GPT-5.3 Chat

GPT-5.3 Chat est un LLM propriétaire d’OpenAI, sorti le 4 mars 2026, avec des poids non ouverts et des connaissances arrêtées au 31 août 2025. Sa fenêtre de contexte de 128 000 tokens le place dans la catégorie des modèles capables de traiter de longs échanges ou documents.

GPT-5.3 Chat est un LLM propriétaire d’OpenAI, sorti le 4 mars 2026, avec des poids non ouverts et des connaissances arrêtées au 31 août 2025. Sa fenêtre de contexte de 128 000 tokens le place dans la catégorie des modèles capables de traiter de longs échanges ou documents.

Le modèle se distingue par un profil généraliste solide sur Benchable, notamment en connaissances générales, éthique, raisonnement et code. Son positionnement tarifaire est économique, avec un prix inférieur à la moyenne des LLM similaires et nettement sous celui des modèles frontière.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurOpenAI
LicenceProprietary (poids non ouverts)
Date de sortie4 mars 2026
Connaissances jusqu'à2025-08-31
Multimodaloui
Fenêtre de contexte128 000 tokens
Modalités (entrée → sortie)text,image → text

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : General Knowledge (Baseline)100,0 %1ᵉ / 250benchable✅ Mesuré
Benchable : Ethics (Baseline)100,0 %1ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)98,0 %71ᵉ / 229benchable✅ Mesuré
Benchable : Email Classification (Baseline)98,0 %90ᵉ / 254benchable✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)98,0 %23ᵉ / 239benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)98,0 %4ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)94,0 %42ᵉ / 217benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)92,0 %10ᵉ / 252benchable✅ Mesuré
HealthBench54,1 %3ᵉ / 5llm-statsAuto-déclaré
HealthBench Hard25,9 %3ᵉ / 6llm-statsAuto-déclaré

« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Benchable : General Knowledge (Baseline)

GPT-5100 %
qwen3-235b-a22b-04-28100 %
▶ GPT-5.3 Chat100 %

Benchable : Ethics (Baseline)

Qwen2.5 72B Instruct100 %
▶ GPT-5.3 Chat100 %

Classements Arena (Elo)

CatégorieEloRang
Arena Text144949ᵉ

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
openai1,75 $14 $n.d.
Azure1,75 $14 $0,175 $

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 10 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 2,8 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,22 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable3 min 37 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. GPT-5.3 Chat affiche ses meilleurs résultats Benchable en General Knowledge (Baseline) et Ethics (Baseline), où il atteint le top 10, ce qui indique un très haut niveau sur les questions factuelles générales et les évaluations liées aux choix éthiques. Le benchmark Coding (Baseline) le place aussi dans le top 10, un signal favorable pour les tâches de génération, lecture ou correction de code. Le Reasoning (Baseline) reste dans le haut du classement, ce qui renforce son intérêt pour les demandes nécessitant plusieurs étapes logiques. Sa grande fenêtre de contexte constitue un autre atout concret pour l’analyse de contenus volumineux. Côté coût, son tarif est classé économique, 10% sous la moyenne des LLM similaires et environ 2,8 fois moins cher que les modèles frontière.

Limites et points d'attention. GPT-5.3 Chat n’apparaît pas comme un modèle dominant dans toutes les évaluations publiques disponibles. Sur Arena text, son classement le situe loin des tout premiers modèles en préférence utilisateur, malgré un Elo élevé. Les résultats Benchable en Hallucinations (Baseline) et Email Classification (Baseline) sont bons en valeur absolue, mais leur rang les place plutôt en retrait par rapport à ses performances en code, connaissances générales et éthique. La licence propriétaire limite l’audit indépendant des poids et les déploiements nécessitant un contrôle complet du modèle. Ses connaissances s’arrêtent au 31 août 2025, ce qui impose une vigilance sur les sujets postérieurs. Le profil convient surtout aux usages généralistes, au code et aux longs contextes, avec un arbitrage favorable entre performances et coût.


Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · Arena.ai (arena.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).