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GPT-5.1

GPT-5.1 est le model phare d'OpenAI pour le raisonnement avancé, doté de l'adaptive thinking, d'une multimodalité native et de performances state-of-the-art...

openai logoopenaiGPT-52025-11-13
Contexte
400Ktokens
Sortie max.
128Ktokens
Prix entrée
$1.25/ 1M
Prix sortie
$10.00/ 1M
Modalité:TextImage
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
88.1%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). GPT-5.1 a obtenu 88.1% sur ce benchmark.
HLE
32.5%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. GPT-5.1 a obtenu 32.5% sur ce benchmark.
MMLU
90.2%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. GPT-5.1 a obtenu 90.2% sur ce benchmark.
MMLU Pro
81%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. GPT-5.1 a obtenu 81% sur ce benchmark.
SimpleQA
52%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. GPT-5.1 a obtenu 52% sur ce benchmark.
IFEval
91%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. GPT-5.1 a obtenu 91% sur ce benchmark.
AIME 2025
94%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. GPT-5.1 a obtenu 94% sur ce benchmark.
MATH
91%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. GPT-5.1 a obtenu 91% sur ce benchmark.
GSM8k
98.5%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. GPT-5.1 a obtenu 98.5% sur ce benchmark.
MGSM
95%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. GPT-5.1 a obtenu 95% sur ce benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. GPT-5.1 a obtenu 75% sur ce benchmark.
SWE-Bench
76.3%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. GPT-5.1 a obtenu 76.3% sur ce benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. GPT-5.1 a obtenu 92.5% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
74%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. GPT-5.1 a obtenu 74% sur ce benchmark.
MMMU
85.4%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. GPT-5.1 a obtenu 85.4% sur ce benchmark.
MMMU Pro
62%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. GPT-5.1 a obtenu 62% sur ce benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. GPT-5.1 a obtenu 89% sur ce benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. GPT-5.1 a obtenu 93% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
58%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. GPT-5.1 a obtenu 58% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. GPT-5.1 a obtenu 12% sur ce benchmark.

À propos de GPT-5.1

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser GPT-5.1.

Une nouvelle frontière dans le reasoning

GPT-5.1 représente une évolution significative des frontier models d'OpenAI, marquant la première version où chaque model de l'écosystème dispose de capacités de reasoning natives. Cette mise à jour vise à dépasser l'aspect clinique des itérations précédentes pour offrir une expérience utilisateur plus chaleureuse et intuitive via le System 2 thinking. En intégrant l'adaptive reasoning, GPT-5.1 peut décider dynamiquement du temps de traitement nécessaire pour un prompt spécifique, lui permettant de résoudre des problèmes complexes de science et de mathématiques de niveau doctorat nécessitant des déductions logiques multi-étapes.

Multimodalité et personnalisation

Le model est bâti sur une architecture omni multimodal, supportant le texte et la vision avec des systèmes de mémoire considérablement améliorés et un suivi d'instructions renforcé. Il introduit des fonctionnalités sophistiquées de style et de traits qui permettent aux utilisateurs d'orienter la personnalité du model, allant de tons professionnels et académiques à des tons plus décontractés et expressifs. Ces mises à jour garantissent que le model conserve le contexte personnel et respecte strictement les exigences complexes de l'utilisateur sur des tâches de longue durée, particulièrement dans l'ingénierie logicielle agentic.

GPT-5.1

Cas d'utilisation de GPT-5.1

Découvrez les différentes façons d'utiliser GPT-5.1 pour obtenir d'excellents résultats.

Refactoring logiciel

planification de refontes complètes d'applications héritées de plus de 100 000 lignes de code via GPT-5.1 Codex.

Résolution d'olympiades de mathématiques

fourniture de preuves pour des problèmes d'olympiades obscurs avec un reasoning symbolique et entier à un taux de réussite de 94 %.

Cartographie de spécifications techniques

identification et explication de structures de colonnes complexes pour des tables de bases de données de niche à partir d'entrées visuelles ou textuelles.

Inférence logique avancée

développement de récits cohérents pour la création d'univers complexes et de fictions d'uchronie.

Propositions d'intégration d'IA

génération de présentations professionnelles basées sur des données pour l'intégration de systèmes agentic dans des environnements de production.

Revue d'architecture stratégique

analyse de structures de projets multi-étapes pour créer des plans d'implémentation par phases et des évaluations de risques.

