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GPT-5.6 IQ dépasse la ligne de génie de 130, plus intelligent que 99 % des humains, et ses capacités pratiques de travail sont également extraordinaires
Le suivi des dernières évaluations d’IQ hors ligne de l’IA révèle que plusieurs itérations de GPT-5.6 d’OpenAI ont obtenu un score de 136, marquant la première fois qu’un modèle de langage large (LLM) dépassait le seuil de référence de 130 d’IQ. Dans la distribution humaine standard, un IQ de 130 représente le seuil du « génie », un niveau atteint par seulement 1 % de la population mondiale, positionnant ainsi GPT-5.6 comme étant plus intelligent que 99 % des personnes.
Avec un score de 136 sur la banque de questions la plus rigoureuse et anti-fuites, GPT-5.6 a largement surpassé ses concurrents.
Tracking AI a utilisé deux cadres de test distincts : un examen open source de style Mensa Norvège, où les modèles ont déjà dépassé 140 points, et une banque de questions hors ligne propriétaire et non divulguée conçue pour empêcher la mémorisation préalable. GPT-5.6 a réussi à naviguer dans cet ensemble de données hors ligne difficile, l’ensemble de la famille SOL et TERRA obtenant 136, y compris sa variante visuelle. Claude-5 Fable a suivi avec 130 points, tandis que GPT-5.6 LUNA Max et Claude-4.8 Opus se situaient entre 117 et 123 points. Bien que les modèles allant de o3 à divers systèmes phares aient historiquement plafonné au seuil de 130, GPT-5.6 est devenu le premier à le franchir.
Au-delà des scores aux tests, GPT-5.6 démontre des performances exceptionnelles dans les applications pratiques.
Des métriques de test élevées ne garantissent pas à elles seules l’utilité. Les développeurs ont évalué GPT-5.6 dans des scénarios réels avec des résultats frappants. Lorsque le développeur Amir Bohlooli a soumis un prompt de simulation physique identique à la fois à Fable5 et à GPT-5.6 Sol, il anticipait la domination de Fable. Au lieu de cela, GPT-5.6 Sol a exécuté une simulation de fluide de particules avec physique en temps réel, encapsulant CSS, conception d’interface et rendu dans un seul fichier HTML. Il a automatiquement hébergé le résultat sous forme de page web partageable, fournissant un produit complet à partir d’un seul prompt. De même, Ramanpal Singh a développé un système de tickets clients en utilisant RAG avec un seul prompt, intégrant quatre rôles distincts, un backend de gestion, une classification automatisée des plaintes et la reconnaissance des émotions. Cette configuration complexe n’a nécessité qu’une fraction du coût associé à Fable5.
L’expérience de Claire Vo a mis en lumière ces avantages pratiques. Après avoir rencontré un bug persistant qu’elle croyait avoir fait planter son code, elle est passée à GPT-5.6 Sol, déclarant : « Je ne vais pas me laisser battre par cela. » Sol a résolu le problème immédiatement et a aidé d’autres modèles à fonctionner sans encombre. L’évaluation de Vo était claire : la rigidité de Fable, axée sur la précision technique, a entravé son efficacité, tandis que l’approche pragmatique de Sol a livré des résultats tangibles.
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