GPT-6.1 Sol vs Qwen 4 Max : L’un de ces modèles a un prix, une fenêtre de contexte et un score

Qwen 4 Max a été annoncé le 22 septembre 2026 lors de la conférence Apsara d'Alib​aba. GPT-6.1 Sol a été publié par Open​AI le 29 septembre 2026. Tous deux sont des modèles phares issus de grands laboratoires, tous deux annoncés à une semaine d'intervalle, et si vous cherchez une comparaison entre eux, vous trouverez beaucoup d'articles qui les traitent comme deux produits que l'on peut mettre en balance. Ce n'est pas le cas. GPT-6.1 Sol a un prix publié de 2,00 $ par million de jetons d'entrée et de 10,00 $ par million de jetons de sortie, une fenêtre de contexte documentée de 1 050 000 jetons, un point de terminaison API disponible et une ligne de benchmark indépendante. Qwen 4 Max a une annonce. Au 12 octobre 2026, il n'y a ni fiche de modèle, ni prix publié, ni fenêtre de contexte déclarée, ni identifiant API, ni score de benchmark qui lui soit associé — ce qui signifie que la comparaison que la plupart des gens recherchent n'est pas encore une comparaison, c'est une annonce de produit avec le nom d'un modèle bien connu de l'autre côté du « vs ».

Parce que tel est l'état des choses, la version utile de cette page remplit deux fonctions. Elle énonce clairement ce que Qwen 4 Max est et n'est pas, afin que vous ne planifiiez pas autour de spécifications qui n'existent pas. Et elle réalise la comparaison que vous pouvez réellement faire aujourd'hui — GPT-6.1 Sol face à Qwen3.8 Max, le précédent modèle phare de Qw​en daté du 2026-08-03, dont le tarif, la documentation, les scores et l'appel sont disponibles. Tous les chiffres ci-dessous proviennent des pages de modèles et de tarifs d'Open​AI, de nos propres fiches de catalogue et de mesures indépendantes d'Artificial Analysis, relevées le 2026-10-12 ; les chiffres fournis par les éditeurs sont signalés comme tels partout où ils apparaissent.

Que signifie « annoncé » pour Qwen 4 Max pour l'instant

Alib​aba a utilisé Apsara pour mettre un nom et une position au tableau : Qwen 4 Max est le nouveau sommet de la gamme Qw​en. C’est une véritable annonce de la part d’un laboratoire qui livre de vrais modèles, et ce n’est pas rien — elle établit des attentes quant au niveau de capacité et vous dit comment s’appellera la prochaine API Qw​en. Ce qu’elle ne fait pas, c’est répondre à ne serait-ce qu’une des questions auxquelles un article comparatif est censé répondre.

• Prix — non publié. Aucun tarif d'entrée, aucun tarif de sortie, aucun palier de jetons mis en cache, aucun tarif par lot. Vous ne pouvez pas calculer le coût d'un seul appel.

• Fenêtre de contexte et sortie maximale — non précisé. Le précédent modèle phare documentait 1 M de tokens de contexte ; rien n'a été publié sur les limites de Qwen 4 Max, donc 1 M relève d'une supposition plutôt que d'une spécification.

• Disponibilité — aucun identifiant d'API, aucune documentation de point de terminaison, aucune indication de la plateforme qui le dessert en premier. Il n'existe aucune chaîne de modèle à insérer dans une requête.

• Tests de référence — aucun tableau d’évaluation de fournisseur, et aucune exécution indépendante. Artificial Analysis n’a aucune ligne pour celui-ci. Il n’existe pas une seule mesure de ce modèle en mains publiques.

• Poids et modalité — non divulgués. Rien n'a été dit sur l'ouverture des poids, et rien n'a été dit sur la question de savoir si l'entrée multimodale prise en charge par Qwen3.8 Max est conservée.

Si vous avez entre les mains une décision de déploiement qui implique Qwen 4 Max, l’état des lieux honnête au 12 octobre 2026 est que vous avez entre les mains une décision qui ne peut pas encore être prise. Le reste de cette page concerne la décision que vous pouvez prendre.