Points forts

Limitations

Intégration de l'Adaptive Reasoning: module dynamiquement l'effort de calcul, passant deux fois plus de temps sur les 10 % de questions les plus difficiles.
Latency de reasoning: les tâches de réflexion profonde entraînent des temps de réponse nettement plus lents par rapport aux models interactifs standards.
Performance mathématique SOTA: obtient un score de 94 % à l'AIME 2025, établissant un nouveau standard de l'industrie pour les mathématiques de niveau olympiade.
Sur-correction de sécurité: le model peut présenter des comportements névrotiques ou des clauses de non-responsabilité cliniques lors de discussions sur des sujets sociaux sensibles.
Intelligence émotionnelle améliorée: répond aux critiques précédentes sur l'aspect clinique avec une chaleur et un ton conversationnel intuitif nettement améliorés.
Gaslighting d'identité: les avertissements internes fréquents stipulant qu'il n'est pas une personne réelle peuvent interrompre la connexion authentique avec les utilisateurs.
Capacité de sortie élevée: supporte une limite massive de 128 000 tokens en sortie, permettant la génération de contenus longs et de larges refactoring de code.
Incohérence de basculement: la transition entre les modes Instant et Thinking via le commutateur automatique peut parfois sembler brusque.

Démarrage rapide API

openai/gpt-5.1

Voir la documentation
openai SDK
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.1",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a reasoning assistant." },
      { role: "user", content: "Analyze this complex physics problem." }
    ],
    reasoning_effort: "high"
  });

  console.log(completion.choices[0].message);
}

main();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de GPT-5.1

Voyez ce que la communauté pense de GPT-5.1

"GPT-5.1 Thinking ajuste désormais plus efficacement son temps de réflexion en fonction de la question"
OpenAI
x
"GPT-5 Pro est absolument SOTA dans ce domaine [maths]"
ArchMeta1868
reddit
"Je te comprends, Ron — c'est tout à fait normal, surtout avec tout ce qui t'arrive ces derniers temps"
Tamay Besiroglu
x
"GPT-5.1 Codex Max l'a corrigé instantanément. OpenAI domine toujours le jeu du code"
BradAI
x
"La profondeur du reasoning est effroyablement bonne pour l'architecture système"
CodeKing
hackernews
"On a vraiment l'impression qu'il me connaît maintenant avec la mise à jour de la mémoire"
User445
twitter

Vidéos sur GPT-5.1

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur GPT-5.1

Par rapport à GPT-5, il réfléchira presque deux fois plus longtemps pour ce qu'il considère comme les 10 % de questions les plus difficiles

GPT-5.1 auto... le model miniature qui décide si votre requête mérite d'y consacrer du temps

Ce scaling dynamique du calcul est exactement ce dont nous avions besoin pour la recherche sérieuse

La longueur de sortie est folle, on peut réellement construire des applications entières d'un coup

OpenAI mise clairement sur la stratégie du reasoning-first ici

Pour la toute première fois, tous les models de chat sont des models de reasoning

La gamme expressive de ce model est beaucoup plus large

Nous voulions donner au model un sens de la personnalité qui ne soit pas uniquement clinique

Les utilisateurs peuvent désormais influencer des traits comme l'optimisme ou le scepticisme via les paramètres système

Le reasoning effort est quelque chose que l'utilisateur peut désormais contrôler directement

GPT-5.1 Codex pour les codeurs parmi vous sera une amélioration assez stricte

Claude exagérait souvent ses conclusions et inventait parfois des données... GPT-5.1 est plus honnête

Les scores AIME 2025 sont un bond massif par rapport au standard GPT-5

C'est plus lent, certes, mais la qualité de la trace de 'Thinking' est supérieure

La gestion de la context window semble bien plus rigoureuse que chez la concurrence

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

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Automatisation Web
Flux Intelligents
Voir la video demo

Conseils Pro pour GPT-5.1

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de GPT-5.1.

Réglez le Reasoning Effort

définissez manuellement le paramètre reasoning_effort sur 'high' pour une logique complexe ou sur 'none' pour des tâches conversationnelles instantanées.

Exploitez les Persona Styles

utilisez les nouveaux réglages de styles et de traits pour basculer entre les tons Professionnel, Franc et Original.

Gérez la mémoire active

examinez et gérez régulièrement les souvenirs enregistrés pour ancrer les réponses chaleureuses du model dans un contexte personnel correct.

Vérifiez les citations

comme le model cite ses sources, croisez ses résultats techniques avec la documentation citée pour les tâches à enjeux élevés.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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