Coding Agents

Côté API, GPT-6 Astra coûte exactement le même prix que Fable 5.1. Mais 62,7 % contre 99,9 % sur ARC-AGI-3 le montrent : le chiffre phare revient au harness. Avec une stratégie de lecture et une matrice de décision pour les créateurs d'agents.

DeepSeek-V4-Pro-0813 est en disponibilité générale depuis le 13 août et obtient 87,9 % sur Terminal-Bench 2.1 — premier modèle open-weight à devancer un modèle fermé de pointe sur ce benchmark. Mais les poids GA ne sont pas sur Hugging Face, une hausse de prix de 264 % s'applique dès le 16 août et plusieurs benchmarks autodéclarés attendent encore une réplication indépendante.

Le GLM-5.3 de Z.ai conserve le même modèle de base de 743B paramètres mais tire des gains massifs du post-training scaling seul. Terminal-Bench 3.0 bondit de 514%, et des capacités cyber émergentes ont trouvé 2 436 vulnérabilités réelles.

Vercel deepsec montre pourquoi les apps codées par IA exigent harnais de sécurité, revalidation et merge gates contrôlés.

Une nouvelle étude prouve que les fichiers AGENTS.md réduisent le temps d'exécution des agents IA de 28,6 % et la consommation de tokens de 16,6 %. Nous utilisons AGENTS.md au quotidien — voici le guide pratique définitif.