GPT-6.1 Sol contre le modèle Qw​en qui existe

Qwen3.8 Max a été mis en service le 2026-08-03 et est le plus récent modèle phare Qwen à disposer d’un dossier public complet : un prix publié, une fenêtre de contexte documentée, des benchmarks du fournisseur, une ligne indépendante dans l’Intelligence Index et un point de terminaison en production. Face à GPT-6.1 Sol, la comparaison chiffrée est vraiment serrée, ce qui rend d’autant plus flagrant l’espace vide là où devrait figurer la fiche de Qwen 4 Max.

• Tarif — GPT-6.1 Sol : 2,00 $ par million de tokens d'entrée et 10,00 $ par million de tokens de sortie, avec l'entrée mise en cache à 0,10 $ et les écritures de cache à 2,50 $. Qwen3.8 Max : 2,00 $ par million de tokens d'entrée et 6,00 $ par million de tokens de sortie. Même tarif d'entrée, et le modèle Qwen est 40 % moins cher en sortie — le compteur qui domine une charge de travail de raisonnement.

• Fenêtre de contexte — GPT-6.1 Sol 1 050 000 tokens ; Qwen3.8 Max 1 000 000. En pratique, la même catégorie, et aucun des deux n’est la contrainte dans un déploiement réaliste.

• Sortie maximale — GPT-6.1 Sol documente 128 000 tokens ; le plafond documenté de Qwen3.8 Max est inférieur. C’est la spécification qui pose problème lorsqu’on demande un long artefact structuré en un seul appel plutôt qu’une longue conversation.

• Indice d'intelligence indépendant — GPT-6.1 Sol 52 à effort de raisonnement maximal ; Qwen3.8 Max 45,4. Sept points, mesurés par le même instrument, sur la même échelle — le seul type de comparaison entre deux modèles qui mérite d'être cité.

• Terminal-Bench 4.0 — GPT-6.1 Sol 56,06 lors du test Artificial Analysis ; Qwen3.8 Max 38,9. Un écart de dix-sept points sur le benchmark qui mesure si un modèle peut réellement terminer une tâche dans un shell, et le plus grand écart individuel entre ces deux modèles.

• Modalités — Qwen3.8 Max accepte du texte, des images et de la vidéo et est fourni avec la vision, l'utilisation d'outils, le mode JSON et des options de raisonnement. GPT-6.1 Sol prend en charge le texte, les images et les fichiers, avec appel d'outils sur l'API Responses et un raisonnement qui ne peut pas être désactivé.

Là où chacun l’emporte, dit sans détour

La comparaison ci-dessus ne désigne pas un vainqueur unique, et prétendre le contraire serait la chose la moins utile que cette page puisse faire. Trois constats méritent d'en être dégagés.

Sur le prix par token, Qwen3.8 Max l'emporte, et ce n'est pas marginal. Des tarifs d'entrée identiques et un tarif de sortie de 6,00 $ contre 10,00 $ pour GPT-6.1 Sol représentent une réduction de 40 % sur le poste qui compte le plus, car les tokens de sortie sont ce qu'un modèle de raisonnement produit et ce qui pèse le plus lourd dans votre facturation. Pour une charge de travail à gros volume avec des sorties courtes, cette différence constitue tout l'argument d'achat.

Sur le plan des capacités à la frontière, GPT-6.1 Sol l'emporte sur les deux mesures indépendantes. Un indice d'intelligence de 52 contre 45,4, et 56,06 contre 38,9 sur Terminal-Bench 4.0. Considérez ces deux écarts ensemble : le modèle Qwen est plus proche de la parité en intelligence générale qu'en exécution agentique. Si votre charge de travail est le chat, l'extraction, la synthèse ou la génération simple, sept points d'indice représentent une différence réelle mais surmontable. Si votre charge de travail est un agent qui doit exécuter des commandes, se remettre d'erreurs et terminer, dix-sept points représentent une catégorie de modèle différente.

Sur tout le reste, les deux fournisseurs ont fait des paris différents. Qwen3.8 Max est multimodal et dispose d'un commutateur de raisonnement que l'on peut désactiver ; GPT-6.1 Sol a un plafond de sortie documenté plus élevé et une fenêtre de contexte 5 % plus large. Aucun de ces éléments ne décide à lui seul d'un achat, mais tous deux apparaîtraient comme des lignes dans un tableau comparatif — et chacune d'elles est une ligne que Qwen 4 Max ne peut actuellement pas remplir.

