jour le 17 juin 2026. Tarifs vérifiés à partir de la documentation API officielle.
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