Message de Gate News, 27 avril — SemiAnalysis, un cabinet d’analyse de semi-conducteurs et d’IA, a publié un benchmark comparatif d’assistants de codage incluant GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4. Le principal constat : GPT-5.5 marque le premier retour d’OpenAI à la pointe dans les modèles de codage en six mois, avec des ingénieurs de SemiAnalysis qui alternent désormais entre Codex et Claude Code après s’être auparavant appuyés presque exclusivement sur Claude. GPT-5.5 repose sur une nouvelle approche de préentraînement codée « Spud » et représente la première expansion de l’échelle de préentraînement d’OpenAI depuis GPT-4.5.
Lors de tests pratiques, une division claire des tâches est apparue. Claude gère la planification de nouveaux projets et la configuration initiale, tandis que Codex excelle dans les corrections de bugs axées sur le raisonnement. Codex fait preuve d’une meilleure compréhension des structures de données et d’un raisonnement logique, mais a des difficultés à inférer l’intention utilisateur ambiguë. Sur une tâche à un seul tableau de bord, Claude a reproduit automatiquement la mise en page de la page de référence tout en fabriquant de grandes quantités de données, tandis que Codex a ignoré la mise en page mais a fourni des données nettement plus exactes.
L’analyse révèle un détail de manipulation du benchmark : dans un billet de blog de février, OpenAI a exhorté l’industrie à adopter SWE-bench Pro comme nouveau standard pour les benchmarks de codage. Cependant, l’annonce de GPT-5.5 est passée à un nouveau benchmark appelé « Expert-SWE ». La raison, dissimulée dans les petits caractères, est que GPT-5.5 a été dépassé par Opus 4.7 sur SWE-bench Pro et a chuté de manière significative par rapport à Mythos non publié de l’Anthropic (77.8%).
Concernant Opus 4.7, Anthropic a publié une analyse post-mortem une semaine après la sortie, reconnaissant trois bugs dans Claude Code qui ont persisté pendant plusieurs semaines de mars à avril, affectant près de tous les utilisateurs. Plusieurs ingénieurs avaient déjà signalé une dégradation des performances dans la version 4.6, mais ils avaient été écartés en tant qu’observations subjectives. De plus, le nouveau tokenizer d’Opus 4.7 augmente l’utilisation de tokens jusqu’à 35 %, qu’Anthropic a admis ouvertement — ce qui revient effectivement à une hausse de prix cachée.
DeepSeek V4 a été évalué comme « tenant le rythme avec la frontière mais sans la mener », se positionnant comme l’alternative la moins coûteuse parmi les modèles à code source fermé. L’analyse a également noté que « Claude continue de surpasser DeepSeek V4 Pro sur des tâches d’écriture chinoises à haute difficulté », en commentant que « Claude a gagné contre le modèle chinois dans sa propre langue. »
L’article présente un concept clé : le prix des modèles doit être évalué par « coût par tâche » plutôt que par « coût par token ». Le prix de GPT-5.5 est le double de celui de GPT-5.4 (input $5, output $30 par million de tokens), mais il accomplit les mêmes tâches en utilisant moins de tokens, ce qui ne rend pas nécessairement le coût réel plus élevé. Les données initiales de SemiAnalysis montrent que le ratio input-to-output de Codex est de 80:1, inférieur à celui de Claude Code à 100:1.
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