o3, Gemini 2.5 Pro, R1… Quel est le meilleur modèle de raisonnement pour créer un agent IA ?

Les LLM de raisonnement constituent d'excellents modèles d'IA pour orchestrer des workflows agentiques.

Ce sont les modèles d'IA les plus avancés dans le génératif. Les modèles de raisonnement offrent des performances à l'état de l'art sur les principaux benchmarks STEM. Comme nous l'a confirmé OpenAI en début d'année, le raisonnement des modèles était la pierre manquante à l'édifice pour développer des agents d'IA vraiment fiables et efficaces. En quelques mois, de nombreux éditeurs, de Google au chinois DeepSeek en passant par xAI, ont dévoilé leur propre modèle de raisonnement.

14 modèles de raisonnement, 6 critères

Pour vous permettre d'y voir un peu plus clair, le JDN a comparé les principaux modèles de raisonnement actuellement sur le marché. Pour l'occasion nous avons retenu six critères essentiels pour développer des agents : la latence de génération en inférence, les modalités supportées en input, la disponibilité des poids (pour un déploiement local par exemple), la taille de la fenêtre de contexte et le prix. Nous avons également ajouté les résultats des modèles sur le benchmark SWE-Bench Verified (résolution de bugs concrets en autonomie). Ce dernier donne une idée des performances globales sur les tâches de raisonnement, planification, itération et validation. Des capacités clés pour un moteur d'orchestration agentique.

Pour les projets nécessitant une grande profondeur de raisonnement et une capacité de traitement multimodal, les modèles Gemini 2.5 Pro et Claude 3.7 Sonnet Thinking et o3 émergent comme des champions. Ils excellent particulièrement dans les domaines nécessitant une analyse approfondie, comme la résolution de problèmes techniques complexes, la programmation avancée, ou la recherche scientifique.

A l'inverse, pour des applications nécessitant une réactivité rapide et une consommation minimale de ressources, les modèles comme o4-mini, Grok 3 mini ou Gemini 2.5 Flash offrent des performances remarquables. Ils sont taillés pour les workflows agentiques où la vitesse est un critère clé. Exemple : assistant vocal (avec des modèles TTS et STT en plus), agent de détection des menaces, agent de trading… Enfin pour les professionnels souhaitant disposer d'un modèle en local, trois possibilités : DeepSeek R1 (une référence, mais il faudra opter pour la version non censurée sur Hugging Face), QwQ-32B d'Alibaba ou le petit dernier Seed-Thinking-v1.5, de ByteDanceprometteur sur le papier (les poids devraient être bientôt libérés).

Des différences de prix de l'ordre de 120 000 %

Les écarts de tarifs entre les modèles peuvent atteindre jusqu'à 120 000%. Les modèles premium comme o1-pro affichent des prix très élevés (ils consomment beaucoup de compute), atteignant jusqu'à 150 $ par million de tokens en entrée et 600 $ en sortie, tandis que des options beaucoup plus abordables comme Grok 3 mini (Think) démarrent à seulement 0,3 $ par million de tokens en entrée et 0,5 $ en sortie. Entre ces deux extrêmes, les modèles comme Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini 2.5 Pro ou encore o3 proposent un équilibre pertinent entre performances et coûts.

Lorsqu'on évalue les modèles selon leur rapport qualité-prix, trois noms ressortent clairement : o4-mini, Gemini 2.5 Flash et Grok 3 mini (Think). Le modèle o4-mini d'OpenAI se distingue grâce à ses excellents résultats sur SWE-Bench Verified (68,1 %) combinée à un tarif accessible (1,1 $ en entrée et 4,4 $ en sortie). De son côté, Gemini 2.5 Pro offre des capacités multimodales de bonne facture à un tarif intermédiaire très compétitif, idéal pour des projets ambitieux nécessitant des modalités visuelles. Enfin, pour les projets sensibles aux coûts, Grok 3 mini (Think) représente une option imbattable (attention toutefois aux guardrails limités). Mais le meilleur modèle reste celui qui convient à 100% à votre cas d'usage personnel. Il faudra donc itérer avec plusieurs avant de trouver le bon.