GPT-5.5 Instant
GPT-5.5 Instant est un LLM propriétaire d’OpenAI, sorti le 5 mai 2026, avec des poids non ouverts. Son positionnement est premium et se distingue surtout par une très grande fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, adaptée aux traitements longs et aux corpus volumineux.
GPT-5.5 Instant est un LLM propriétaire d’OpenAI, sorti le 5 mai 2026, avec des poids non ouverts. Son positionnement est premium et se distingue surtout par une très grande fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, adaptée aux traitements longs et aux corpus volumineux.
Le modèle s’inscrit dans la génération 2026 des grands modèles généralistes, avec des connaissances arrêtées au 31 août 2025. Les données disponibles reposent sur 3 sources concordantes, ce qui donne une base cohérente pour situer ses performances, son prix et son rang face aux LLM comparables de la même période.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | OpenAI |
| Licence | Proprietary (poids non ouverts) |
| Date de sortie | 5 mai 2026 |
| Connaissances jusqu'à | 2025-08-31 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 1 050 000 tokens (≈ 1,1 M) |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Indices de synthèse
| Indice | Valeur | Rang (LLM) |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 33.5 | 52ᵉ / 136 |
Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| OmniDocBench 1.5 | 87,5 % | 10ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 85,6 % | 40ᵉ / 213 | llm-stats | Auto-déclaré |
| CharXiv-R | 81,6 % | 11ᵉ / 42 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AIME 2025 | 81,2 % | 63ᵉ / 108 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMU-Pro | 76,0 % | 24ᵉ / 60 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HealthBench | 51,4 % | 4ᵉ / 5 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HealthBench Professional | 38,4 % | 3ᵉ / 4 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HealthBench Hard | 22,9 % | 4ᵉ / 6 | llm-stats | Auto-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.
Intelligence Index
Classements Arena (Elo)
| Catégorie | Elo | Rang |
|---|---|---|
| Arena Text | 1472 | 22ᵉ |
| Arena Document | 1402 | 27ᵉ |
| Arena Vision | 1275 | 17ᵉ |
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| openai | 5 $ | 30 $ | n.d. |
| artificialanalysis | 5 $ | 30 $ | 0,5 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 157 % au-dessus de la moyenne des LLM similaires, et au niveau des modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Notre analyse
Forces. GPT-5.5 Instant se place dans le haut du panier de sa génération à sa sortie, notamment avec un classement dans le top 22% sur GPQA parmi les LLM comparables de la période. Ses résultats Arena le situent à un niveau solide en texte, en document et en vision, avec un profil particulièrement régulier plutôt qu’un modèle spécialisé sur un seul axe. Son Intelligence Index le positionne dans la moitié supérieure du marché évalué, ce qui confirme un niveau généraliste compétitif. Sa très grande fenêtre de contexte constitue son avantage le plus concret : elle ouvre la voie à l’analyse de longs dossiers, de bases documentaires étendues ou de conversations complexes sans découpage excessif.
Limites et points d'attention. Le tarif est nettement premium, avec une tarification indiquée à 157% au-dessus de la moyenne des LLM similaires, ce qui limite son intérêt économique pour les usages massifs ou peu différenciés. La licence propriétaire et les poids non ouverts restreignent l’audit, l’hébergement indépendant et les adaptations internes profondes. Ses connaissances s’arrêtent au 31 août 2025, ce qui impose une vigilance sur les sujets postérieurs. Usage pertinent : applications généralistes haut de gamme, analyse de longs contextes et traitements documentaires où la capacité de contexte justifie un coût supérieur.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Arena.ai (arena.ai).