Il reste une considération qui n'a rien à voir avec l'une ou l'autre fiche technique, et c'est la raison pratique pour laquelle les gens finissent par examiner les deux modèles la même semaine : ils ne sont pas en concurrence pour le même créneau. L'avantage tarifaire du modèle Qw​en en fait la bonne réponse pour le segment à fort volume, et la marge de GPT-6.1 Sol sur Terminal-Bench en fait la bonne réponse pour la queue difficile. Utiliser les deux signifie deux clés, deux relations de facturation et deux ensembles de modes de défaillance — ce qui est précisément à quoi sert un point de terminaison unique avec basculement automatique sur plus de 200 modèles. GPT-6.1 Sol et Qwen3.8 Max figurent tous deux dans notre catalogue aux tarifs affichés par les fournisseurs, avec 0 % de marge : ce que le fournisseur publie est ce que l'appelant paie, et lorsqu'un fournisseur baisse un prix, la ligne du catalogue suit le jour même plutôt que d'attendre le cycle de mise à jour d'un revendeur.

Comment interpréter un écart de benchmark que vous n'avez pas mesuré

Un paragraphe de méthode, car cette page cite deux modèles mesurés à quelques semaines d'intervalle par un tiers, et il serait facile de lire dans ces chiffres plus qu'ils ne contiennent.

Les chiffres de l’Intelligence Index et de Terminal-Bench 4.0 ci-dessus pour les deux modèles proviennent d’exécutions d’Artificial Analysis, et non de l’un ou l’autre des fournisseurs, ce qui explique qu’ils puissent être mis côte à côte. Mais les deux modèles sont entrés dans cet instrument après leur sortie, à des moments différents, et un benchmark qui est révisé dans la fenêtre entre deux évaluations cesse d’être une comparaison propre — c’est le harnais qui change, pas seulement le modèle. Considérez la direction de chaque écart comme fiable et sa taille exacte comme approximative. Considérez la forme comme le résultat : Qwen3.8 Max est compétitif sur le raisonnement général et en retrait sur l’exécution agentique, et ce schéma est suffisamment marqué pour survivre quels que soient les chiffres exacts.

Ce qui n’est pas approximatif, c’est le prix. Les tarifs proviennent des pages publiées par les deux fournisseurs eux-mêmes, ils sont indiqués au centime près, et ils constituent la partie de cet article que vous pouvez vérifier sur votre propre facture.

Quoi surveiller, et quand cette page change

Cette comparaison a une courte durée de vie, ce qui est la chose honnête à en dire.

• Si Alib​aba publie une fiche de modèle Qwen 4 Max avec un prix, une fenêtre de contexte et un point de terminaison, cette page est remplacée et la comparaison avec GPT-6.1 Sol passe au nouveau modèle. L’annonce d’Apsara rend cette éventualité probable plutôt que spéculative — la question est de savoir quand, pas si.

• Si Qwen 4 Max s'avère proposé à un prix proche des 2,00 $ / 6,00 $ de Qwen3.8 Max tout en comblant l'écart agentique, il devient la réponse par défaut pour les travaux sensibles aux coûts dans le segment de pointe, et l'argument en faveur de GPT-6.1 Sol se réduit aux charges de travail où les points Index supplémentaires changent le résultat.

• S'il est plutôt lancé à un tarif premium, la comparaison ci-dessus tient telle qu'écrite, Qwen3.8 Max restant le choix axé sur le prix et GPT-6.1 Sol le choix axé sur les capacités.

En attendant, deux modèles sur cette page sont disponibles dès aujourd'hui, et tous deux figurent dans notre catalogue — GPT-6.1 Sol sur https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6.1-sol et Qwen3.8 Max sur https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.8-max, chacun au prix catalogue du fournisseur, sans marge ajoutée. Qwen 4 Max ne fait pas partie de ce que nous proposons, et lorsque Alib​aba l'ouvrira, il sera d'abord disponible sur l'API du fournisseur lui-même et sur plusieurs plateformes tierces.